I detta dokument förbättrar vi den deterministiska komplexiteten hos två grundläggande kommunikationsimperialer i den klassiska modellen av ad-hoc-radionät med okänd topologi: radiosändningar och uppvaknande. Vi anser att ett okänt radionätverk, där alla noder inte har någon förkunskaper om nätverk topologi, och vet bara storleken på nätverket n, den maximala in-graden av någon nod och excentriciteten i nätverket D. För sådana nätverk, ger vi först en algoritm för vakna upp, i både riktade och oriktade nätverk, baserat på förekomsten av små universella synkroniserare. Denna algoritm körs i O( min{n, D till} log n log  på log log log  på) tid, förbättra över den tidigare bästa O (n log 2 n)-tid resultat över alla intervall av parametrar, men särskilt när maximal in-grad är liten. Därefter introducerar vi en ny kombinatorisk ram för blocksynkronisering och bevisar existensen av sådana objekt av låg storlek. Med hjälp av det här ramverket utformar vi en ny deterministisk algoritm för det grundläggande problemet med sändning, som körs i O(n log D log log D på n ) tid. Detta är den snabbaste kända algoritmen för problemet, förbättra på O(n log n log n)-tid algoritm av De Marco (2010) och O (n log 2 D)-tid algoritm på grund av Czumaj och Rytter (2003), de tidigare snabbaste resultaten för riktade nätverk. Det är också den första som kommer inom en logaritmisk faktor av den lägre gränsen för en log D på grund av Clementi et al. (2003).................................................................. Våra resultat har också direkta konsekvenser för de snabbaste deterministiska ledare val och klocksynkronisering algoritmer i både riktade och oriktade radionätverk, uppgifter som ofta används som byggstenar för mer komplexa förfaranden.
Allt snabbare utsändningsalgoritmer som arbetar för godtyckliga radionät konstruerades, den för närvarande snabbaste är O(n log D log D) algoritmen från REF.
Faster Deterministic Communication in Radio Networks
{'venue': 'SIAM Journal on Computing 2018 47:1, 218-240', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}