Vi använder nätverkskodning för att förbättra hastigheten på distribuerad beräkning i den dynamiska nätverksmodellen av Kuhn, Lynch och Oshman [STOC'10]. I denna modell väljer en motståndare adaptivt en ny nätverkstopologi i varje omgång, vilket gör även grundläggande distribuerade beräkningar utmanande. Kuhn m.fl. Visa att n noder, var och en börjar med en d-bit token, kan sända dem till alla noder i tid O(n 2 ) med hjälp av b-bit meddelanden, där b ≥ d + log n. Deras algoritmer tar den naturliga metoden för token vidarebefordra: i varje runda varje nod sänder någon särskild token den vet. De bevisar matchande  och (n 2 ) lägre gränser för en naturlig klass av token speditionsalgoritmer och en  och en (n log n) lägre gräns som gäller för alla token-speditionsalgoritmer. Vi använder nätverkskodning, sänder slumpmässiga linjära kombinationer av polletter, för att bryta båda lägre gränser. Vår algoritms prestanda är kvadratisk i meddelandestorlek b, sänder n polletterna i ungefär d b 2 · n 2 rundor. För b = d =  ska (log n) våra algoritmer använda O(n 2 / log n) rundor, bryta den första nedre gränsen, medan för större meddelandestorlekar vi få linjär-tid algoritmer. Vi anser också att nätverk som bara ändrar varje T-rundor, och uppnå en ytterligare faktor T 2 speedup. Detta kontrasterar mot relaterade nedre och övre gränser för Kuhn et al. innebär att för naturliga tokenforwarding algoritmer en speedup av T, men inte mer, kan erhållas. Slutligen ger vi ett allmänt sätt att avrandomisera slumpmässig linjär nätverkskodning, vilket också leder till nya deterministiska informationsspridningsalgoritmer.
Dessutom studerade Haeupler och Karger, i REF, hur man använder nätverkskodning för att påskynda informationsspridningen i denna modell.
Faster information dissemination in dynamic networks via network coding
{'venue': "PODC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}