I detta dokument generaliserar vi tekniken för slät analys för att applicera på distribuerade algoritmer i dynamiska nätverk där nätverksgrafen kan ändras från rund till rund. Medan standardutjämnad analys studerar inverkan av små slumpmässiga perturbationer av ingångsvärden på algoritmprestandamått, vår föreslagna dynamiska nätverksversion av slät analys studerar effekten av slumpmässiga perturbationer av de underliggande föränderliga nätverk topologier. I likhet med den ursprungliga tillämpningen av slät analys är vårt mål att studera om kända starka nedre gränser i dessa modeller är robusta eller sköra: klarar de små (slumpmässiga) störningar, eller driver sådana avvikelser graferna tillräckligt långt från en exakt patologisk instans för att möjliggöra mycket bättre prestanda? Fragila nedre gränser är sannolikt inte relevanta för real-world utbyggnad, medan robusta nedre gränser representerar en verklig svårighet som orsakas av dynamiskt beteende. Vi tillämpar denna teknik på tre standard dynamiska nätverk problem med kända starka värsta fall nedre gränser: slumpmässiga promenader, översvämningar, och aggregering. Vi visar att dessa gränser ger ett spektrum av robusthet när utsättas för utjämning-vissa är sköra (slumpmässiga promenader), vissa är måttligt sköra (flooding), och vissa är robust (aggregering).
I REF, Dinitz et al. generaliserad utjämnad analys till distribuerade algoritmer i dynamiska nätverk.
Smoothed analysis of dynamic networks