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Multi-Function Computation over a Directed Acyclic Network
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AI
DOI：10.3390/e27121225.png)
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摘要
En 中文
本文研究了在方向无环网络上进行多函数计算的问题。在该网络中，一个汇聚节点需要以零误差计算多个向量线性函数，其中每个向量线性函数具有由多个源节点生成的不同输入。一个可接受编码的计算率元组被定义为当网络被联合使用一次时，每个向量线性函数的平均零误差计算次数所构成的元组。从信息论的角度来看，我们感兴趣的是刻画率域，该率域被定义为所有可实现计算率元组的闭集。特别地，当汇聚节点需要计算单个向量线性函数时，网络多函数计算问题退化为网络函数计算问题。我们通过发展割集强分割方法证明了率域的一个外边界。我们还说明，对于在菱形网络上计算两个向量线性函数的典型模型，所获得的外边界是紧致的。此外，我们建立了网络多函数计算率域与网络函数计算率域之间的关系。同时，我们证明，对于在任意网络上计算任意向量线性函数的率域，目前已知最佳外边界是我们的外边界的一个直接推论。
Keyword:
network multi-function computation
vector-linear function
rate region
strong partition
network function computation
期刊
IF:
2
论文数:
919
被引数:
2.4W
机构
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