Information theory for multi-party peer-to-peer communication protocols / Florent Urrutia ; sous la direction de Iordanis Kerenidis

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : anglais / English

Catalogue Worldcat

Information, Théorie de l'

Réseaux poste à poste (informatique)

Réseaux de communication entre ordinateurs

Kerenidis, Iordanis (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Laplante, Sophie (19..-....) (Président du jury de soutenance / praeses)

Pitassi, Toniann (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Chakrabarti, Amit (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Rosén, Adi (19..-....) (Membre du jury / opponent)

Dürr, Christoph (1969-....) (Membre du jury / opponent)

Ishai, Yuval (Membre du jury / opponent)

Tchamkerten, Aslan (Membre du jury / opponent)

Université Sorbonne Paris Cité (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Université Paris Diderot - Paris 7 (1970-2019) (Autre partenaire associé à la thèse / thesis associated third party)

Institut de recherche en informatique fondamentale (Paris) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : Cette thèse a pour sujet les protocoles de communication peer-to-peer asynchrones. Nous introduisons deux mesures basées sur la théorie de l'information,la Public Information Complexity (PIC) et la Multi-party Information Complexity (MIC), étudions leurs propriétés et leur relation avec d'autres mesures fondamentales en calcul distribué, telles que la communication complexity et la randomness complexity. Nous utilisons ensuite ces deux mesures pour étudier la fonction parité et la fonction disjointness.

Résumé / Abstract : This thesis is concerned with the study of multi-party communicationprotocols in the asynchronous message-passing peer-to-peer model. We introducetwo new information measures, the Public Information Complexity(PIC) and the Multi-party Information Complexity (MIC), study their propertiesand how they are related to other fundamental quantities in distributedcomputing such as communication complexity and randomness complexity.We then use these two measures to study the parity function and the disjointness function.