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arXiv 1812.016372018-12cs.NI

布尔网络层析中节点失效识别的点连通性度量

Vertex-Connectivity Measures for Node Failure Identification in Boolean Network Tomography

Nicola Galesi, Fariba Ranjbar, Michele Zito

备注：: 14 pages, 3 figures

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摘要：

本文利用布尔网络层析技术研究了无向图中的节点失效识别问题。我们认为，顶点连接起着核心作用。我们展示了在一类特殊的图，视线网络的最大可识别性的紧界。我们证明了任意网络上稍微弱一些的界。最后，我们开始研究随机网络的最大可识别性。我们专注于两个模型：经典的Erdens-Rényi模型，和随机正则图。本文提出的框架允许在随机网络中的可识别性的概率分析，给出了监视器的数量之间的权衡放置和最大的可识别性。

英文摘要：

In this paper we study the node failure identification problem in undirected graphs by means of Boolean Network Tomography. We argue that vertex connectivity plays a central role. We show tight bounds on the maximal identifiability in a particular class of graphs, the Line of Sight networks. We prove slightly weaker bounds on arbitrary networks. Finally we initiate the study of maximal identifiability in random networks. We focus on two models: the classical Erdős-Rényi model, and that of Random Regular graphs. The framework proposed in the paper allows a probabilistic analysis of the identifiability in random networks giving a tradeoff between the number of monitors to place and the maximal identifiability.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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