確定的分散アルゴリズムを設計する利点は何ですか？

障害に強い分散アルゴリズムは、決定論的または確率論的のいずれかです。たとえば、コンセンサス問題を考えてみましょう。

• Paxosは、仮定が与えられていれば常に機能するという意味で決定論的です。

• 対照的に、ランダム化されたコンセンサスは所定の確率で機能します。

決定論的アルゴリズムを設計して使用する利点は何ですか？

決定論的アルゴリズムが依存する仮定には、現実に保持される確率（いわゆる仮定カバレッジ）もあります。したがって、決定論的アルゴリズムが実際に機能しない可能性は常にあります。

分散グラフアルゴリズム（通信ネットワークの構造に関連するグラフの問題を解決する分散アルゴリズム）の観点からこれに答えます。

この設定で確定的分散アルゴリズムを設計する明白でない理由をいくつか次に示します。

• ランダム化されたアルゴリズムのサブルーチン。p。これらのスライドの 12〜13ページで、Elkinはアルゴリズム設計手法の概要を説明します。この手法では、高速確定分散アルゴリズムをサブルーチンとして使用して、高速ランダム化分散アルゴリズムを構築できます。興味深いことに、同じコンテキストで典型的なランダム化アルゴリズムをサブルーチンとして使用することはできません（エラーの確率が高すぎるでしょう）。

• フォールトトレランス。高速の確定的分散アルゴリズムを高速の自己安定化分散アルゴリズムに変換できるようにする機械的な変換があります（たとえば、この調査のセクション2.4を参照）。ランダム化されたアルゴリズムでは、同様の変換は知られていない（そして、一般的なケースでは存在する可能性は低いと思う）。