交换超立方体与k元立方体的g好邻条件诊断度研究

"安全技术-网络信息-类超立方体网络的g好邻条件诊断度.pdf" 在多处理器系统中，故障诊断技术对于确保系统的可靠性和稳定性至关重要。诊断度是衡量这种系统在出现故障时，能识别的最大故障节点数量的一个关键参数。传统方法假设系统中的任意节点集都可能同时发生故障，但这种方法对于大规模并行计算机系统来说并不实际，因为所有相邻处理器同时故障的概率非常低。 为了解决这个问题，研究人员如Lai等人引入了条件诊断度的概念，他们限制了每个节点的所有邻居不能同时发生故障。接着，Peng等人进一步提出了g好邻条件诊断度，即每个非故障节点至少有g个非故障邻接节点。这样的条件更符合现实情况，可以更准确地评估系统的自我诊断能力。 在故障诊断模型中，PMC（Prime Model with Communication）模型和MM*（Maximum Matchings and Minimum Vertex Coverings）模型是最为著名且广泛应用的两种。超立方体作为一种常见的多处理器互连网络结构，其变形网络如交换超立方体和k元“立方体也受到了广泛的研究。 本文深入探讨了在PMC模型和MM*模型下，交换超立方体和k元“立方体的g好邻条件诊断度。具体发现如下： 1. 对于交换超立方体EH(s,f)，当l<s<t且0<g<s时，其在PMC和MM*模型下的g好邻条件诊断度4(EH(s,f))等于2^(s+g-1)-1。 2. 对于对偶立方体DC^n，当g>2且0<g<z/7时，其在相同模型下的g好邻条件诊断度4(DC^n)等于2^(g+n-1)-1。 3. 对于k元“立方体Q^a，当0<g<a且a>3，A>4时，其在PMC和MM*模型下的g好邻条件诊断度s(a)等于(2^(a-g+1))^2g。 这些结果表明，通过限制每个非故障节点至少有g个健康的邻居，多处理器系统能够诊断的故障处理器数量显著增加，从而提升了系统的整体诊断能力和可靠性。 关键词包括：故障诊断、PMC模型、MM*模型、交换超立方体、k元“立方体以及条件诊断度。这些关键词涵盖了研究的核心概念和技术，为理解类超立方体网络的故障诊断策略提供了关键信息。