Ingeniero Civil Matemático / La computación distribuida, rama de las ciencias de la computación, se focaliza en estu- diar sistemas distribuidos, tales como internet, redes sociales o protocolos de mensajería. La información se encuentra distribuida entre las distintas entidades que conforman el sistema y el objetivo último es resolver algún problema global. Para ello las distintas entidades se comunican mediante los canales de la red hasta que encuentran la solución. Esta memoria comienza estudiando el problema de la degenerancia de un grafo en los modelos de computación distribuida UCAST y BCAST, donde la degenerancia de un grafo G se define como el máximo grado mínimo de un subgrafo F de G. Los modelos distribuidos UCAST y BCAST corresponden a redes completas de n individuos, los cuales se comunican de manera síncrona por los canales de la red en rondas. En el primer caso, cada individuo por ronda puede enviar diferentes mensajes por cada uno de sus canales. En el segundo caso, cada individuo por ronda envía a través de sus canales el mismo mensaje. En general, se suele decir que BCAST es una restricción de UCAST. Primero, se construye un protocolo aleatorio en el modelo UCAST que calcula una (1 + ε)- aproximación de la degenerancia en O(log n) rondas con mensajes de largo O(log n). En el modelo BCAST se demuestra que el problema de calcular la degenerancia es difícil en 1 ronda. Más específicamente, se demuestra que todo protocolo aleatorio de 1 ronda que calcule exactamente la degenerancia debe enviar un mensaje de largo Ω(n). En el mismo modelo, se construye un protocolo aleatorio de 2 rondas con mensajes de largo O(log 2 n) que calcula una (1 + ε)-aproximación de la degenerancia para grafos α-densos. Finalmente, se construye un protocolo determinista que calcula una (2 + ε)-aproximación de la degenerancia en O(log n) rondas con mensajes de largo O(log n). Como segunda parte de este trabajo, y motivado por el protocolo en BCAST que calcula una (2 + ε)-aproximación de la degenerancia, se estudia la siguiente dinámica sobre grafos: Durante cada iteración, eliminar todos los vértices que tengan grado a lo más el grado prome- dio del grafo +1. Se conjetura que para todo grafo G de n vértices la dinámica toma O(log n) iteraciones en vaciar el grafo. Se aborda el problema estudiando clases de grafos tales como: bosques, grafos planares, grafos con degenerancia acotada y grafos unión disjunta de cliques. Finalmente, se estudian diversos problemas en el modelo BCAST. Se comienza estudiando el problema de calcular el conjunto independiente maximal con un vértice fijo. Se prueba que el problema es difícil en 1 ronda y luego se contruye un protocolo que en O(log n) rondas, usando mensaje de largo O(log n), calcula el conjunto independiente. Se estudia también el problema de calcular el número cromático de un grafo. Se prueba que el problema resulta difícil en 1 ronda. Concluyendo el capítulo, se estudian los problemas de encontrar conjuntos dominantes de tamaño k y conjuntos -dominantes de tamaño k, en ambos casos se demuestra que los problemas son difíciles en 1 ronda. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por Proyecto Fondecyt 1130061

In this report, we initiate study on understanding a theoretical model for distributed computing called Congested Clique. This report presents constant-time and near-constant-time distributed algorithms for a variety of problems in the Congested Clique model. We start by showing how to compute a 3-ruling set in expected O(log log log n) rounds and using this, we obtain a constant-approximation to metric facility location, also in expected O(log log log n) rounds. In addition, assuming an input metric space of constant doubling dimension, we obtain constant-round algorithms to compute maximal independent set on distance-threshold graphs and constant-factor approximation to the metric facility location problem. These results significantly improve on the running time of the fastest known algorithms for these problems in the Congested Clique setting. Then, we study two fundamental graph problems, Graph Connectivity (GC) and Minimum Spanning Tree (MST), in the Congested Clique model, and present several new bounds on the time and message complexities of randomized algorithms for these problems. No non-trivial (i.e., super-constant) time lower bounds are known for either of the aforementioned problems; in particular, an important open question is whether or not constant-round algorithms exist for these problems. We make progress toward answering this question by presenting randomized Monte Carlo algorithms for both problems that run in O(log log log n) rounds (where n is the size of the clique). In addition, assuming an input metric space of constant doubling dimension, we obtain constant-round algorithm the MST problem. Our results improve by an exponential factor on the long-standing (deterministic) time bound of O(log log n) rounds for these problems due to Lotker et al. (SICOMP 2005). Our algorithms make use of several algorithmic tools including graph sketching, random sampling, and fast sorting. Thus far there has been little work on understanding the message complexity of problems in the Congested Clique. In this report, we initiate a study on the message complexity of Congested Clique algorithms. We study two graph problems, Graph Connectivity (GC) and Minimum Spanning Tree (MST), in the Congested Clique model, focusing on the design of fast algorithms with low message complexity. Our motivation comes from recently established connections between the Congested Clique model and models of large-scale distributed computing such as MapReduce (Hegeman et al., SIROCCO 2014) and the “big data” model (Klauck et al., SODA 2015). For these connections to be fruitful, Congested Clique algorithms not only need to be fast, they also need to have low message complexity. While the aforementioned algorithms are fast, they have an Ω(n2) message complexity, which makes them impractical in the context of the MapReduce and “big data” models. This motivates our goal of achieving low message complexity, without sacrificing the speed of the algorithm. We start with the simpler GC problem and show that it can be solved in O(log log log n) rounds using only O(n poly log n) messages. Then we derive subroutines to aid our earlier MST algorithm to run in O(log log log n) rounds using O(m poly log n) messages on an m-edge input graph. Then, we present an algorithm running in O(log* n) rounds, with message complexity O (sqrt(m · n)) and then build on this algorithm to derive a family of algorithms, containing for any ε, 0 < ε ≤ 1, an algorithm running in O(log*n/ε) rounds, using O(n^(1+ε/ε)) messages. Setting ε = log log n/ log n leads to the first sub-logarithmic round Congested Clique MST algorithm that uses only O (n) messages. Our results are a step toward understanding the power of randomization in the Congested Clique with respect to both time and message complexity.

Cette thèse porte sur des aspects structuraux et algorithmiques des graphes. Elle est divisée en deux parties, qui comportent deux études différentes : une partie sur des algorithmes centralisés-séquentiels, et une autre sur des algorithmes distribués. Dans la première partie, on étudie des aspects algorithmiques de deux structures de graphes appelés séparateurs minimaux et cliques maximales potentielles. Ces deux objets sont au coeur d'un méta-théorème dû à Fomin, Todinca and Villanger (SIAM J. Comput. 2015), qui affirme qu'une grande famille des problèmes d'optimisation peut être résolue en temps polynomial, si le graphe d'entrée contient un nombre polynomial de séparateurs minimaux. La contribution de cette partie consiste à prolonger le méta-théorème de Fomin et al. de deux manières : d'un côté, on l'adapte pour qu'il soit valide pour une plus grande famille des problèmes ; de l'autre, on étend ces résultats à des version paramétrées, pour certains paramètres des graphes. La deuxième partie de la thèse correspond à une étude du modèle appelé « Diffusion dans une Clique Congestionnée ». Dans ce modèle, les sommets d'un graphe communiquent entre eux dans des rondes synchrones, en diffusant un message de petite taille, visible par tout autre sommet. L'objectif ici est d'élaborer des protocoles qui reconnaissent des classes de graphes, en minimisant la taille des messages et le nombre de rondes. La contribution de cette partie est l'étude du rôle du hasard dans ce modèle, et la conception de protocoles pour la reconnaissance et la reconstruction des certaines classes des graphes. / This thesis is about structural and algorithmic aspects of graphs. It is divided in two parts, which are about two different studies: one part is about centralized-sequential algorithms, and the other part is about distributed algorithms. In the first part of the thesis we study algorithmic applications of two graph structures called minimal separators and potential maximal cliques. These two objects are in the core of a meta-theorem due to Fomin, Todinca and Villanger (SIAM J. Comput. 2015), which states that a large family of graph optimization problems can be solved in polynomial time, when the input is restricted to the family of graphs with polynomially many minimal separators. The contribution of this part of the thesis is to extend the meta-theorem of Fomin et al. in two ways. On one hand, we adapt it to be valid into a larger family of problems. On the other hand, we extend it into a parameterized version, for several graph parameters. In the second part of this thesis we study the broadcast congested clique model. In this model, the nodes of a graph communicate in synchronous rounds, broadcasting a message of small size visible to every other node. The goal is to design protocols that recognize graph classes minimizing the number of rounds and the message sizes. The contribution of this part is to explore the role of randomness on this model, and provide protocols for the recognition and reconstruction of some graph classes.