Nuevas técnicas de límite inferior del espacio para algoritmos de transmisión

¿Es la complejidad de la comunicación (CC) el único enfoque conocido para los algoritmos de transmisión de límites inferiores? ¿Existen otras técnicas, incluso si los límites inferiores condicionales ?

En general, ¿estamos satisfechos con el progreso logrado a través de CC? ¿O buscar técnicas alternativas (aunque sean condicionales) sería una dirección interesante?

Un resultado reciente de Li, Nguyen y Woodruff muestra que para cualquier algoritmo de transmisión en el modelo de torniquete (donde la secuencia consiste en inserciones y eliminaciones de elementos) existe un algoritmo que funciona manteniendo solo un boceto lineal y usa solo un poco más de espacio . Entonces, para probar un límite inferior de espacio en el modelo de torniquete es (hasta algunos factores logarítmicos) suficiente para probar un límite inferior de espacio para bocetos lineales. Estos pueden ser más fáciles de probar, por ejemplo, probando un límite inferior de comunicación en el modelo de comunicación simultánea en lugar de en el modelo unidireccional, o trabajando más directamente con la estructura lineal del boceto: compruebe el papel para un límite inferior en La complejidad espacial de los momentos de frecuencia se demostró de esta manera.

Si bien no es nuevo (y dependiendo de lo que considere "algoritmos de transmisión"), una técnica estándar de límite inferior consiste en elegir un conjunto (lo más grande posible) de entradas y demostrar que cada uno debe llevar el algoritmo a una memoria distinta configuración. El límite inferior implícito es entonces el registro del número de tales entradas.

$\Omega(\epsilon^{-1}\log^2 N\epsilon)$$(1+\epsilon)$$N$