Способ, устройство и компьютерный программный продукт для преобразования и использования данных на основе полиномов

Способ, устройство и компьютерный программный продукт для преобразования и использования данных на основе полиномов

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Варианты осуществления настоящего изобретения относятся в общем к преобразованию информации для ее сохранения и извлечения и более конкретно к способу, устройству и компьютерному программному продукту для преобразования и использования данных на основе полиномов.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Современная эра коммуникаций привела к значительному расширению беспроводных сетей. Были разработаны и разрабатываются различные типы сетевых технологий, результатом чего стало беспрецедентное расширение компьютерных сетей, телевизионных сетей, телефонных сетей и других коммуникационных сетей. По мере появления новых сетевых технологий требования потребителей продолжают являться побуждающим фактором к инновациям в области использования сетей. Беспроводные и мобильные сетевые технологии продолжают удовлетворять соответствующие требования потребителей, обеспечивая при этом большую гибкость и оперативность передачи информации.

При соответствующем увеличении использования коммуникационных и других вычислительных устройств управление информацией внутри и между устройствами становится все более важным. В связи с этим информация может храниться в различных местах и в различных формах. Например, информация может храниться так, что она доступна через сеть, например на сервере данных. Альтернативно, информация может храниться в памяти, которая является локальной для устройства, например, на жестком диске или во флеш-памяти. Кроме того, данные могут храниться в разных формах, например в зашифрованном виде, в целях безопасности.

Независимо от местоположения или формы, в которой хранятся данные, может существовать риск потери данных. Потеря данных может быть результатом ошибки пользователя, сбоя оборудования в силу, например, повреждения устройства памяти, или из-за потери соединения с устройством, обрабатывающим данные. В некоторых случаях, таких как смарт-пространство или среда динамически распределенных устройств, когда устройства и ассоциированные с ними данные могут присоединяться и отключаться в любое время, потеря данных может быть более проблемным фактором из-за возможности частых и непредсказуемых отключений.

Соответственно, механизмы для предотвращения потери данных имеют известное значение, поскольку во многих случаях потеря данных может привести к потере времени и результатов работы. В итоге потребители данных часто полагаются на избыточность хранения данных, например посредством резервного хранилища или других механизмов резервирования. К сожалению, механизмы резервирования часто требуют двойной емкости хранилища и значительных коммуникационных ресурсов для перемещения данных на место резервного хранения.

КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Здесь описаны способ, устройство и компьютерный программный продукт, которые обеспечивают генерирование сигнатур данных, которые в некоторых вариантах осуществления используются для содействия предотвращению потери данных. При этом примеры осуществления настоящего изобретения преобразуют или синтезируют частичные замыкания данных, например с помощью круговых полиномиальных расширений, в неприводимые полиномиальные выражения или сигнатуры данных. Частичные замыкания данных могут быть локальными для устройства, например для устройства в сети динамически распределенных устройств, и могут быть созданы на основе полученного набора одного или более запросов. В некоторых вариантах осуществления сигнатуры данных представляют собой пакеты данных меньшего размера по сравнению с частичными замыканиями данных и могут быть использованы для воспроизведения полного или дедуктивного частичного замыкания данных, посредством процесса комбинации и преобразования. В соответствии с различными вариантами осуществления сигнатуры данных могут быть распределены, например, в смарт-пространстве с помощью техники распределения, такой как однородная или асимметричная/неоднородная техника распределения. В связи с изменениями в сети динамически распределенных устройств и/или ассоциированными изменениями данных в сети сигнатуры данных могут быть регулярно или нерегулярно ресинтезированы или обновлены, чтобы сигнатуры данных точно представляли данные, на которых основаны эти сигнатуры данных. Сигнатуры данных могут быть затем сохранены для облегчения использования этих сигнатур данных в последующих запросах.

В частности, согласно различным примерам осуществления данные могут быть идентифицированы как релевантные для набора из одного или более запросов. Расположение соответствующих данных и/или идентификация источников информации (например, хранилищ информации), хранящих соответствующие данные, например, в сети или в устройстве памяти, также могут быть определены. На основе определения источников информации, которые содержат соответствующую информацию или данные, может быть генерирован вектор источника информации. Вектор источника информации может в итоге указывать, где могут быть найдены соответствующие набору запросов данные. Вектор источника информации может быть также верифицирован путем определения того, может ли быть генерировано представление класса эквивалентности информационного вектора. Вектор источника информации может затем использоваться для генерирования кругового полинома. Затем круговой полином может быть факторизован (разложен на множители) для генерирования множества ортогональных сигнатур данных. При генерировании сигнатур данных таким способом две или более сигнатур данных множества сигнатур данных могут быть объединены для реконструирования кругового полинома и, соответственно, исходных данных, используемых для генерирования кругового полинома. В некоторых примерах осуществления распределение сигнатур данных по хранилищам информации среды динамически распределенных устройств может быть полезным, поскольку потеря данных может быть уменьшена комбинационными свойствами, ассоциированными с сигнатурами данных.

Эффектом некоторых примеров осуществления данного изобретения также является снижение нагрузки на инфраструктуру коммуникаций сети динамически распределенных устройств при использовании сигнатур данных сравнительно меньшего размера, по сравнению с частичными замыканиями данных. Примеры осуществления также реализуют эффективность использования энергии из-за снижения нагрузки на инфраструктуру коммуникаций и хранения данных. Примеры осуществления также являются независимыми от платформы устройства и позволяют разным платформам устройств взаимодействовать в рамках данного решения. Кроме того, примеры осуществления настоящего изобретения также ограничивают потери данных благодаря способности воссоздавать набор данных с меньшим размером элементов информации.

Примером осуществления настоящего изобретения является устройство для преобразования и использования данных на основе полиномов. Устройство может содержать процессор, и этот процессор может быть сконфигурирован для идентификации данных, релевантных для набора из одного или более запросов, и генерирования вектора источника информации, который указывает на источники информации, ассоциированные с данными. Процессор также может быть сконфигурирован для генерирования кругового полинома, на основе вектора источника информации, и факторизации кругового полинома для генерирования множества ортогональных сигнатур данных.

В другом примере осуществления настоящего изобретения предлагается компьютерный программный продукт для преобразования и использования данных на основе полиномов. Компьютерный программный продукт содержит по крайней мере один читаемый компьютером носитель, имеющий машиночитаемые исполняемые инструкции программного кода, хранящиеся на этом носителе. Инструкции программного кода могут быть сконфигурированы для идентификации данных, релевантных для набора из одного или более запросов, и генерирования вектора источника информации, который указывает источники информации, ассоциированные с данными. Инструкции программного кода могут быть также сконфигурированы для генерирования кругового полинома, на основе вектора источника информации, и факторизации кругового полинома для генерирования множества ортогональных сигнатур данных.

Еще одним примером осуществления настоящего изобретения является способ преобразования и использования данных на основе полиномов. Пример способа содержит идентификацию данных, релевантных для набора из одного или более запросов, и генерирование вектора источника информации, который указывает на источники информации, ассоциированные с данными. Пример способа также содержит генерирование кругового полинома, на основе вектора источника информации, и факторизацию кругового полинома для генерирования множества ортогональных сигнатур данных.

Дополнительным примером осуществления настоящего изобретения является устройство для преобразования и использования данных на основе полиномов. Данное устройство содержит средство для идентификации данных, релевантных для набора из одного или более запросов, и средство для генерирования вектора источника информации, который указывает на источники информации, ассоциированные с данными. Пример устройства также содержит средство для генерирования кругового полинома, на основе вектора источника информации, и средство для факторизации кругового полинома для генерирования множества ортогональных сигнатур данных.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Таким образом, после описания данного изобретения в общих чертах приведены ссылки на прилагаемые чертежи, которые не обязательно показаны в истинном масштабе:

фиг.1а - иллюстрация блок-схемы способа преобразования и использования данных на основе полиномов в соответствии с различными примерами осуществления настоящего изобретения;

фиг.1b - иллюстрация блок-схемы другого способа преобразования и использования данных на основе полиномов в соответствии с различными примерами осуществления настоящего изобретения;

фиг.2 - блок-схема устройства для преобразования и использования данных на основе полиномов в соответствии с различными примерами осуществления настоящего изобретения; и

фиг.3 - иллюстрация блок-схемы еще одного способа преобразования и использования данных на основе полиномов в соответствии с различными примерами осуществления настоящего изобретения.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Варианты осуществления настоящего изобретения будут более подробно описаны далее со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых показаны некоторые (но не все) варианты осуществления изобретения. Конечно, изобретение может быть реализовано во многих различных формах и не должно рассматриваться как ограниченное теми вариантами осуществления, которые изложены здесь; эти варианты осуществления приведены здесь для того, чтобы описание изобретения удовлетворяло существующим требованиям. Одинаковые ссылочные знаки обозначают одинаковые элементы на всех чертежах.

Применяемые здесь термины "данные", "контент", "информация" и аналогичные термины могут быть использованы как взаимозаменяемые для обозначения данных, которые могут быть переданы, приняты, обработаны и/или сохранены, в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения. Применяемые здесь термины "запрос", "сообщение" и аналогичные термины могут быть использованы как взаимозаменяемые для обозначения взаимодействия в пределах смарт-пространства в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения. Применяемый здесь термин "локальный", по отношению к устройству, относится к аспекту, находящемуся в устройстве или в пределах одного устройства, а термин "удаленный", по отношению к устройству, относится к аспекту, который находится вне устройства и, возможно, в отдельном устройстве, которое может быть доступно посредством сети. Кроме того, применяемый здесь термин "сообщение" и аналогичные термины могут быть использованы как взаимозаменяемые для обозначения связи в пределах смарт-пространства в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения. Термин «пример», используемый здесь, не обозначает любую качественную оценку, а применяется с тем, чтобы просто передать иллюстративность примера.

Примеры осуществления настоящего изобретения могут быть использованы в различных условиях, которые связаны с хранением данных. Некоторые примеры осуществления могут быть использованы в контексте сетей с динамически распределенными устройствами, таких как смарт-пространство. Хотя некоторые примеры осуществления, приводимые ниже, описаны при использовании в среде с динамически распределенными устройствами, предполагается, что варианты осуществления также применимы к централизованным и/или статическим сетевым средам, внутренней среде устройства (например, в устройстве памяти электронного устройства и т.д.) и т.п.

Для среды динамически распределенных устройств, таких как смарт-пространства, архитектура может быть определена как динамическая сеть распределенных устройств в режиме ad hoc, имеющая такую динамическую топологию, что любое устройство может выйти или войти в сеть в любое время. В некоторых примерах осуществления смарт-пространство может содержать узлы и хранилища информации.

Узлы могут быть участниками в рамках смарт-пространства, такими как приложения или другие элементы, которые запрашивают или иным образом взаимодействуют с данными, например посредством использования запросов. В этом случае узел может быть любым приложением или частью приложения, исполняемого с помощью устройства, подключенного к смарт-пространству. Узел может быть осведомлен о других узлах смарт-пространства, например о соседних узлах. Приложением узла может быть любое приложение, которое может осуществлять хранение, извлечение, вычисление, передачу и прием информации. В различных вариантах осуществления узел может быть представлен приложениями, исполняющимися различными устройствами (такими как в некоторых примерах осуществления), узел может исполняться на одном устройстве, либо одно устройство может поддерживать исполнение множества узлов. Кроме того, в некоторых вариантах осуществления один узел может быть реализован более чем одним устройством, при этом данные устройства разделяют узел между собой.

Узел может содержать внешний интерфейс, интерфейс хранилища информации узла и задачу. Внешний интерфейс можно рассматривать как взаимодействие узла с внешним миром (например, с пользователем). Интерфейс хранилища информации узла может быть использован для передачи информации и получения информации из хранилища информации посредством смарт-пространства. Задача может определять отношение между внешним интерфейсом и интерфейсом хранилища информации узла. Например, если пользователь желает извлечь некоторую информацию из хранилища информации в узел, то может быть генерирована задача для извлечения (например, сообщение запроса). Узел может взаимодействовать с хранилищем информации различными способами. При этом узел может ввести информацию, удалить/отвергнуть информацию, запросить информацию, подписаться на хранилище информации с помощью постоянного запроса (например, с помощью подписки) и отменить такие подписки (например, отказаться от подписки). Различные виды взаимодействия между узлами и хранилищем информации могут быть вместе названы запросами. Узел может передавать запросы к хранилищу информации посредством смарт-пространства и принимать информацию из хранилища информации посредством смарт-пространства. Узел может быть осведомлен о смарт-пространстве в общем, но не обязательно должен быть осведомлен о соединениях в смарт-пространстве.

Хранилища информации смарт-пространства или любой другой конфигурации сети (например, статической сети) могут быть пассивными объектами, которых хранят данные. При этом хранилище информации в смарт-пространстве может быть рассмотрено как имеющее по своей природе свободную форму, посредством семантики, веб-типа или ресурсов информации на базе пространства. Любое устройство, имеющее перезаписываемую память и подключаемое к смарт-пространству, может реализовывать хранилище информации. При этом устройства, реализующие хранилище информации, могут быть способны хранить, извлекать, вычислять, передавать и принимать информацию. Соответственно, в некоторых вариантах осуществления хранилище информации может быть логическим объектом, описывающим то место, где информация может быть сохранена. Согласно различным вариантам осуществления хранилище информации может охватывать множество устройств. Хранилища информации могут сохранять информацию, ассоциированную со смарт-пространством, и информацию, которая может быть доступна посредством смарт-пространства.

Поскольку хранилища информации могут быть реализованы с помощью любого устройства, подключенного к смарт-пространству, данные из смарт-пространства могут быть распределены или рассеяны в смарт-пространстве среди хранилищ информации. При этом данные в смарт-пространстве могут быть обработаны посредством алгоритма распределения. Для распределения данных среди хранилищ информации смарт-пространства может быть использован любой известный алгоритм распределения (например, частичные замыкания данных, сигнатуры данных и т.д.).

В некоторых примерах осуществления алгоритм распределения может также использоваться для разложения набора данных на частичные замыкания (также известные как частичные замыкания данных, partial data closures), и эти частичные замыкания могут быть распределены в смарт-пространстве. Согласно различным примерам осуществления исходный набор данных или надежное предсказание исходного набора данных могут быть генерированы из двух или более частичных замыканий.

Примеры осуществления настоящего изобретения могут обеспечивать преобразование или синтез частичных замыканий в неприводимые полиномиальные выражения необходимой степени или в сигнатуры данных, используя алгоритм факторизации или другие математические методы (например, круговые полиномиальные расширения) в средах хранилищ данных, таких как сети связи. При этом может быть принят запрос, который идентифицирует данные (например, локальные данные) для генерирования частичных замыканий. Эти сигнатуры данных могут считаться относительно легкой версией частичных замыканий, поскольку сигнатуры данных меньше по размеру, чем соответствующие частичные замыкания. В некоторых примерах осуществления сигнатуры данных имеют меньший размер, поскольку избыточные данные устранены. Сигнатуры данных сохраняют достаточную информацию для того, чтобы эти сигнатуры данных могли использоваться для функционирования запросов. Сигнатуры данных могут быть сохранены в хранилищах информации смарт-пространства для облегчения удовлетворения последующих запросов. Созданные сигнатуры данных в соответствии с различными примерами осуществления способствуют эффективному преобразованию, распределению и агрегации информации при наличии распределенной и частичной информации.

В примере смарт-пространства различные сигнатуры данных могут быть генерированы в ответ на запрос или другое триггерное сообщение. При этом может быть генерировано локальное частичное замыкание. Кроме того, могут быть генерированы удаленные замыкания данных, а также удаленные сигнатуры данных в других устройствах. Таким образом, сигнатуры данных могут находиться в множестве устройств в сети, например в смарт-пространстве. Согласно различным примерам осуществления сигнатуры данных могут быть генерированы таким способом, который обеспечивает ортогональность по меньшей мере между некоторыми сигнатурами данных в других устройствах.

При этом содержание запроса может быть преобразовано с использованием той же техники для генерирования целевой сигнатуры. Целевая сигнатура может быть распределена по смарт-пространству для облегчения идентификации сигнатур данных, которые соответствуют запрашиваемому содержимому запроса. После идентификации соответствующих сигнатур данных эти сигнатуры данных могут быть напрямую объединены для генерирования дедуктивной сигнатуры.

В некоторых примерах осуществления сигнатуры данных, используемые в операции синтеза, ортогональны между собой. Дедуктивная сигнатура может затем быть преобразована, с использованием, например, функции доступа или ключа, в полное замыкание данных, запрашиваемых запросом. Таким образом, примеры осуществления настоящего изобретения позволяют для целевых сигнатур и сигнатур данных упростить надежную и целостную динамическую дедукцию результата запроса данных в смарт-пространстве посредством частичной распределенной информации.

Соответственно, примеры осуществления настоящего изобретения позволяют обеспечить баланс между вычислением замыканий перед запросом по сравнению с определением функции доступа. Примеры осуществления могут, таким образом, динамически или по требованию генерировать результаты запроса. Кроме того, процедура определения результатов запроса может сводиться к смешанному обратному/прямому вычислению появляющейся информации, обеспечивая баланс различных факторов.

При этом, учитывая текущее состояние слова (например, частичного замыкания или сигнатуры данных), могут быть представлены по меньшей мере три отдельных объекта информации, подлежащих идентификации или употреблению. Эти объекты могут быть наблюдениями, относящимися к текущей ситуации, общими знаниями о любых подобных ситуациях и представлениями, относящимися не напрямую к наблюдаемым особенностям текущей ситуации. В случае логических подходов, наблюдения и общие знания могут быть кодированы на некотором логически-ориентированном языке. В вероятностных подходах общие знания могут быть смоделированы распределением вероятности на наборе возможных ситуаций. Наблюдения могут привести к частичной конкретизации некоторых переменных. Обоснование в отношении данных в смарт-пространстве может состоять из выведения представлений из наблюдений и общих знаний, которые выглядят достоверными в множестве ситуаций.

В логических подходах это обоснование может быть достигнуто с помощью логической дедукции. В теории вероятности представление может следовать из вычисляемых условных вероятностей соответствующих утверждений, где определяющее событие может собрать имеющиеся наблюдения. Наблюдения могут быть надежными и непротиворечивыми, а вычисляемые представления, наоборот, могут приниматься на веру. В результате может существовать сильное сходство между логическими и вероятностными подходами к обоснованию. В некоторых случаях уверенные отношения между информацией, совместимые с механизмами дедуктивных замыканий, могут быть заменены семейством отношений с вероятностями. Семейство отношений с вероятностями можно охарактеризовать тем же набором принятых представлений. Таким образом, может быть генерировано семейство надежных распределенных дедуктивных замыканий. Задача дедуктивного разложения замыканий может сходиться к задаче поиска и выделения набора фактов (например, набора данных) в непересекающемся транзитивном замыкании, генерированном в силу свойств среды смарт-пространства. Примеры осуществления настоящего изобретения используют неразложимые компоненты или минимум компонент, которые поддерживаются и подходят для рассмотрения и композиции.

При рассмотрении семейства распределенных дедуктивных замыканий может быть использовано следующее предположение. Исходя из критерия разложимости для элементарных теорий и логических обоснований на основе разделения для первоочередных и пропозициональных теорий, наборы фактов (например, наборы данных) могут быть признаны разложимым дедуктивным замыканием с точки зрения соответствующей сигнатуры. В некоторых случаях это может быть истиной, если дедуктивное замыкание существует в форме предикативного исчисления всех наборов фактов некоторых частичных замыканий с ортогональными сигнатурами. После объединения или синтеза ортогональные сигнатуры могут генерировать полную или дедуктивную (выведенную) сигнатуру данных.

В связи с этим набор фактов (например, набор данных в пределах одного или более хранилищ информации) может быть представлен тройной формой фактов, а именно представлением субъект-предикат-объект, где предикат может быть непротиворечивым и может, таким образом, способствовать формированию необходимой сигнатуры частичного замыкания (например, сигнатуры данных), которая ортогональна к любой другой сигнатуре частичного замыкания. В итоге предикат может формировать набор потенциальной информации по применению и определению. Таким образом, результатом генерирования распределенного дедуктивного замыкания может быть обеспечение полного или кластерного образа предикатов по всей доступной информации. Для обеспечения независимости от непротиворечивости предикатов могут быть генерированы и идентифицированы некоторые подходящие разложимые фрагменты в терминах сигнатур.

Соответственно, в некоторых примерах осуществления существуют два таких замыкания (например, данные или дедуктивное), что ассоциированные с ними сигнатуры могут быть объединены с формированием сигнатуры конечного дедуктивного замыкания для конкретного информационного пространства. При этом если существует факт (например, подмножество набора фактов), который является частью сигнатуры конечного дедуктивного замыкания, то согласно различным примерам осуществления существует по меньшей мере два таких других факта (например, подмножества набора фактов), что их соответствующие сигнатуры данных ортогональны сигнатуре конечного дедуктивного замыкания.

Таким образом, из этого следует, что каждый факт (например, подмножество набора фактов) конечного дедуктивного замыкания, который неразложим в этом замыкании, содержит части информации (например, субъект-предикат-объекты) только из одного компонента разложения замыкания. Соответственно, может быть использовано разбиение сигнатуры, а также компоненты замыкания, по меньшей мере частично на основе системы правил (аксиом) замыкания.

Эффективность и применимость различных вариантов осуществления настоящего изобретения иллюстрируются задачей дедуктивного синтеза замыканий и применимы к любой обработке и анализу информации. Таким образом, имея набор фактов и/или запросов, пути для доступа к набору фактов, заранее заданный формат представления этих фактов (например, тройка субъект-предикат-объект), где одно из полей форматов (например, поле предиката) согласуется со всеми фактами и формами необходимого частичного замыкания, ортогонального к любой другой сигнатуре частичного замыкания, некоторые варианты осуществления настоящего изобретения могут быть реализованы для выполнения синтеза распределенных дедуктивных замыканий.

Учитывая структуру сигнатур, описанную выше, действительный неприводимый полином с соответствующим ключом может использоваться для создания и проверки сигнатур. При наличии ортогональности по определению полиномиального свойства и принимая часть предиката как непротиворечивое представление частичного замыкания во всей доступной информации, могут быть описаны примеры механизмов для синтеза распределенного дедуктивного замыкания.

По отношению к функционированию сети (например, смарт-пространства) факты или данные могут быть введены или удалены, а запросы могут быть введены и/или удовлетворены. Кроме того, постоянные запросы, которые могут быть особым типом запроса (известным также как подписка), также могут быть введены и/или удовлетворены. Факты и запросы могут быть распределены или рассеяны однородным или асимметричным/неоднородным способом. Кроме того, в некоторых примерах осуществления факты и запросы могут быть кодированы с помощью некоторого вектора. В результате факты и запросы могут быть приняты в качестве входных параметров некоторых заранее заданных полиномиальных форм, и неприводимый полином может быть использован в качестве механизма распределения.

Так как неприводимые полиномы могут быть созданы с помощью алгоритма факторизации, то полученное неприводимое выражение может быть представлено как произведение требуемого числа отдельных неприводимых полиномов определенной степени. Таким образом, передача информации может быть представлена посредством накопленного набора отдельных неприводимых полиномов, кроме того, передача информации может быть преобразована в один или более неприводимых полиномов. В итоге наиболее релевантное логическое замыкание первого порядка, которое является набором фактов с избыточностью, может быть представлено как заранее заданная форма полиномиального выражения.

В этой связи, принимая набор совокупных запросов как Q={q₁, …, q_m}, который может включать один или более запросов по набору k различных источников информации (например, хранилищ информации), набор прочтений источника информации может быть определен как вектор x=〈x₁, …, x_k〉∈ℜ^k. Запрос или запросы могут запросить, например, совокупную величину некоторого подмножества данных, хранящихся в информационных источниках. Запрос или запросы могут быть также ассоциированы с конкретными данными частоты запроса, которые могут быть пропорциональны с ассоциированной нагрузкой. Источники информации могут быть определены с помощью структурированных или неструктурированных информационных элементов, например, в формате структуры описания ресурсов (RDF), в формате двоичного мультимедиапотока и т.п. Каждый запрос может быть поэтому выражен как к-битный вектор, называемый вектором источника информации.

При этом элемент вектора источника информации может быть равен единице, если источник информации x делает вклад по данному запросу. В противном случае этот элемент вектора может быть равен нулю. Например, элемент j вектора источника информации может быть единицей, если x_j вносит свой вклад в значение q_j. С другой стороны, если x_j не вносит вклад в значение q_j, то элемент j может быть равен нулю. При этом элементы по отношению к примеру запроса, q_j, и прочтения источника информации x могут быть представлены в виде скалярного произведения запроса и прочтений источника информации (q_j·x). Таким образом, элементами вектора источника информации могут быть входные параметры требуемой полиномиальной формы.

После определения вектора источника информации может быть выполнена верификация или проверка по отношению к этому вектору источника информации, путем определения того, может ли быть генерирован класс эквивалентности. При этом, как только определяются запросы по отношению к источникам информации, может быть сделано предположение, что все наборы совокупных запросов имеют одинаковые частоты в рабочей нагрузке. Другими словами:

,

где является нагрузкой набора совокупных запросов.

Соответственно, поскольку совокупные запросы имеют одинаковую частоту, объединение всех регионов (например, источников информации), охватывающихся одинаковым набором совокупных запросов, может быть определено как класс эквивалентности, который формирует набор информации. Например, набор запросов {q₁,q₂,q₃}, можно представить в виде {EC₁,EC₂,EC₃,EC₄}, что может быть охвачено посредством q₂ и q₃ и может быть представлено в виде [0,0,1]^T.

Если вектор источника информации создается и проверяется посредством генерирования класса эквивалентности, то может быть возможно детерминированное генерирование неприводимого полинома над набором класса эквивалентности данной степени. При этом построение класса эквивалентности означает, что неприводимый полином f над конечным полем F степени m существует. Если m разлагается на простые множители, то может быть генерировано построение полиномов над конечным полем F степени , для i=1, …, r, и полиномы могут быть объединены вместе, чтобы сформировать неприводимый многочлен степени m.

Результирующий неприводимый полином может быть использован как один способ порождения в механизме распределения. Так как результирующий неприводимый полином может быть генерирован посредством алгоритма факторизации, результирующий неприводимый полином может быть представлен как произведение некоторого числа отдельных неприводимых полиномов заданной степени.

При этом круговой полином Ф_q=X^q-1+…+1 может быть факторизован для получения неприводимого полинома степени m. Эта процедура может создать конечное поле (например, круговую группу порядка p^m-1, где p является заранее заданным простым числом) и примитивным q-м корнем определенной единицы в конечном поле. Построение полинома может быть, таким образом, сведено к нахождению корней полиномов вида X^q-c над конечным полем. Затем может быть выполнено сокращение факторизацией при степени от m до 1. В результате может быть индуктивно определено множество неприводимых полиномов f(1), …, f(k) поле F степени m, где корни являются примитивными корнями qⁱ-й степени из единицы. Согласно некоторым вариантам осуществления набор неприводимых полиномов может быть сигнатурами данных для использования как описано здесь.

Посредством детерминированного алгоритма факторизации пример подхода, предлагаемый выше, может привести к построенному детерминированным образом неприводимому полиному, который является произведением k отдельных неприводимых полиномов степени l в конечном поле F, где l влияет на время выполнения алгоритма. Соответственно, передача конкретной информации может быть представлена посредством накопленного набора отдельных неприводимых полиномов, и этот накопленный набор отдельных неприводимых полиномов может быть преобразован в один неприводимый полином из набора или компонентов набора. В результате согласно различным примерам осуществления наиболее релевантное логическое информационное замыкание первого порядка, которое является набором информации (фактами или запросами) с избыточностью, может быть представлено в форме полинома.

Таким образом, задача расчета общего информационного замыкания может быть сведена к задаче обновлений неприводимых полиномов путем повторения генерирования неприводимых полиномов или сигнатур данных. После построения неприводимого полинома f степени m, определяемого факторизацией кругового полинома Ф_q=X^q-1+…+1, этот неприводимый полином может быть обновлен на основе изменений в исходных данных или запросах и/или изменений, например, топологии сети. Кроме того, могут быть рассмотрены алгоритмы для факторизации кругового полинома Ф_q с использованием n случайных или определяемых элементов поля за (n log p)⁰⁽¹⁾ шагов.

Далее, согласно некоторым примерам осуществления также может быть выполнена проверка соответствия синтезированных полиномов и согласование их с политикой/стратегией рассредоточения и агрегации. Кроме того, процесс преобразования информации, описанный здесь, может быть двунаправленным, что означает, что информация может быть преобразована прямо и обратно между исходными основными данными и полиномиальной формой.

Неприводимые полиномы или неразлагаемые компоненты информации могут быть минимально поддерживаемыми компонентами, представляющими интерес для рассмотрения и дальнейшей композиции информации. Оценка данных, взятых из информационного домена (например, исходное представление данных), и преобразование данных в неприводимый полином (например, в сигнатуры данных) могут обеспечить способность представлять информационное замыкание с точки зрения домена, где может быть выполнена эффективная обработка информации.

В результате вышесказанного задача выявления наиболее общего дедуктивного замык