Computer science 理解伯克利算法有困难

我一直在读书，试图把我的头绕在书桌上

Berkeley算法告诉我们，领导者会不时询问所有其他进程的当前时间，计算所有这些时间的平均值，向每个进程返回一个增量值，即该进程的时间与平均值之间的差值

例如，考虑一个流程为“代码< >代码< <代码> > <代码> b>代码>和<代码> c>代码>的3-进程系统，该代码为<>代码 现在，如果我是正确的，我们应该预期如果

B

的漂移值为0.001（即，每1000实秒只会滴答999次），并且我想确保进程的失谐不会超过0.1秒，我想说必须每100秒强制时钟同步一次。这意味着我使用的表达式是

是：

• delta_t同步前允许我等待的最长时间 再次计时
• delta最大时钟误差；rho漂移率
• rho=漂移

我的问题是，在我教授的笔记中，可以找到以下表达式：

这也可以在其他文献来源中找到。谁能解释一下为什么第二个表达式中有2？我不确定这些变量是否真的是我假设的那样

谢谢

（小免责声明：我没有做太多分布式计算。可能是我误解了这个问题。为什么不问问教授？）

我认为，两分法是为了解释若干进程的积极和消极漂移

如果您的最坏情况漂移是<代码> 0.001 < /代码>，请考虑<代码> b>代码>具有漂移<代码> + 0.001 < /代码>和<代码> C<代码> > <代码> -0.001 < /代码>。如果根据初始公式选择delta-t，则

B

和

C

之间的时间差可能是同步前所需delta的两倍