通过压缩和收敛速率，提出了两种新的拜占庭容错化方法，并证明了它们在非凸和 Polyak-Lojasiewicz 平滑优化问题中具有更好的收敛速率、异构情况下更小的邻域大小以及在过参数化时更能容忍拜占庭节点；同时还开发了带有压缩和误差反馈的第一种拜占庭容错化方法，并推导了这些方法在非凸和 Polyak-Lojasiewicz 平滑情况下的收敛速率，并通过数值实验证明了理论发现。

Oct, 2023

该论文研究了在分布式环境中存在恶意节点攻击时，通过设计鲁棒的去中心化优化方法，利用全局和局部的剪裁规则来解决广义共识问题，并且证明了这些剪裁规则可以作为设计高效攻击的基础。

May, 2024

该论文研究了多智能体多臂赌博机模型下的协作问题，提出了两个算法，通过交换信息来降低每个智能体的累计损失，理论证明通过最小的信息交互次数可以在不增加损失上极大地提高算法性能。

Jan, 2020

本文利用对称化技术，证明了在黑板模型和消息传递模型中随机多方通信复杂性的下限，并应用该技术证明了关于多方通信的多个直接和结果。

Jul, 2011

该研究提出了一种基于 Kashin 表示和随机抽样的方案以及利用 Walsh-Hadamard 矩阵的递归结构来实现隐私和通信效率的联合优化编码和解码机制，对平均值估计和频率估计等问题进行了研究。

Jul, 2020

我们提出了一种分布式的二阶优化算法，该算法具有通信效率和对其工作机的拜占庭故障的强鲁棒性，并通过使用一种简单的基于阈值的规则来过滤工作机来进一步压缩本地信息，由此建立了改进的收敛保证.

Jun, 2020

该研究通过开发一种完全分散的鲁棒上置信界算法，将信息混合步骤与不一致和极端值的截断步骤结合起来，以恢复分散合作多臂赌博中的有效行为，提高正常代理的表现。该算法在遗憾方面不劣于单代理 UCB1 算法，并且所有正常代理的累积遗憾严格优于非合作情况。实验证实了这一框架的优点。

Oct, 2023

本文研究基于成对 “流言” 通信和更新的数字链接网络上的平均共识问题，并提出一组算法。我们研究了这些算法的收敛性质，旨在回答两个设计问题：代理应该通过确定性或随机量化器编码其通信，以及他们应该如何使用自己状态的精确信息来更新。

Jul, 2009

本篇研究介绍了在接收方仅知晓信息部分的情况下，如何高效地模拟传递信息，使得所需传递的信息量逼近信息透露给接收方的额外信息量，这是 Slepian-Wolf 定理的一般化和加强。其中，作者证明了二进制交互协议的内部信息成本（即向各方透露的信息量）与计算相同关系或函数的独立副本的摊销通信复杂度相等，并证明了随机通信复杂度需要满足特定的指针跳跃问题变体才能证明强直和定理，该研究意味着只有当通信协议能有效压缩时，通信结论的强直和定理才成立。

Jun, 2011

通过在具有大量服务器的大型输入数据库上计算关系查询来解决分布式计算中通信协议的瓶颈，并且在单个和多个通信步骤中建立了下限，同时其下限证明了任何算法需要 epsilon 大于等于 1-1/tau*，同时结果也蕴含了不能在 O（1）个通信步骤内计算传递闭包。

Jun, 2013