各差分隐私均值共识算法的计算精度数据集

该数据集为差分隐私均值共识算法的计算误差数据集，主要目的是比较新提出的新型差分隐私均值共识算法比较已有算法的计算精度是否有提高。在分布式控制中分布式共识是实现控制的关键，其中均值共识算法又是最基础的算法。该数据集基于现实中网络规模大小多变、隐私保护程度不同的特点，记录了在多种条件设置下的各算法的计算精度。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了在多种网络规模与隐私保护条件下，新型差分隐私均值共识算法与已有算法的计算精度对比数据，旨在评估算法在性能上的提升。数据集以分布式控制中的均值共识为基础，为研究不同条件对算法精度的影响提供了实测结果。