We study the classical expander codes, introduced by Sipser and Spielman \cite{SS96}. Given any constants $0< \alpha, \varepsilon < 1/2$, and an arbitrary bipartite graph with $N$ vertices on the left, $M < N$ vertices on the right, and left degree $D$ such that any left subset $S$ of size at most $\alpha N$ has at least $(1-\varepsilon)|S|D$ neighbors, we show that the corresponding linear code given by parity checks on the right has distance at least roughly $\frac{\alpha N}{2 \varepsilon }$. This is strictly better than the best known previous result of $2(1-\varepsilon ) \alpha N$ \cite{Sudan2000note, Viderman13b} whenever $\varepsilon < 1/2$, and improves the previous result significantly when $\varepsilon $ is small. Furthermore, we show that this distance is tight in general, thus providing a complete characterization of the distance of general expander codes. Next, we provide several efficient decoding algorithms, which vastly improve previous results in terms of the fraction of errors corrected, whenever $\varepsilon < \frac{1}{4}$. Finally, we also give a bound on the list-decoding radius of general expander codes, which beats the classical Johnson bound in certain situations (e.g., when the graph is almost regular and the code has a high rate). Our techniques exploit novel combinatorial properties of bipartite expander graphs. In particular, we establish a new size-expansion tradeoff, which may be of independent interests.


翻译:我们研究了由Sipser和Spielman {cite{ssta{s96}推出的古典扩张码。根据任何常数 $0 < alpha,\ varepsilon < 1/2 美元,以及任意的双叶图,左面有1美元,左面有1美元,右面有1美元,左面有1美元,左面有1美元,左面有1美元,每面1美元,每面1美元,左面1美元,每面1美元,每面1美元,右面平面检查给出的相应线性代码至少有大约1美元,左面2美元,左面2美元,左面2美元,左面1美元,左面1美元,左面1美元,左面1美元,左面1美元,左面1美元,左面1美元,每面1美元,每面1美元,右面1美元,右面1美元,右面1美元,右面1美元,右面1美元,直线代码至少1美元,直线值1美元,直线值1美元,直线值1美元,直方值1美元,直方有1美元,直面1美元,直方值1美元,直方,直方,直方。最后,直方显示,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方计算,直方,直方,直方,直方,直方,直,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方,直方

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
19+阅读 · 2018年5月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员