Cyclic codes are among the most important families of codes in coding theory for both theoretical and practical reasons. Despite their prominence and intensive research on cyclic codes for over a half century, there are still open problems related to cyclic codes. In this work, we use recent results on the equivalence of cyclic codes to create a more efficient algorithm to partition cyclic codes by equivalence based on cyclotomic cosets. This algorithm is then implemented to carry out computer searches for both cyclic codes and quasi-cyclic (QC) codes with good parameters. We also generalize these results to repeated-root cases. We have found several new linear codes that are cyclic or QC as an application of the new approach, as well as more desirable constructions for linear codes with best known parameters. With the additional new codes obtained through standard constructions, we have found a total of 14 new linear codes.


翻译:由于理论和实践原因,在编码理论中,Cyclic code是最重要的代码系列。尽管半个多世纪以来这些代码在周期代码方面占有显著地位并进行了大量研究,但与周期代码有关的问题仍然存在。在这项工作中,我们利用最近关于周期代码等值的结果,为基于环形共合体的等值分配周期代码创建了更有效的算法。然后,实施这一算法,对具有良好参数的周期代码和准周期(QC)代码进行计算机搜索。我们还将这些结果推广到重复的根部案例。我们发现了一些新的周期代码或QC,作为新方法的应用,以及更可取的、有最佳已知参数的线性代码结构。随着通过标准构建获得新的代码,我们发现了总共14个新的线性代码。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月3日
Towards disease-aware image editing of chest X-rays
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月2日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Arxiv
4+阅读 · 2015年3月20日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员