In this work, we study linear error-correcting codes against adversarial insertion-deletion (insdel) errors. We focus on two different settings: Linear codes over small fields: We construct linear codes over $\mathbb{F}_q$, for $q=\text{poly}(1/\varepsilon)$, that can efficiently decode from a $\delta$ fraction of insdel errors and have rate $(1-4\delta)/8-\varepsilon$. We also show that by allowing codes over $\mathbb{F}_{q^2}$ that are linear over $\mathbb{F}_q$, we can improve the rate to $(1-\delta)/4-\varepsilon$ while not sacrificing efficiency. Using this latter result, we construct fully linear codes over $\mathbb{F}_2$ that can efficiently correct up to $\delta < 1/54$ fraction of deletions and have rate $R = (1 - 54 \delta)/1216$. Cheng, Guruswami, Haeupler, and Li [CGHL21] constructed codes with (extremely small) rates bounded away from zero that can correct up to a $\delta < 1/400$ fraction of insdel errors. They also posed the problem of constructing linear codes that get close to the half-Singleton bound (proved in [CGHL21]) over small fields. Thus, our results significantly improve their construction and get much closer to the bound. Reed-Solomon codes: We prove that over fields of size $n^{O(k)}$ there are $[n,k]$ Reed-Solomon codes that can decode from $n-2k+1$ insdel errors and hence attain the half-Singleton bound. We also give a deterministic construction of such codes over much larger fields (of size $n^{k^{O(k)}}$). Nevertheless, for $k=O(\log n /\log\log n)$ our construction runs in polynomial time. For the special case $k=2$, which received a lot of attention in the literature, we construct an $[n,2]$ Reed-Solomon code over a field of size $O(n^4)$ that can decode from $n-3$ insdel errors. Earlier construction required an exponential field size. Lastly, we prove that any such construction requires a field of size $\Omega(n^3)$.


翻译:在这项工作中, 我们研究线性错误校正代码, 以对抗性插入删除( insdel) 错误。 我们同时关注两个不同的设置: 线性代码在小域上为 $mathbb{ F ⁇ q$, $q ⁇ text{poly} (1/\ varepsilon) $, 它可以有效地解解码$delta$的误差分数, 并且有 $( 1-4\ delta) /8\ varepsilon 美元。 我们还显示, 通过允许代码在 $mathb{ F ⁇ 2} 上为 美元, 线性代码在小域上为 $( mathb{ F ⁇ 2} 美元, 线性代码在 $1 del- cload=decommal= mailateal max.

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
88+阅读 · 2021年6月29日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 4 月 4 日
科研圈
7+阅读 · 2019年4月14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
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月10日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月9日
Arxiv
7+阅读 · 2018年6月8日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 4 月 4 日
科研圈
7+阅读 · 2019年4月14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
16+阅读 · 2018年12月24日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员