会员服务
线性的 · Weight · Storage · 情景 · 论文 ·
2024 年 7 月 14 日
The weight distributions of some linear codes derived from Kloosterman sums
翻译：暂无翻译
Mengzhen Zhao,Yanxun Chang
Mengzhen Zhao,Yanxun Chang
from arxiv, 11 pages

Linear codes with few weights have applications in data storage systems, secret sharing schemes, and authentication codes. In this paper, some kinds of p-ary linear codes with few weights are constructed by use of the given de ning set, where p is a prime. Their weight distributions are determined based on Kloosterman sums over nite elds. In addition, some linear codes we given is minimal.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
专知会员服务
65+阅读 · 2023年6月10日
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
24+阅读 · 2022年3月3日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
54+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Volterra积分微分方程的多区间Chebyshev和Legendre谱配置法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
伽罗华环上指数和及其在编码理论中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
复杂多元数据的半参数统计推断
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Causal Inference for Recommendation: Foundations, Methods and Applications
Arxiv
13+阅读 · 2023年1月8日
A Survey of Learning on Small Data
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
A psychological theory of explainability
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Dynamic neighbourhood optimisation for task allocation using multi-agent
Arxiv
101+阅读 · 2022年5月11日
Information-theoretic generalization bounds for black-box learning algorithms
Arxiv
12+阅读 · 2021年10月4日
A survey on deep hashing for image retrieval
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Tensor Decompositions for temporal knowledge base completion
Arxiv
10+阅读 · 2020年4月10日
L^2-GCN: Layer-Wise and Learned Efficient Training of Graph Convolutional Networks
L^2-GCN: Layer-Wise and Learned Efficient Training of Graph Convolutional Networks
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月30日
Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
Arxiv
15+阅读 · 2018年5月24日
C2MSNet: A Novel approach for single image haze removal
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月25日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
线性的
Weight
Storage
情景
论文
相关VIP内容
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
专知会员服务
65+阅读 · 2023年6月10日
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
24+阅读 · 2022年3月3日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
54+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月17日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关论文
Causal Inference for Recommendation: Foundations, Methods and Applications
Arxiv
13+阅读 · 2023年1月8日
A Survey of Learning on Small Data
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
A psychological theory of explainability
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Dynamic neighbourhood optimisation for task allocation using multi-agent
Arxiv
101+阅读 · 2022年5月11日
Information-theoretic generalization bounds for black-box learning algorithms
Arxiv
12+阅读 · 2021年10月4日
A survey on deep hashing for image retrieval
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Tensor Decompositions for temporal knowledge base completion
Arxiv
10+阅读 · 2020年4月10日
L^2-GCN: Layer-Wise and Learned Efficient Training of Graph Convolutional Networks
L^2-GCN: Layer-Wise and Learned Efficient Training of Graph Convolutional Networks
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月30日
Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
Arxiv
15+阅读 · 2018年5月24日
C2MSNet: A Novel approach for single image haze removal
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月25日
相关基金
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Volterra积分微分方程的多区间Chebyshev和Legendre谱配置法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
伽罗华环上指数和及其在编码理论中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
复杂多元数据的半参数统计推断
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top