Support constrained generator matrices for linear codes have been found applications in multiple access networks and weakly secure document exchange. The necessary and sufficient conditions for the existence of Reed-Solomon codes with support constrained generator matrices were conjectured by Dau, Song, Yuen and Hassibi. This conjecture is called the GM-MDS conjecture and finally proved recently in independent works of Lovett and Yildiz-Hassibi. From their conjecture support constrained generator matrices for MDS codes are existent over linear size small fields. In this paper we propose a natural generalized conjecture for the support constrained matrices based on the generalized Hamming weights (SCGM-GHW conjecture). The GM-MDS conjecture can be thought as a very special case of our SCGM-GHW conjecture for linear $1$-MDS codes. We investigate the support constrained generator matrices for some linear codes such as $2$-MDS codes, first order Reed-Muller codes, algebraic-geometric codes from elliptic curves from the view of our SCGM-GHW conjecture. In particular the direct generalization of the GM-MDS conjecture about $1$-MDS codes to $2$-MDS codes is not true. For linear $2$-MDS codes only cardinality-based constraints on subset systems are not sufficient for the purpose that these subsets are in the zero coordinate position sets of rows in generator matrices.


翻译:对线性代码的支持受限发电机矩阵已在许多存取网络和安全性文件交换中找到,对线性代码的支持受限发电机矩阵的应用为多个存取网络和安全性小域所发现。支持受限发电机矩阵的必要和充分条件由Dau、Song、Yuen和Hassibi所推测。这一假设称为GM-MDS的推测,最近在Lovett和Yildiz-Hassibi的独立著作中被证实。从他们的推测性支持受限的MDS代码的生成矩阵存在于线性大小小域中。在本文中,我们提议基于普遍含重重量(SCGM-GHW的预测)的支持受限矩阵的自然通用预测值。GMS的预测值被认为是我们SGM-GHW对线性代码的非常特殊的例子。我们调查了某些线性代码(例如$MDS的代码)的受限源性支持,从Reed-Murrer 代码的第一顺序,从我们GM-GM-G-G-G-G-G-GM-GM-C的直径定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位定位,而不是在IM-GMD-GMD-S-GMD-S-Q-Q-Q-Q-C-C-Q-Q-Q-Q-C-C-C-C-C-C-Q-Q-Q-GMD-GMD-GMD-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-GMD-GMD-Q-GMDMD-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-Q-IDMDMDMD-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C-C

0
下载
关闭预览

相关内容

【ETH】机器学习数学基础课程笔记, 83页pdf
专知会员服务
66+阅读 · 2021年10月20日
【AAAI2021】对比聚类,Contrastive Clustering
专知会员服务
76+阅读 · 2021年1月30日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
105+阅读 · 2020年5月3日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
AI/ML/DNN硬件加速设计怎么入门?
StarryHeavensAbove
10+阅读 · 2018年12月4日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Generalized Out-of-Distribution Detection: A Survey
Arxiv
15+阅读 · 2021年10月21日
A General and Adaptive Robust Loss Function
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
已删除
将门创投
6+阅读 · 2019年9月3日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
AI/ML/DNN硬件加速设计怎么入门?
StarryHeavensAbove
10+阅读 · 2018年12月4日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4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