Algebraic methods for the design of series of maximum distance separable (MDS) linear block and convolutional codes to required specifications and types are presented. Algorithms are given to design codes to required rate and required error-correcting capability and required types. Infinite series of block codes with rate approaching a given rational $R$ with $0<R<1$ and relative distance over length approaching $(1-R)$ are designed. These can be designed over fields of given characteristic $p$ or over fields of prime order and can be specified to be of a particular type such as (i) dual-containing under Euclidean inner product, (ii) dual-containing under Hermitian inner product, (iii) quantum error-correcting, (iv) linear complementary dual (LCD). Convolutional codes to required rate and distance and infinite series of convolutional codes with rate approaching a given rational $R$ and distance over length approaching $2(1-R)$ are designed. The designs are algebraic and properties, including distances, are shown algebraically. Algebraic explicit efficient decoding methods are referenced.


翻译:提出了设计最大距离分离(MDS)线性块和革命代码序列的代谢方法,用于设计符合要求规格和类型的最大距离线性块和革命代码系列;为设计符合要求的比率和所需错误纠正能力及所需类型而设计代号;为接近给定的合理价格和距离接近0.<R美元(1-R美元)且相对距离接近$(1-R美元)的无限制区块编码系列设计了无限制的区块代号;这些代号可针对特定特性的域或优值字段或优值字段,并可具体指定为特定类型,如(一) 欧几里德内产中含有双层,(二) 赫米里内产中含有双层,(三) 量误校正,(四) 线性补充双层(LCD) ;为接近给定比率和距离接近给定的合理美元(1-R美元)和距离接近2美元(1-R美元)的远域,这些代号可设计成革命性代码,这些设计为代数和特性,包括距离。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
124+阅读 · 2020年11月20日
【清华大学】图随机神经网络,Graph Random Neural Networks
专知会员服务
154+阅读 · 2020年5月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
AutoML与轻量模型大列表
专知
8+阅读 · 2019年4月29日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 21 日
科研圈
14+阅读 · 2019年3月3日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月23日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
27+阅读 · 2020年6月19日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月25日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15日
AutoML与轻量模型大列表
专知
8+阅读 · 2019年4月29日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 2 月 21 日
科研圈
14+阅读 · 2019年3月3日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员