An aperiodic binary sequence of length $\ell$ is a doubly infinite sequence $f=\ldots,f_{-1},f_0,f_1,\ldots$ with $f_j \in \{-1,1\}$ when $0 \leq j < \ell$ and and $f_j=0$ otherwise. Various problems in engineering and natural science demand binary sequences that do not resemble translates of themselves. The autocorrelation of $f$ at shift $s$ is the dot product of $f$ with the sequence obtained by translating $f$ by $s$ places. The demerit factor of $f$ is the sum of the squares of the autocorrelations at all nonzero shifts for the sequence obtained by normalizing $f$ to unit Euclidean norm. Low demerit factor therefore indicates low self-similarity under translation. We endow the $2^\ell$ binary sequences of length $\ell$ with uniform probability measure and consider the distribution of their demerit factors. Earlier works used combinatorial techniques to find exact formulas for the mean, variance, skewness, and kurtosis of the distribution as a function of $\ell$. These revealed that for $\ell \geq 4$, the $p$th central moment of this distribution is strictly positive for every $p \geq 2$. This article shows that every $p$th central moment is a quasi-polynomial function of $\ell$ with rational coefficients divided by $\ell^{2 p}$. It also shows that, in the limit as $\ell$ tends to infinity, the $p$th standardized moment is the same as that of the standard normal distribution.


翻译:长度为$\ell$的非周期二元序列是双无穷序列$f=\ldots,f_{-1},f_0,f_1,\ldots$,其中当$0 \leq j < \ell$时$f_j \in \{-1,1\}$,否则$f_j=0$。工程与自然科学中的诸多问题需要那些不类似于自身平移的二元序列。$f$在平移量$s$处的自相关是$f$与$f$平移$s$位后序列的点积。$f$的劣化因子是归一化$f$至单位欧几里得范数后,所有非零平移自相关平方之和。因此,低劣化因子意味着低平移自相似性。我们赋予$2^\ell$个长度为$\ell$的二元序列均匀概率测度,并考虑其劣化因子的分布。早期工作利用组合技术给出了作为$\ell$函数的分布均值、方差、偏度和峰度的精确公式。这些结果揭示:对于$\ell \geq 4$,该分布的$p$阶中心矩对每个$p \geq 2$严格为正。本文证明每一$p$阶中心矩是$\ell$的拟多项式函数,其有理系数除以$\ell^{2p}$。同时证明,当$\ell$趋于无穷时,$p$阶标准化矩与标准正态分布的相应矩相同。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+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
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
85+阅读 · 2022年7月16日
VIP会员
最新内容
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
0+阅读 · 16分钟前
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
1+阅读 · 21分钟前
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
2+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
11+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+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
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
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