In 1999, Xing, Niederreiter and Lam introduced a generalization of AG codes using the evaluation at non-rational places of a function field. In this paper, we show that one can obtain a locality parameter $r$ in such codes by using only non-rational places of degrees at most $r$. This is, up to the author's knowledge, a new way to construct locally recoverable codes (LRCs). We give an example of such a code reaching the Singleton-like bound for LRCs, and show the parameters obtained for some longer codes over $\mathbb F_3$. We then investigate similarities with certain concatenated codes. Contrary to previous methods, our construction allows one to obtain directly codes whose dimension is not a multiple of the locality. Finally, we give an asymptotic study using the Garcia-Stichtenoth tower of function fields, for both our construction and a construction of concatenated codes. We give explicit infinite families of LRCs with locality 2 over any finite field of cardinality greater than 3 following our new approach.


翻译:1999年,邢、Niederreiter和Lam通过使用函数域非有理点的求值引入了AG码的推广形式。本文证明,通过仅使用次数不超过$r$的非有理点,可以在该类码中获取局部性参数$r$。据作者所知,这是构造局部可恢复码(LRCs)的一种新方法。我们给出一个达到LRC单形界(Singleton-like bound)的码实例,并展示在$\mathbb F_3$上某些较长码的参数。随后研究其与某些级联码的相似性。不同于先前方法,我们的构造可直接获得维数非局部分数倍的码。最后,利用Garcia-Stichtenoth函数域塔,对我们的构造和级联码构造进行渐近分析。基于新方法,我们在任意大于3的有限域上给出了局部性为2的LRCs的显式无穷族。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18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
【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
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2020年6月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
AliCoCo: Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net
Arxiv
13+阅读 · 2020年3月30日
Arxiv
14+阅读 · 2018年4月18日
VIP会员
最新内容
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
1+阅读 · 6月2日
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
6+阅读 · 6月2日
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
2+阅读 · 6月2日
综述 | OPSD:大语言模型的在线策略自蒸馏
专知会员服务
4+阅读 · 6月1日
帕兰蒂尔Maven:军事人工智能的新纪元
专知会员服务
8+阅读 · 6月1日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员