In this paper, we investigate lower bounds on the maximum achievable service rates for data symbols in certain classes of linear codes, including cyclic codes and low-density parity-check (LDPC) codes, that are derived from combinatorial structures such as $t$-designs, difference sets, and balanced incomplete block designs (BIBDs). We first establish a lower bound on the maximum achievable service rate for each data symbol in the following two cases: (i) systematic linear codes $C$ under the assumption that the supports of codewords of a fixed weight in $C^\perp$ form a BIBD, and (ii) non-systematic binary codes under the assumption that the supports of codewords of a fixed weight in $C^\perp$ form a $t$-design. We then investigate the linear codes obtained from the incidence matrices of BIBDs, particularly certain classes of BIBD-LDPC codes, and show how the parameters of the underlying designs can be exploited to determine lower bounds on the maximum achievable service rates for the data symbols of the corresponding linear code. In addition, we analyze the maximum achievable service rates of systematic extended linear codes. We show that the existence of a symmetric BIBD (SBIBD) corresponding to a dual codeword can be used to derive a lower bound on the maximum achievable service rate of the associated systematic cyclic code. We also present some families of cyclic codes constructed from difference sets and obtain explicit lower bounds on the maximum achievable service rates for their data symbols. In particular, we determine the exact values of the maximum achievable service rates for each data symbol of cyclic codes arising from Singer difference sets.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【康奈尔大学】度量数据粒度,Measuring Dataset Granularity
专知会员服务
13+阅读 · 2019年12月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29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
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
1+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
1+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
1+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
VIP会员
相关主题
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
6+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
9+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
16+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
19+阅读 · 10月15日
相关VIP内容
【康奈尔大学】度量数据粒度,Measuring Dataset Granularity
专知会员服务
13+阅读 · 2019年12月27日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
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
1+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
1+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
1+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