Let $A(n, d)$ denote the maximum size of a binary code of length $n$ and minimum Hamming distance $d$. Studying $A(n, d)$, including efforts to determine it as well to derive bounds on $A(n, d)$ for large $n$'s, is one of the most fundamental subjects in coding theory. In this paper, we explore new lower and upper bounds on $A(n, d)$ in the large-minimum distance regime, in particular, when $d = n/2 - \Omega(\sqrt{n})$. We first provide a new construction of cyclic codes, by carefully selecting specific roots in the binary extension field for the check polynomial, with length $n= 2^m -1$, distance $d \geq n/2 - 2^{c-1}\sqrt{n}$, and size $n^{c+1/2}$, for any $m\geq 4$ and any integer $c$ with $0 \leq c \leq m/2 - 1$. These code parameters are slightly worse than those of the Delsarte--Goethals (DG) codes that provide the previously known best lower bound in the large-minimum distance regime. However, using a similar and extended code construction technique we show a sequence of cyclic codes that improve upon DG codes and provide the best lower bound in a narrower range of the minimum distance $d$, in particular, when $d = n/2 - \Omega(n^{2/3})$. Furthermore, by leveraging a Fourier-analytic view of Delsarte's linear program, upper bounds on $A(n, n/2 - \rho\sqrt{n})$ with $\rho\in (0.5, 9.5)$ are obtained that scale polynomially in $n$. To the best of authors' knowledge, the upper bound due to Barg and Nogin \cite{barg2006spectral} is the only previously known upper bound that scale polynomially in $n$ in this regime. We numerically demonstrate that our upper bound improves upon the Barg-Nogin upper bound in the specified high-minimum distance regime.


翻译:设$A(n, d)$表示长度为$n$、最小汉明距离为$d$的二元码的最大尺寸。研究$A(n, d)$,包括确定其值以及推导对于大$n$的$A(n, d)$的界,是编码理论中最基础的课题之一。本文探讨了在大最小距离情形下$A(n, d)$的新的下界和上界,特别是当$d = n/2 - \Omega(\sqrt{n})$时。首先,通过仔细选择二元扩域中校验多项式的特定根,我们构造了一类新的循环码,其长度为$n= 2^m -1$,距离$d \geq n/2 - 2^{c-1}\sqrt{n}$,尺寸为$n^{c+1/2}$,适用于任意$m\geq 4$和满足$0 \leq c \leq m/2 - 1$的整数$c$。这些码参数略逊于之前在大最小距离情形下提供已知最佳下界的Delsarte--Goethals (DG)码。然而,利用类似且扩展的码构造技术,我们展示了一系列循环码,这些码改进了DG码,并在更窄的最小距离$d$范围内(特别是当$d = n/2 - \Omega(n^{2/3})$时)提供了最佳下界。此外,通过利用Delsarte线性规划的傅里叶分析视角,我们获得了关于$A(n, n/2 - \rho\sqrt{n})$(其中$\rho\in (0.5, 9.5)$)的上界,这些上界在$n$上呈多项式规模。据作者所知,Barg和Nogin \cite{barg2006spectral}给出的上界是该情形下唯一已知的呈多项式规模的上界。我们通过数值计算证明,在指定的大最小距离情形下,我们的上界优于Barg-Nogin上界。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
基于LSTM-CNN组合模型的Twitter情感分析(附代码)
机器学习研究会
50+阅读 · 2018年2月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月12日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月12日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9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
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
基于LSTM-CNN组合模型的Twitter情感分析(附代码)
机器学习研究会
50+阅读 · 2018年2月21日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员