The matrix completion problem provides a unifying lens through which many fundamental problems in coding theory can be viewed. In this paper, we investigate Locally Recoverable Codes (LRCs) with Maximal Recoverability (MR) and Maximum Distance Profile (MDP) convolutional codes in the framework of matrix completion. In particular, we present techniques that are general enough to provide constructions for both types of codes. A common feature of our code constructions is the sparsity of their generator matrices and the property that a large number of the entries of the generator matrices are elements of a small subfield of a larger extension field.


翻译:矩阵补全问题为编码理论中的许多基本问题提供了统一的视角。本文在矩阵补全框架下研究具有最大可恢复性的本地可恢复码以及最大距离轮廓卷积码。具体而言,我们提出了足够通用的技术,能够同时为这两类码提供构造方法。我们构造的码具有一个共同特征:其生成矩阵是稀疏的,且生成矩阵中的大量元素属于较小子域,而非较大的扩域。

0
下载
关闭预览

相关内容

【博士论文】利用图结构加速稀疏计算
专知会员服务
18+阅读 · 2025年3月6日
【干货书】代数编码理论导论
专知会员服务
44+阅读 · 2023年9月13日
基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述
专知会员服务
26+阅读 · 2021年12月18日
编码计算研究综述
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月26日
专知会员服务
47+阅读 · 2020年12月4日
图像修复研究进展综述
专知
20+阅读 · 2021年3月9日
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
CSDN
34+阅读 · 2019年10月13日
【论文笔记】图卷积的解释性技术
专知
18+阅读 · 2019年9月28日
什么是深度学习的卷积?
论智
18+阅读 · 2018年8月14日
卷积神经网络的最佳解释!
专知
12+阅读 · 2018年5月1日
【干货】理解深度学习中的矩阵运算
专知
12+阅读 · 2018年2月12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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
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 · 2015年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 4月10日
VIP会员
最新内容
反制无人机:乌克兰提供的五点启示
专知会员服务
4+阅读 · 9月23日
《各指挥层级均亟需红队能力》报告
专知会员服务
5+阅读 · 9月23日
《航电任务系统框架(FAMOS)》50页报告
专知会员服务
4+阅读 · 9月22日
《对抗行动中的人工智能与自主性》智库报告
专知会员服务
7+阅读 · 9月22日
《从数据到胜利:战争中的分析优势之争》
专知会员服务
10+阅读 · 9月22日
战争不仅需要机器人:人类仍不可或缺
专知会员服务
5+阅读 · 9月21日
《描绘美国防部创新基础设施的未来蓝图》100页
专知会员服务
10+阅读 · 9月21日
相关VIP内容
【博士论文】利用图结构加速稀疏计算
专知会员服务
18+阅读 · 2025年3月6日
【干货书】代数编码理论导论
专知会员服务
44+阅读 · 2023年9月13日
基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述
专知会员服务
26+阅读 · 2021年12月18日
编码计算研究综述
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月26日
专知会员服务
47+阅读 · 2020年12月4日
相关资讯
图像修复研究进展综述
专知
20+阅读 · 2021年3月9日
一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归
CSDN
34+阅读 · 2019年10月13日
【论文笔记】图卷积的解释性技术
专知
18+阅读 · 2019年9月28日
什么是深度学习的卷积?
论智
18+阅读 · 2018年8月14日
卷积神经网络的最佳解释!
专知
12+阅读 · 2018年5月1日
【干货】理解深度学习中的矩阵运算
专知
12+阅读 · 2018年2月12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
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+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
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 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员