A low-power error-correcting cooling (LPECC) code was introduced as a coding scheme for communication over a bus by Chee et al. to control the peak temperature, the average power consumption of on-chip buses, and error-correction for the transmitted information, simultaneously. Specifically, an $(n, t, w, e)$-LPECC code is a coding scheme over $n$ wires that avoids state transitions on the $t$ hottest wires and allows at most $w$ state transitions in each transmission, and can correct up to $e$ transmission errors. In this paper, we study the maximum possible size of an $(n, t, w, e)$-LPECC code, denoted by $C(n,t,w,e)$. When $w=e+2$ is large, we establish a general upper bound $C(n,t,w,w-2)\leq \lfloor \binom{n+1}{2}/\binom{w+t}{2}\rfloor$; when $w=e+2=3$, we prove $C(n,t,3,1) \leq \lfloor \frac{n(n+1)}{6(t+1)}\rfloor$. Both bounds are tight for large $n$ satisfying some divisibility conditions. Previously, tight bounds were known only for $w=e+2=3,4$ and $t\leq 2$. In general, when $w=e+d$ is large for a constant $d$, we determine the asymptotic value of $C(n,t,w,w-d)\sim \binom{n}{d}/\binom{w+t}{d}$ as $n$ goes to infinity, which can be extended to $q$-ary codes.


翻译:低功耗纠错冷却(LPECC)码由Chee等人提出,作为一种用于总线通信的编码方案,旨在同时控制峰值温度、片上总线的平均功耗以及对传输信息的纠错。具体而言,一个$(n, t, w, e)$-LPECC码是在$n$条线路上的一种编码方案,它避免在最热的$t$条线路上发生状态转换,允许每次传输中最多发生$w$次状态转换,并且能够纠正最多$e$个传输错误。本文研究了$(n, t, w, e)$-LPECC码的最大可能尺寸,记为$C(n,t,w,e)$。当$w=e+2$较大时,我们建立了一个通用上界$C(n,t,w,w-2)\leq \lfloor \binom{n+1}{2}/\binom{w+t}{2}\rfloor$;当$w=e+2=3$时,我们证明了$C(n,t,3,1) \leq \lfloor \frac{n(n+1)}{6(t+1)}\rfloor$。对于满足某些整除条件的大$n$,这两个界都是紧的。此前,紧界仅在$w=e+2=3,4$且$t\leq 2$的情况下已知。一般而言,当$w=e+d$对于常数$d$较大时,我们确定了当$n$趋于无穷时$C(n,t,w,w-d)\sim \binom{n}{d}/\binom{w+t}{d}$的渐近值,该结果可推广至$q$元码。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
专知会员服务
55+阅读 · 2020年3月16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
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
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
【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
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17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
4+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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2021年4月8日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Identity-aware Graph Neural Networks
Arxiv
14+阅读 · 2021年1月25日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Arxiv
26+阅读 · 2020年2月21日
VIP会员
最新内容
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:54
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:34
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
6+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
13+阅读 · 4月19日
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
10+阅读 · 2019年8月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7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
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6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
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
4+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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员