An edit refers to a single insertion, deletion, or substitution. This paper aims to construct binary codes that can correct two edits. To do this, a necessary and sufficient condition for a code to be two-edit correctable is provided, showing that a code is a two-edit correcting code if and only if it can correct two deletions, up to two substitutions, and one deletion and up to one substitution, separately. This criterion allows for the construction of two-edit correcting codes leveraging these three types of error correcting codes. In the field of constructing codes for correcting two deletions, we modify the construction presented by Guruswami and H{\aa}stad and give an alternative proof. Moreover, our two-deletion correcting codes can also correct up to two substitutions after making a slight modification. In the field of constructing codes for correcting one deletion and up to one substitution, we present a construction with $(4+o(1)) \log n$ redundant bits, which outperforms the best previously known results $(6+o(1)) \log n$. Leveraging these codes, we obtain a construction of two-edit correcting codes with $(6+o(1)) \log n$ redundant bits, which outperforms the best previously known results $(8+o(1)) \log n$. Moreover, we also consider the list-decoding problem under the two-edit channel and construct a two-edit list-decodable code with a list size of two employing $(4+o(1)) \log n$ redundant bits.


翻译:编辑操作指单次插入、删除或替换。本文旨在构造能纠正两个编辑操作的二进制码。为此,我们给出了码可纠正两个编辑操作的充要条件,证明一个码是双编辑纠错码当且仅当它能分别纠正两个删除操作、最多两个替换操作、以及一个删除操作和最多一个替换操作。该准则允许利用这三类纠错码构造双编辑纠错码。在纠正两个删除操作的码构造领域,我们改进了Guruswami和Håstad提出的构造方案并给出了另一种证明方法。此外,我们的双删除纠错码经过轻微修改后还能纠正最多两个替换操作。在纠正一个删除操作和最多一个替换操作的码构造领域,我们提出了具有(4+o(1)) log n冗余比特的构造方案,优于此前最优的(6+o(1)) log n结果。利用这些码,我们获得了具有(6+o(1)) log n冗余比特的双编辑纠错码构造,优于此前最优的(8+o(1)) log n结果。同时,我们还考虑了双编辑信道下的列表译码问题,并构造了具有(4+o(1)) log n冗余比特、列表大小为2的双编辑列表可译码。

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
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
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
47+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
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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月30日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月29日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月30日
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月29日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月18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
47+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
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
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