Matroid theory is fundamentally connected with index coding and network coding problems. In fact, the reliance of linear index coding and network coding rates on the characteristic of a field has been demonstrated by using the two well-known matroid instances, namely the Fano and non-Fano matroids. This established the insufficiency of linear coding, one of the fundamental theorems in both index coding and network coding. While the Fano matroid is linearly representable only over fields with characteristic two, the non-Fano instance is linearly representable only over fields with odd characteristic. For fields with arbitrary characteristic $p$, the Fano and non-Fano matroids were extended to new classes of matroid instances whose linear representations are dependent on fields with characteristic $p$. However, these matroids have not been well appreciated nor cited in the fields of network coding and index coding. In this paper, we first reintroduce these matroids in a more structured way. Then, we provide a completely independent alternative proof with the main advantage of using only matrix manipulation rather than complex concepts in number theory and matroid theory. In this new proof, it is shown that while the class $p$-Fano matroid instances are linearly representable only over fields with characteristic $p$, the class $p$-non-Fano instances are representable over fields with any characteristic other than characteristic $p$. Finally, following the properties of the class $p$-Fano and $p$-non-Fano matroid instances, we characterize two new classes of index coding instances, respectively, referred to as the class $p$-Fano and $p$-non-Fano index coding, each with a size of $p^2 + 4p + 3$.


翻译:拟阵理论与索引编码及网络编码问题存在根本性联系。事实上,线性索引编码与网络编码速率对域特征的依赖性已通过两个著名的拟阵实例——即Fano拟阵与非Fano拟阵——得以证明。这确立了线性编码的不足性,成为索引编码与网络编码领域的基本定理之一。Fano拟阵仅能在特征为二的域上线性表示,而非Fano实例仅能在奇特征域上线性表示。针对任意特征$p$的域,Fano与非Fano拟阵被推广至新的拟阵实例类,其线性表示依赖于特征为$p$的域。然而,这些拟阵在网络编码与索引编码领域尚未得到充分重视或引用。本文首先以更结构化的方式重新引入这些拟阵,随后提供一个完全独立的替代证明,其主要优势在于仅使用矩阵操作而非数论与拟阵理论中的复杂概念。该新证明表明:$p$-Fano拟阵实例类仅能在特征为$p$的域上线性表示,而$p$-非Fano实例类可在除特征$p$外的任意特征域上表示。最后,基于$p$-Fano与$p$-非Fano拟阵实例类的性质,我们刻画了两类新的索引编码实例,分别称为$p$-Fano索引编码类与$p$-非Fano索引编码类,其规模均为$p^2 + 4p + 3$。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
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
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
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
2+阅读 · 2017年12月31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
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
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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月3日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
4+阅读 · 今天6:56
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
9+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
10+阅读 · 4月22日
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
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
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
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
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
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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员