Anti-Latin squares were introduced in connection with non-linear secure network coding, and the extremal problem for large mutually orthogonal families is motivated by that setting. We study the maximum size $N_A(d)$ of a family of mutually orthogonal anti-Latin squares of order $d$. We prove that $N_L(d)+1\le N_A(d)\le N_L(d)+2$ for every $d\ge 3$, where $N_L(d)$ denotes the classical maximum size of a family of mutually orthogonal Latin squares of order $d$, and we show that in fact $N_A(3)=N_L(3)+1$ whereas $N_A(d)=N_L(d)+2$ for every $d\ge 4$. The upper bound is obtained by passing through balanced matrices, while the lower bound is given by a deterministic permutation argument. For all $d\ge 8$, and also for the exceptional order $d=6$, the upper bound is shown to be attainable by a general probabilistic construction. On the structural side, we show that a saturated family of size $d+1$ induces an affine plane of order $d$, and that the saturated case is characterized by the existence of an anti-coordinate grid decomposition; after transporting this condition to the fixed cell set $[d]^2$, it becomes a direction-completeness condition on the corresponding row-blocks and column-blocks. The remaining small orders are treated separately: $d=3$ is handled by direct analysis and classification of orthogonal triples, $d=4$ by an explicit saturated construction and an analysis of its finite-geometric structure, and $d=5$ and $d=7$ by explicit saturated examples arising from the random-grid framework. Thus $N_A(d)$ is determined in terms of $N_L(d)$ for every $d\ge3$, and its numerical value is obtained explicitly for every $3\le d\le9$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

COLING2024|不平衡场景下的多模态知识图谱补全
专知会员服务
23+阅读 · 2024年3月23日
SIGIR2022|基于注意力超图网络的交互协同聚类
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月14日
和积网络综述论文,Sum-product networks: A survey,24页pdf
专知会员服务
24+阅读 · 2020年4月3日
八篇NeurIPS 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
44+阅读 · 2020年1月10日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
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
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
VIP会员
最新内容
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
16+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
18+阅读 · 10月24日
相关VIP内容
COLING2024|不平衡场景下的多模态知识图谱补全
专知会员服务
23+阅读 · 2024年3月23日
SIGIR2022|基于注意力超图网络的交互协同聚类
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月14日
和积网络综述论文,Sum-product networks: A survey,24页pdf
专知会员服务
24+阅读 · 2020年4月3日
八篇NeurIPS 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
44+阅读 · 2020年1月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
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
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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员