In this paper, we study binary constrained codes that are resilient to bit-flip errors and erasures. In our first approach, we compute the sizes of constrained subcodes of linear codes. Since there exist well-known linear codes that achieve vanishing probabilities of error over the binary symmetric channel (which causes bit-flip errors) and the binary erasure channel, constrained subcodes of such linear codes are also resilient to random bit-flip errors and erasures. We employ a simple identity from the Fourier analysis of Boolean functions, which transforms the problem of counting constrained codewords of linear codes to a question about the structure of the dual code. We illustrate the utility of our method in providing explicit values or efficient algorithms for our counting problem, by showing that the Fourier transform of the indicator function of the constraint is computable, for different constraints. Our second approach is to obtain good upper bounds, using an extension of Delsarte's linear program (LP), on the largest sizes of constrained codes that can correct a fixed number of combinatorial errors or erasures. We observe that the numerical values of our LP-based upper bounds beat the generalized sphere packing bounds of Fazeli, Vardy, and Yaakobi (2015).


翻译:本文研究能够抵抗比特翻转错误与擦除错误的二进制约束码。第一种方法中,我们计算线性码的约束子码的大小。由于存在已知的线性码能在二进制对称信道(导致比特翻转错误)和二进制擦除信道上实现错误概率趋近于零,这些线性码的约束子码同样能抵抗随机比特翻转错误与擦除。我们利用布尔函数傅里叶分析中的一个简单恒等式,将约束码字计数问题转化为对偶码结构问题。通过证明不同约束条件下约束指示函数的傅里叶变换是可计算的,我们展示了该方法在提供显式数值或高效计数算法方面的实用性。第二种方法基于推广德尔萨特线性规划,对能纠正固定数量组合错误或擦除的约束码的最大尺寸给出了良好上界。我们发现基于线性规划上界的数值结果优于法泽利、瓦尔迪和亚科比(2015)提出的广义球堆积界。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】工程和科学中的概率和统计,
专知会员服务
58+阅读 · 2022年12月24日
【干货书】开放数据结构,Open Data Structures,337页pdf
专知会员服务
19+阅读 · 2021年9月17日
【NeurIPS 2020】融入BERT到并行序列模型
专知会员服务
26+阅读 · 2020年10月15日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
3+阅读 · 2022年7月26日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【CNN】一文读懂卷积神经网络CNN
产业智能官
18+阅读 · 2018年1月2日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
VIP会员
最新内容
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
3+阅读 · 7月23日
伊朗不对称防空战略的演进
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
对抗环境下超视距目标打击的情报支援
专知会员服务
10+阅读 · 7月22日
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
15+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
7+阅读 · 7月20日
相关资讯
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
3+阅读 · 2022年7月26日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Deep Compression/Acceleration:模型压缩加速论文汇总
极市平台
14+阅读 · 2019年5月15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
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
【CNN】一文读懂卷积神经网络CNN
产业智能官
18+阅读 · 2018年1月2日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
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
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员