This paper studies the cardinality of codes correcting insertions and deletions. We give improved upper and lower bounds on code size. Our upper bound is obtained by utilizing the asymmetric property of list decoding for insertions and deletions and can be seen as analogous to the Elias bound in the Hamming metric. Our non-asymptotic bound is better than the existing bounds when the minimum Levenshtein distance is relatively large. The asymptotic bound exceeds the Elias and the MRRW bounds adapted from the Hamming-metric bounds for the binary and the quaternary cases. Our lower bound improves on the bound by Levenshtein, but its effect is limited and vanishes asymptotically.


翻译:本文研究可纠正插入与删除错误的码的基数。我们给出了码尺寸的改进上下界。上界通过利用列表解码在插入与删除场景下的非对称性质获得,可视为汉明度量中Elias界的类比。当最小莱文斯坦距离较大时,我们的非渐进界优于现有界。在二进制与四进制情形下,渐进界超过了从汉明度量界推广而来的Elias界与MRRW界。下界改进了Levenshtein界,但其影响有限且在渐近意义下消失。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
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
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 · 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
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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月30日
Adaptive Synthetic Characters for Military Training
Arxiv
50+阅读 · 2021年1月6日
Arxiv
11+阅读 · 2020年12月2日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
最新内容
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:45
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:04
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
129+阅读 · 2020年11月20日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26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
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6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
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1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
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
相关基金
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 · 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
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 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员