The radius-one limited permutation channel $\operatorname{LPC}_{\infty}(1)$ maps a transmitted word to any word obtained by an arbitrary set of pairwise disjoint adjacent transpositions. This is the $r=1$ case of the $\ell_\infty$-limited permutation channel of Langberg et al., and is also the zero-error version of simultaneous adjacent-swap errors. We study zero-error block-concatenation codes for this channel. Our first contribution is a $q$-ary two-stage local criterion for certifying free block-concatenation codes. The criterion replaces the global all-length confusability problem by finitely many local checks between blocks: a same-length truncated-ball test and a second-stage prefix test for unequal lengths. In the binary case, it yields explicit block-concatenation codes of rates $0.649872$, $0.652018$, and $0.653618$. The best construction improves the previous string-concatenation rate $0.642805$ and comes within $0.013049$ of the known upper bound $2/3$. Although the criterion is only sufficient, we prove that it is rate-complete: for every alphabet size $q$, the supremum of $q$-ary block rates certified by the criterion is exactly the $q$-ary zero-error capacity $C_0^{(q)}$. Thus it imposes no asymptotic rate loss. We also give an exact product-automaton verifier which decides, for a fixed prefix-free binary block set, whether the induced finite-length codes are correcting for all lengths. Finally, motivated by feedback settings, we study error detection. We prove a $q$-ary pairing upper bound and give a $q$-ary local detecting criterion. In the binary case, we construct a detecting block-concatenation code of rate $0.756707$, compared with the upper bound $\frac12\log_2 3\approx0.792481$.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【知识图谱@ACL2020】Knowledge Graphs in Natural Language Processing
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
野路子:记录一个解决onnx转ncnn时op不支持的trick
极市平台
13+阅读 · 2022年1月19日
【Github】GPT2-Chinese:中文的GPT2训练代码
AINLP
52+阅读 · 2019年8月23日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
OCR开源库(文本区域定位和文本识别):github
数据挖掘入门与实战
28+阅读 · 2017年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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 · 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
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
8+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
10+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
17+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
9+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
13+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
19+阅读 · 10月15日
相关VIP内容
【知识图谱@ACL2020】Knowledge Graphs in Natural Language Processing
专知会员服务
66+阅读 · 2020年7月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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 · 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
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员