In this paper, we propose two new classes of binary array codes, termed V-ETBR and V-ESIP codes, by reformulating and generalizing the variant technique of deriving the well-known generalized row-diagonal parity~(RDP) codes from shortened independent parity~(IP) codes. The V-ETBR and V-ESIP codes are both based on binary parity-check matrices and are essentially variants of two classes of codes over a special polynomial ring (termed ETBR and ESIP codes in this paper). To explore the conditions that make the variant codes binary Maximum Distance Separable~(MDS) array codes that achieve optimal storage efficiency, this paper derives the connections between V-ETBR/V-ESIP codes and ETBR/ESIP codes. These connections are beneficial for constructing various forms of the variant codes. By utilizing these connections, this paper also explicitly presents the constructions of V-ETBR and V-ESIP MDS array codes with any number of parity columns $r$, along with their fast syndrome computations. In terms of construction, all proposed MDS array codes have an exponentially growing total number of data columns with respect to the column size, while alternative codes have that only with linear order. In terms of computation, the proposed syndrome computations make the corresponding encoding/decoding asymptotically require $\lfloor \lg r \rfloor+1$ XOR~(exclusive OR) operations per data bit, when the total number of data columns approaches infinity. This is also the lowest known asymptotic complexity in MDS codes.


翻译:本文通过重新表述和推广从缩短独立奇偶校验(IP)码推导著名广义行对角奇偶校验(RDP)码的变体技术,提出了两类新的二进制阵列码,称为V-ETBR码和V-ESIP码。V-ETBR码和V-ESIP码均基于二进制奇偶校验矩阵,本质上是两类基于特殊多项式环的码(本文称为ETBR码和ESIP码)的变体。为探究使变体码成为达到最优存储效率的二进制最大距离可分(MDS)阵列码的条件,本文推导了V-ETBR/V-ESIP码与ETBR/ESIP码之间的联系。这些联系有助于构造各种形式的变体码。利用这些联系,本文还明确给出了具有任意奇偶列数$r$的V-ETBR和V-ESIP MDS阵列码的构造及其快速伴随式计算。在构造方面,所有提出的MDS阵列码的数据列总数随列大小呈指数增长,而其他码仅呈线性增长。在计算方面,当数据列总数趋近无穷大时,所提出的伴随式计算使得相应的编码/解码渐进地每数据位仅需$\lfloor \lg r \rfloor+1$次异或(XOR)运算。这也是MDS码中已知的最低渐近复杂度。

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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26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
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
1+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
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
73+阅读 · 2018年12月22日
VIP会员
最新内容
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
10+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
2+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
6+阅读 · 6月9日
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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
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
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
1+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员