In this paper, we first generalize the class of linear codes by Ding and Ding (IEEE TIT, 61(11), pp. 5835-5842, 2015). Then we mainly study the augmented codes of this generalized class of linear codes. For one thing, we use Gaussian sums to determine the parameters and weight distributions of the augmented codes in some cases. It is shown that the augmented codes are self-orthogonal and have only a few nonzero weights. For another thing, the locality of the augmented codes is proved to be 2, which indicates the augmented codes are useful in distributed storage. Besides, the augmented codes are projective as the minimum distance of their duals is proved to be 3. In particular, we obtain several (almost) optimal linear codes and locally recoverable codes.


翻译:本文首先推广了Ding和Ding(IEEE TIT, 61(11), pp. 5835-5842, 2015)提出的线性码类,然后主要研究该推广线性码类的增广码。一方面,我们利用高斯和确定某些情况下增广码的参数与重量分布,结果表明增广码是自正交的且仅有少数几个非零重量。另一方面,我们证明了增广码的局部性为2,这表明其在分布式存储中具有应用价值。此外,由于对偶码的最小距离被证明为3,增广码是射影的。特别地,我们得到了若干(几乎)最优线性码与局部可恢复码。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18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
【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
学习自然语言处理路线图
专知会员服务
140+阅读 · 2019年9月24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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
47+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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2023年8月13日
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
6+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
6+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5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
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
47+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
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
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员