Maximum distance separable (in short, MDS), near MDS (in short, NMDS), and self-orthogonal codes play a pivotal role in algebraic coding theory, particularly in applications such as quantum communications and secret sharing scheme. Recently, the construction of non-generalized Reed-Solomon (in short, non-GRS) codes has emerged as a significant research frontier. This paper presents a systematic investigation into a generalized class of $(\mathcal{L}, \mathcal{P})$-twisted generalized Reed-Solomon (TGRS) codes characterized by $\ell$ twists, extending the structures previously introduced by Beelen et al. and Hu et al.. We first derive the explicit parity-check matrices for these codes by analyzing the properties of symmetric polynomials. Based on this algebraic framework, we establish necessary and sufficient conditions for the self-orthogonality of the proposed codes, generalizing several recent results. Leveraging these self-orthogonal structures, we construct new families of LCD MDS codes that offer greater flexibility in code length compared to existing literature. Furthermore, we provide a characterization of the NMDS property for these codes, offering a partial solution to the open problem concerning general $(\mathcal{L}, \mathcal{P})$-TGRS codes posed by Hu et al. (2025). Finally, we rigorously prove that these codes are of non-GRS type when $2k > n$, providing an improvement over previous bounds. Theoretical constructions are validated through numerical examples.


翻译:最大距离可分码(简称MDS码)、近最大距离可分码(简称NMDS码)和自正交码在代数编码理论中发挥着关键作用,尤其在量子通信和秘密共享方案等应用中。近年来,非广义Reed-Solomon码(简称非GRS码)的构造已成为一个重要研究前沿。本文系统研究了一类具有 $\ell$ 个扭曲特征的广义 $(\mathcal{L}, \mathcal{P})$-扭曲广义Reed-Solomon码,扩展了Beelen等人和Hu等人先前提出的结构。我们首先通过分析对称多项式的性质,推导出这些码的显式校验矩阵。基于此代数框架,我们建立了所提出码自正交性的充要条件,推广了若干近期结果。利用这些自正交结构,我们构造了新的LCD MDS码族,其在码长方面相比现有文献提供了更大的灵活性。此外,我们给出了这些码NMDS性质的刻画,为Hu等人(2025)提出的关于一般 $(\mathcal{L}, \mathcal{P})$-TGRS码的公开问题提供了部分解答。最后,我们严格证明了当 $2k > n$ 时这些码属于非GRS类型,改进了先前的界。理论构造通过数值算例得到了验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2025】大型语言模型中关系解码线性算子的结构
专知会员服务
10+阅读 · 2025年11月2日
【ICML2023】SEGA:结构熵引导的图对比学习锚视图
专知会员服务
23+阅读 · 2023年5月10日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知会员服务
40+阅读 · 2022年2月28日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年6月22日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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 · 2014年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【NeurIPS2025】大型语言模型中关系解码线性算子的结构
专知会员服务
10+阅读 · 2025年11月2日
【ICML2023】SEGA:结构熵引导的图对比学习锚视图
专知会员服务
23+阅读 · 2023年5月10日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知会员服务
40+阅读 · 2022年2月28日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年6月22日
相关资讯
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员