Linear codes with few weights have been a subject of study for many years, as they have applications in secret sharing, authentication codes, association schemes, and strongly regular graphs. In this article, two distinct classes of $p$-ary linear codes are constructed through the selection of two specific defining sets. Their weight distributions are completely determined for each case by detailed calculations on certain Weil sums. The constructed codes are shown to have only two, four, six, eight, and nine nonzero weights under different cases. In particular, we obtained an infinite family of two-weight optimal linear codes with respect to the Griesmer bound. Moreover, we observe that some of our newly constructed codes are minimal under certain conditions.


翻译:具有少数重量的线性码多年来一直是研究课题,因其在秘密共享、认证码、结合方案及强正则图中的应用而备受关注。本文通过选取两类特定的定义集合,构造了两种不同的$p$元线性码。通过对特定Weil和的详细计算,完全确定了每种情形下的重量分布。研究表明,所构造的码在不同情形下仅具有两个、四个、六个、八个及九个非零重量。特别地,我们获得了一族关于Griesmer界的两重量最优线性码。此外,观察到部分新构造的码在特定条件下具有极小性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】代数编码理论导论
专知会员服务
44+阅读 · 2023年9月13日
《分布式多智能体强化学习的编码》加州大学等
专知会员服务
57+阅读 · 2022年11月2日
编码计算研究综述
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月26日
专知会员服务
79+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年9月3日
基于改进卷积神经网络的短文本分类模型
专知会员服务
26+阅读 · 2020年7月22日
那些值得推荐和收藏的线性代数学习资源
变分自编码器VAE:一步到位的聚类方案
PaperWeekly
25+阅读 · 2018年9月18日
统计学常用数据类型
论智
19+阅读 · 2018年7月6日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6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 · 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 · 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 · 2015年12月31日
VIP会员
最新内容
《履带式无人地面战车技术发展现状》
专知会员服务
4+阅读 · 8月2日
《无人机脆弱性利用:网络空间力量的新域》
专知会员服务
4+阅读 · 8月1日
美空军如何将人工智能从战场部署至后方机关
专知会员服务
13+阅读 · 7月31日
《史诗怒火行动:多域前瞻评估》49页报告
专知会员服务
12+阅读 · 7月31日
《英国防部:未来空战系统数字化战略》33页
专知会员服务
7+阅读 · 7月31日
《面向自主飞行网络的智能体人工智能架构》
专知会员服务
10+阅读 · 7月31日
相关资讯
那些值得推荐和收藏的线性代数学习资源
变分自编码器VAE:一步到位的聚类方案
PaperWeekly
25+阅读 · 2018年9月18日
统计学常用数据类型
论智
19+阅读 · 2018年7月6日
各种相似性度量及Python实现
机器学习算法与Python学习
11+阅读 · 2017年7月6日
相关基金
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 · 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 · 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 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员