Given a regular multiset $M$ on $[n]=\{1,2,\ldots,n\}$, a partial order $R$ on $M$, and a label map $\pi : [n] \rightarrow \mathbb{N}$ defined by $\pi(i) = k_i$ with $\sum_{i=1}^{n}\pi (i) = N$, we define a pomset block metric $d_{(Pm,\pi)}$ on the direct sum $ \mathbb{Z}_{m}^{k_1} \oplus \mathbb{Z}_{m}^{k_2} \oplus \ldots \oplus \mathbb{Z}_{m}^{k_n}$ of $\mathbb{Z}_{m}^{N}$ based on the pomset $\mathbb{P}=(M,R)$. This pomset block metric $d_{(Pm,\pi)}$ extends the classical pomset metric which accommodate Lee metric introduced by I. G. Sudha and R. S. Selvaraj, in particular, and generalizes the poset block metric introduced by M. M. S. Alves et al, in general, over $\mathbb{Z}_m$. We find $I$-perfect pomset block codes for both ideals with partial and full counts. Further, we determine the complete weight distribution for $(P,\pi)$-space, thereby obtaining it for $(P,w)$-space, and pomset space, over $\mathbb{Z}_m$. For chain pomset, packing radius and Singleton type bound are established for block codes, and the relation of MDS codes with $I$-perfect codes is investigated. Moreover, we also determine the duality theorem of an MDS $(P,\pi)$-code when all the blocks have the same length.


翻译:以 $[ $1, 2,\\\\\\\\\\美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, (一) = k_美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 美元, 。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月15日
Arxiv
54+阅读 · 2022年1月1日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月15日
Arxiv
54+阅读 · 2022年1月1日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
相关基金
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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员