Матрицы Адамара. Конструкции Сильвестра и Пэли. Коды на основе матриц Адамара.
Каскадные коды. Коды Форни: конструкция и простой алгоритм декодирования.
Границы Плоткина и Элайеса—БассалыгоAlex DainiakГраница Плоткина.
Вложение метрических пространств. Лемма о числе векторов в евклидовом пространстве. Граница Элайеса—Бассалыго.
Линейные кодыAlex DainiakЛинейные коды. Определения. Порождающая и проверочная матрицы. Связь кодового расстояния с проверочной матрицей. Граница Варшамова—Гилберта. Систематическое кодирование. Декодирование по синдрому. Коды Хемминга.
Остаточный код. Граница Грайсмера—Соломона—Штиффлера.
Приложения теории кодированияAlex DainiakПриложения кодов, исправляющих ошибки. Рандомизированный протокол в коммуникационной сложности. Криптосхема МакЭлиса. Однородные (псевдослучайные) множества на основе кодов, их приложения к дерандомизации задачи выполнимости и к задаче разделения секрета.
Коды, исправляющие ошибки. Простейшие границы. Коды Варшамова—Тененгольца.Alex DainiakЗадача исправления и обнаружения ошибок. Геометрическая интерпретация. Типы ошибок. Метрики Хемминга и Левенштейна. Кодовое расстояние. Основные задачи теории кодов, исправляющих ошибки.
Коды Варшамова—Тененгольца, алгоритмы исправления одиночных ошибок выпадения и вставки символов.
Простейшие границы для параметров кодов, исправляющих ошибки замещения: границы сферической упаковки, Синглтона.
Коды на основе многочленов и алгоритмы их декодированияAlex DainiakКоды Рида—Соломона. Алгоритм декодирования Берлекэмпа—Велча.
Коды Рида—Маллера: кодовое расстояние, алгоритм мажоритарного декодирования.
Варианты обобщений конструкции Рида—Маллера. Лемма Липтона—ДеМилло—Шварца—Зиппеля. Понятие об алгеброгеометрических кодах.
Циклические коды. Граница БЧХAlex DainiakЦиклические коды. Проверочный и порождающий многочлены, критерий существования кода с заданным порождающим многочленом. Вид порождающей и проверочной матриц. Систематическое кодирование.
Граница Боуза—Чоудхури—Хоквингема.
Циклические коды БЧХ, Хемминга. Восстановление синхронизацииAlex DainiakКоды БЧХ.
Задача восстановления синхронизации. Восстановление синхронизации для смежных классов циклических кодов.
Циклическое представление кодов Хемминга. Совершенные коды. Коды Голея. Теорема Васильева.
Задача о ближайшем кодовом слове. Коды Галлагера—Сипсера—ШпильманаAlex DainiakСложность задачи декодирования линейных кодов: задача NCP (задачи о ближайшем кодовом слове).
Графы-расширители. Вероятностное доказательство существования расширителей. Коды на основе двудольных графов. Кодовое расстояние кодов на основе расширителей. Алгоритм декодирования Сипсера—Шпильмана.
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графыAlex DainiakРассматриваем раскраски планарных графов и другие темы, связанные с раскрасками. Доказываем теорему Томассена о том, что списочное хроматическое число любого планарного графа не превышает пяти. Доказываем теорему Эрдёша о том, что существуют графы с большим хроматическим числом и одновременно большим обхватом.
Рассматриваем совершенные графы и доказываем слабую гипотезу Бержа.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 10: экстремальная теория графовAlex DainiakДоказываем теорему Турана, а затем теорему Эрдёша—Стоуна—Симоновица(Шимоновича) о связи хроматического числа подграфа с максимальным числом рёбер в графе, его не содержащего.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы комбинаторики - IDEVTYPE3.2 Основные понятия теории множеств
3.3 Основные правила перечислительной комбинаторики
3.4 Принцип Дирихле
3.5 K-сочетания из n-элементов
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графахAlex DainiakДоказываем теорему Липтона—Тарджена о существовании хороших разделяющих множеств (сепараторов) в планарных графах.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Линейная алгебра - IDEVTYPE1.3 Линейное (векторное) пространство
1.4 Существование решений систем линейных уравнений
1.5 Решение систем линейных алгебраических уравнений
Основы комбинаторики - IIDEVTYPE4.1 Материалы модуля
4.2 k-перестановки из n элементов
4.3 Урновые схемы и схемы раскладки по ящикам.
4.4 Подсчет отображений конечных множеств
4.5 Рекуррентные соотношения
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклыAlex DainiakДоказываем достаточные условия существования в графе гамильтоновых циклов: условия Эрдёша—Хватала, Асратяна—Хачатряна, Хватала. Доказываем необходимые условия существования гамильтонова цикла в планарном графе (теорема Гринберга).
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 09: раскраски планарных графов, совершенные графыAlex DainiakРассматриваем раскраски планарных графов и другие темы, связанные с раскрасками. Доказываем теорему Томассена о том, что списочное хроматическое число любого планарного графа не превышает пяти. Доказываем теорему Эрдёша о том, что существуют графы с большим хроматическим числом и одновременно большим обхватом.
Рассматриваем совершенные графы и доказываем слабую гипотезу Бержа.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 10: экстремальная теория графовAlex DainiakДоказываем теорему Турана, а затем теорему Эрдёша—Стоуна—Симоновица(Шимоновича) о связи хроматического числа подграфа с максимальным числом рёбер в графе, его не содержащего.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы комбинаторики - IDEVTYPE3.2 Основные понятия теории множеств
3.3 Основные правила перечислительной комбинаторики
3.4 Принцип Дирихле
3.5 K-сочетания из n-элементов
Основы теории графов 07: сепараторы в планарных графахAlex DainiakДоказываем теорему Липтона—Тарджена о существовании хороших разделяющих множеств (сепараторов) в планарных графах.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Линейная алгебра - IDEVTYPE1.3 Линейное (векторное) пространство
1.4 Существование решений систем линейных уравнений
1.5 Решение систем линейных алгебраических уравнений
Основы комбинаторики - IIDEVTYPE4.1 Материалы модуля
4.2 k-перестановки из n элементов
4.3 Урновые схемы и схемы раскладки по ящикам.
4.4 Подсчет отображений конечных множеств
4.5 Рекуррентные соотношения
Основы теории графов 11: гамильтоновы циклыAlex DainiakДоказываем достаточные условия существования в графе гамильтоновых циклов: условия Эрдёша—Хватала, Асратяна—Хачатряна, Хватала. Доказываем необходимые условия существования гамильтонова цикла в планарном графе (теорема Гринберга).
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 03: связностьAlex DainiakОбсуждаем два определения k-связности. Доказываем теорему Менгера об их эквавалентности (через теорему Форда—Фалкерсона). Доказываем теоремы о построении 2-связных и 3-связных графов. Вводим деревья блоков и точек сочленения. Доказываем теорему Мадера о существовании k-связного подграфа.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Графовая модель канала связи. Шенноновская ёмкостьAlex DainiakГрафовая модель канала. Шенноновское произведение графов, шенноновская ёмкость. Теорема о верхней оценке шенноновской ёмкости.
Основы теории графов 04: метрики на деревьяхAlex DainiakДоказываем теорему Зарецкого о существовании дерева с заданными расстояниями между вершинами.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 08: раскраски и списочные раскраскиAlex DainiakВводим понятие списочной раскраски. Демонстрируем различие между обчным и списочным хроматическим числом. Доказываем теоремы Брукса и Визинга. Доказываем теорему Алона об оценки списочного хроматического числа через минимальную степень вершин. Доказываем верхнюю оценку на списочное хроматическое число через обычное.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
ТФРВС - весна 2014 - лекция 4Alexey PaznikovЛЕКЦИЯ 4. Расчет показателей надежности ВС для стационарного режима
Пазников Алексей Александрович
к.т.н., ст. преп. Кафедры вычислительных системСибирский государственный университеттелекоммуникаций и информатики
!Predictive analytics part_2Vladimir KrylovThese are the second portion of my lectures sides for students of Nizhny Novgorod State Technical University.
Основы теории графов 06: триангуляции и трёхсвязные планарные графыAlex DainiakВводим понятие триангуляций. Доказываем, что триангуляции трёхсвязны. Доказываем критерий Татта о том, когда множество образует границу грани в трёхсвязном планарном графе. Доказываем теорему Вагнера—Фари о том, что у любого планарного графа существует укладка, в которой рёбра — отрезки прямых линий.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 05: критерии планарности графовAlex DainiakВводим определение укладки, планарных графов, доказываем критерии планарности Вагнера и Понтрягина—Куратовского.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 01: напоминание определений, теорема Форда—ФалкерсонаAlex DainiakВспоминаем определения изоморфизма, связности, соседства и т.п. Доказываем (напоминаем) теорему Форда—Фалкерсона, из которой на следующей лекции выведем теорему Менгера.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Основы теории графов 02: факторизация графов (разложение на простые подграфы)Alex DainiakДоказываем теоремы о разложении полных графов на полные двудольные: Грэхема—Поллака и Анселя. Доказываем теорему Татта о критерии существования совершенного паросочетания в произвольном графе.
[Слайды курса, прочитанного в МФТИ в 2013 году.]
Конспект лекций по теории кодированияAlex DainiakСобранные в один файл конспекты лекций по теории кодов, исправляющих ошибки. Лекции читаются на факультете ФИВТ МФТИ.
Последняя версия этого файла всегда доступна на www.dainiak.com
2. Матрицы Адамара (J. Hadamard)
Матрица Адамара — это квадратная матрица из −1, 1 𝑛×𝑛,
в которой любые две строки ортогональны.
Примеры:
1 1
1 −1
1 1 1 1
1 1 −1 −1
1 −1 −1 1
1 −1 1 −1
3. Теорема Адамара
Матрицы Адамара берут начало от следующей теоремы:
Теорема. (J. Hadamard)
Если 𝐴 = 𝑎𝑖𝑗 1≤𝑖,𝑗≤𝑛
∈ ℝ 𝑛×𝑛 и 𝑎𝑖𝑗 ≤ 1 для любых 𝑖, 𝑗, то тогда
det 𝐴 ≤ 𝑛 𝑛 2
Доказательство:
• det 𝐴 — это объём параллелепипеда, построенного на
векторах-строках матрицы 𝐴
• Объём максимален, когда длины сторон максимальны (максимум
равен 𝑛 при 𝑎𝑖𝑗 = 1) и углы между сторонами прямые
(т.е. векторы ортогональны).
4. Матрицы Адамара
Если 𝐻 — матрица Адамара, то
• Матрица, полученная из 𝐻 перестановками строк/столбцов,
тоже является матрицей Адамара.
• Матрица, полученная из 𝐻 умножением строк/столбцов на −1,
тоже является матрицей Адамара.
Матрицы Адамара, получаемые друг из друга такими
преобразованиями, эквивалентны.
5. Матрицы Адамара
Любую матрицу Адамара умножением строк/столбцов на −1
можно привести к виду
1 1 ⋯ 1
1
⋮
1
Такая матрица Адамара называется нормализованной.
7. Порядок матриц Адамара
Гипотеза Адамара (не доказана).
Матрицы Адамара порядка 𝑛 существуют(?) для всех натуральных 𝑛,
кратных четырём.
Наименьший порядок, для которого пока не доказано
существование матрицы Адамара, равен 668.
8. Конструкция Сильвестра
Утверждение.
Матрица Адамара порядка 𝑛 существует для любого 𝑛 = 2 𝑘
.
Доказательство: (J.J. Sylvester)
Заметим, что если 𝐻 — матрица Адамара, то матрицей Адамара
будет и такая:
𝐻 𝐻
𝐻 −𝐻
.
Утверждение теперь следует по индукции из того факта, что
1 1
1 −1
— матрица Адамара.
9. Матрицы Адамара
Теорема. (R.E.A.C. Paley ’1933)
Если 𝑝 простое и 4| 𝑝 𝑚 + 1 , то существует матрица Адамара
порядка 𝑝 𝑚 + 1 .
(Конструкция Пэли на основе квадратичных вычетов.)
10. Квадратичные вычеты
Элемент 𝑎 ∈ 𝔽 𝑞 ∖ 0 называется квадратичным вычетом, если
𝑎 = 𝑥2
для некоторого 𝑥 ∈ 𝔽 𝑞.
Остальные элементы из 𝔽 𝑞 ∖ 0 называются квадратичными
невычетами.
Например, в ℤ7 элементы 1,2,4 — к.в.,
а 3,5,6 — к.н.
11. Квадратичные вычеты
Утверждение.
• Если 𝜆 — примитивный элемент 𝔽 𝑞, то элементы вида 𝜆2𝑡
являются к.в., а вида 𝜆2𝑡+1 — к.н.
• Если 𝑞 = 𝑝 𝑚
и 𝑝 > 2, то ровно половина элементов из 𝔽 𝑞 ∖ 0
являются к.в., а половина — к.н.
Везде далее будем предполагать, что 𝑝 > 2.
12. Символ Лежандра
Символ Лежандра 𝜒 𝑎 определяется так:
𝜒 𝑎 =
0, если 𝑎 = 0
1, если 𝑎 к. в.
−1, если 𝑎 к. н.
Утверждение.
Для любых 𝑎, 𝑏 ∈ 𝔽 𝑞 имеет место равенство
𝜒 𝑎 ⋅ 𝜒 𝑏 = 𝜒 𝑎𝑏
13. Квадратичные вычеты
Утверждение.
Для любого 𝑐 ∈ 𝔽 𝑞 ∖ 0 имеет место равенство
𝑏∈𝔽 𝑞
𝜒 𝑏 ⋅ 𝜒 𝑏 + 𝑐 = −1
Доказательство:
Т.к. ровно половина элементов 𝔽 𝑞 ∖ 0 квадратичными вычетами,
то 𝑎∈𝔽 𝑞
𝜒 𝑎 = 0.
Также заметим, что
𝑏∈𝔽 𝑞
𝜒 𝑏 ⋅ 𝜒 𝑏 + 𝑐 =
𝑏∈𝔽 𝑞∖ 0
𝜒 𝑏 ⋅ 𝜒 𝑏 + 𝑐
15. Матрица Якобшталя (E. Jacobsthal)
Рассмотрим матрицу 𝑡 𝑎,𝑏 𝑎,𝑏∈𝔽 𝑞
∈ −1, 0, 1 𝑞×𝑞, в которой
𝑡 𝑎,𝑏 ≔ 𝜒 𝑎 − 𝑏 .
Скалярное произведение любых двух различных строк 𝑡 𝑎′,𝑏 𝑏∈𝔽 𝑞
и 𝑡 𝑎′′,𝑏 𝑏∈𝔽 𝑞
равно
𝑏∈𝔽 𝑞
𝜒 𝑎′
− 𝑏 ⋅ 𝜒 𝑎′′
− 𝑏 =
𝑏∈𝔽 𝑞
𝜒 𝑏 ⋅ 𝜒 𝑏 + 𝑎′′
− 𝑎′
= −1
16. «Подправленная» матрица Якобшталя
Рассмотрим матрицу 𝑡 𝑎,𝑏
′
𝑎,𝑏∈𝔽 𝑞
∈ −1, 1 𝑞×𝑞, в которой 𝑡 𝑎,𝑏
′
= 𝜒 𝑎 − 𝑏 , если
𝑎 ≠ 𝑏 и 𝑡 𝑎,𝑏
′
= −1 иначе.
Скалярное произведение различных строк 𝑡 𝑎′,𝑏
′
𝑏∈𝔽 𝑞
и 𝑡 𝑎′′,𝑏
′
𝑏∈𝔽 𝑞
равно
𝑏∈𝔽 𝑞
𝜒 𝑎′
− 𝑏 ⋅ 𝜒 𝑎′′
− 𝑏 − 𝜒 𝑎′
− 𝑎′′
− 𝜒 𝑎′′
− 𝑎′
=
= −1 − 𝜒 𝑎′ − 𝑎′′ − 𝜒 𝑎′′ − 𝑎′
Если −1 является квадратичным невычетом в 𝔽 𝑞, то
𝜒 𝑎′′ − 𝑎′ = 𝜒 −1 ⋅ 𝜒 𝑎′ − 𝑎′′ = −𝜒 𝑎′ − 𝑎′′ ,
и скалярное произведение получается равным −1.
17. «Подправленная» и «дополненная»
матрица Якобшталя
𝑇′
≔ 𝑡 𝑎,𝑏
′
𝑎,𝑏∈𝔽 𝑞
∈ −1, 1 𝑞×𝑞
,
где 𝑡 𝑎,𝑏
′
= 𝜒 𝑎 − 𝑏 , если 𝑎 ≠ 𝑏, и 𝑡 𝑎,𝑏
′
= −1 иначе.
Если −1 является квадратичным невычетом в 𝔽 𝑞, то скалярное
произведение любых двух строк матрицы 𝑇′ равно −1. Тогда
матрица
1 1 ⋯ 1
1
⋮ 𝑇′
1
является нормализованной матрицей Адамара.
18. Матрицы Адамара
Утверждение. (Без доказательства)
При 4| 𝑞 + 1 элемент −1 является квадратичным невычетом в 𝔽 𝑞.
Следствие.
Если 𝑝 простое и 4| 𝑝 𝑚
+ 1 , то существует матрица Адамара
порядка 𝑝 𝑚 + 1 .
19. Коды Адамара
Введены R.C. Bose, S.S. Shrikhande ’1959.
Идея:
В матрице Адамара любые две строки 𝒂, 𝒃 ортогональны. Т.к. 𝑎, 𝑏 ∈
−1, 1 𝑛 , это значит, что ровно половина координат у них
совпадает, а половина противоположны.
Заменяем координаты −1 → 0 и получаем из строк матрицы
двоичный код с большим кодовым расстоянием.
20. Коды Адамара
Пусть 𝐴 ∈ 0,1 𝑛×𝑛 — матрица, полученная из нормализованной
матрицы Адамара заменой элементов −1 на 0.
• Множество строк матрицы 𝐴 с отброшенной первой координатой
образует двоичный 𝑛 − 1, 𝑛, 𝑛
2
-код
• Множество строк матрицы 𝐴 и их дополнений образует
𝑛, 2𝑛, 𝑛
2
-код
21. Оптимальность кодов Адамара
Граница Плоткина (в двоичном случае)
Если 𝑁 < 2𝑑, то для любого 𝑁, 𝑀, 𝑑 -кода
𝑀 ≤
2𝑑
2𝑑 − 𝑁
Коды Адамара с параметрами 𝑛 − 1, 𝑛, 𝑛
2
достигают границы
Плоткина, имея максимально число слов при заданных длине
и кодовом расстоянии.
22. Каскадные коды
(предложены G.D. Forney ’1966)
Пусть
• 𝐶internal — 𝑛, 𝑚, 𝑑 𝑞-код (внутренний код)
• 𝐶external — 𝑁, 𝑀, 𝐷 𝑚-код (внешний код)
Символам алфавита кода 𝐶ext сопоставим слова кода 𝐶int.
Тогда кодовым словам кода 𝐶ext соответствуют слова длины 𝑁𝑛 в
алфавите кода 𝐶int.
Получаем каскадный 𝑁𝑛, 𝑀, 𝑑′
𝑞-код, где 𝑑′
≥ 𝐷𝑑.
23. Каскадные коды
(линейный двоичный случай)
Пусть
• 𝐶int — 𝑛, 𝑘, 𝑑 -код (внутренний код)
• 𝐶ext — 𝑁, 𝐾, 𝐷 2 𝑘-код (внешний код)
Элементам 𝔽2 𝑘 сопостaвим слова кода 𝐶int, так, чтобы линейная
комбинация элементов 𝔽2 𝑘 соответствовала линейной комбинации
слов кода 𝐶int.
Тогда кодовым словам кода 𝐶ext соответствуют слова длины 𝑁𝑛 в
алфавите кода 𝐶int.
Получаем каскадный 𝑁𝑛, 𝑘𝐾, 𝑑𝐷 -код.
24. Коды Форни
В качестве внешнего кода удобно взять оптимальный (например,
MDS) код над алфавитом большой (не слишком) мощности.
В качестве внутреннего кода можно взять близкий к оптимальному
код с не очень большим числом кодовых слов.
Сможем получить асимптотически хорошее семейство
линейных кодов, для которых есть полиномиальный алгоритм
декодирования.
25. Асимптотически хорошие коды
Пусть задано семейство двоичных кодов
𝐶 ≔ 𝐶 𝑛 𝑛=1
∞
Асимптотической скоростью семейства 𝐶 называется величина
rate 𝐶 ≔ lim
𝑛→∞
log2 𝐶 𝑛
𝑛
Асимптотическим относительным кодовым расстоянием
семейства 𝐶 называется величина
𝛿 𝐶 ≔ lim
𝑛→∞
𝑑 𝐶 𝑛
𝑛
26. Асимптотически хорошие коды
rate 𝐶 ≔ lim
𝑛→∞
log2 𝐶 𝑛
𝑛
𝛿 𝐶 ≔ lim
𝑛→∞
𝑑 𝐶 𝑛
𝑛
Семейство кодов называется асимптотически хорошим, если для
него rate 𝐶 > 0 и 𝛿 𝐶 > 0
До кодов Форни было неизвестно, существуют ли асимптотически
хорошие семейства кодов с полиномиальными алгоритмами
декодирования.
27. Теорема Варшамова—Гилберта
Теорема. (Р.Р. Варшамов, E.N. Gilbert)
Пусть натуральные числа 𝑛, 𝑘, 𝑑′ таковы, что
𝑗=0
𝑑′−1
𝑛 − 1
𝑗
< 2 𝑛−𝑘
Тогда существует 𝑛, 𝑘, 𝑑 -код, где 𝑑 > 𝑑′
.
Следствие.
Если 𝛿 < 0.5 и 𝜌 таковы, что 𝐻 𝛿 ≤ 1 − 𝜌, то существует
семейство линейных кодов 𝐶, для которого rate 𝐶 ≥ 𝜌 и 𝛿 𝐶 ≥ 𝛿.
28. Теорема Варшамова—Гилберта
(асимптотическая версия)
Доказательство следствия:
Если 𝑛, 𝑘, 𝑑′ таковы, что 𝐻 𝑑′ 𝑛 ≤ 1 − 𝑘
𝑛
, то
𝑗=0
𝑑′−1
𝑛 − 1
𝑗
< 2 𝑛⋅𝐻 𝑑′ 𝑛 ≤ 2 𝑛−𝑘,
то есть условия теоремы В.—Г. выполнены, и существует линейный
𝑛, 𝑘, 𝑑 -код, где 𝑑 > 𝑑′.
Если 𝐻 𝛿 ≤ 1 − 𝜌, то берём для каждого 𝑛
𝑘 ≔ 𝜌𝑛 , 𝑑′ ≔ 𝛿𝑛 , и получаем требуемое.
29. Цель
Теорема Варшамова—Гилберта не даёт полиномиальных (по длине
кодовых слов) алгоритмов построения кода и декодирования.
А хочется следующего:
• Для каждого 𝑛 строить порождающую или проверочную матрицу
некоторого линейного кода с длиной слов, размерностью и
кодовым расстоянием Ω 𝑛 . И всё за полиномиальное от 𝑛
время.
• Исправлять Ω 𝑛 ошибок в кодовых словах за полиномиальное от
𝑛 время.
30. Каскадный код Форни на основе
конструкции В.—Г. и кода Р.—С.
Пусть 𝑡 ∈ ℕ, и пусть 𝛿 < 0.5 — произвольное фиксированное число.
По теореме В.—Г., существует линейный код с параметрами
𝑡
1−𝐻 𝛿
, 𝑡, 𝛿𝑡
1−𝐻 𝛿
Возьмём этот код в качестве внутреннего.
В качестве внешнего возьмём RS-код с параметрами 2 𝑡, 2 𝑡−1, 2 𝑡−1 + 1 2 𝑡.
Получаем каскадный 𝑛, 𝑘, 𝑑 -код, для которого
𝑛 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
1 − 𝐻 𝛿
, 𝑘 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
2
, 𝑑 >
𝛿𝑡 ⋅ 2 𝑡
2 1 − 𝐻 𝛿
31. Каскадный код Форни на основе
конструкции В.—Г. и кода Р.—С.
Получаем каскадный 𝑛, 𝑘, 𝑑 -код, для которого
𝑛 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
1 − 𝐻 𝛿
, 𝑘 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
2
, 𝑑 >
𝛿𝑡 ⋅ 2 𝑡
2 1 − 𝐻 𝛿
Этот код является асимптотически хорошим, т.к. 𝑑
𝑛
≥ 𝛿
2 1−𝐻 𝛿
> 0 и
𝑘
𝑛
≥ 1
2 1−𝐻 𝛿
> 0.
32. Каскадный код Форни на основе
конструкции В.—Г. и кода Р.—С.
Получаем каскадный 𝑛, 𝑘, 𝑑 -код, для которого
𝑛 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
1 − 𝐻 𝛿
, 𝑘 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
2
, 𝑑 >
𝛿𝑡 ⋅ 2 𝑡
2 1 − 𝐻 𝛿
Вычислить порождающую матрицу кода можно при каждом 𝑡 за
полиномиальное время, т.к.
• коды Р.—С. строятся за полиномиальное время от своих
параметров,
• проверочная матрица кода в теореме В.—Г. строится хотя и
перебором, но параметры этого кода логарифмичны по 𝑛.
33. Каскадный код Форни на основе
конструкции В.—Г. и кода Р.—С.
Получаем каскадный 𝑛, 𝑘, 𝑑 -код, для которого
𝑛 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
1 − 𝐻 𝛿
, 𝑘 =
𝑡 ⋅ 2 𝑡
2
, 𝑑 >
𝛿𝑡 ⋅ 2 𝑡
2 1 − 𝐻 𝛿
Существует «почти тривиальный» полиномиальный алгоритм,
декодирующий кодовые слова, принятые с не более чем 𝛿𝑡⋅2 𝑡
8 1−𝐻 𝛿
ошибками.
34. Тривиальный алгоритм декодирования
кодов Форни
Каждое слово кода Форни имеет вид
𝒄 = 𝒂1 𝒂2 … 𝒂2 𝑡
где 𝒂𝑖 — слова кода В.—Г. длины 𝑡
1−𝐻 𝛿
.
Если в слове 𝒄 произошло ≤ 𝛿𝑡⋅2 𝑡
8 1−𝐻 𝛿
ошибок, и в результате принято слово
𝒄 = 𝒂1 𝒂2 … 𝒂2 𝑡, то слово 𝒄 восстанавливаем в два шага:
• Для каждого 𝒂𝑖 перебором ищем ближайшее к нему слово кода В.—Г.
При этом неверно восстановленных слов может быть не более
𝛿𝑡⋅2 𝑡
8 1−𝐻 𝛿
𝛿𝑡
2 1−𝐻 𝛿
= 2 𝑡−2.
• Кодовое расстояние внешнего кода равно 2 𝑡−1
+ 1 , поэтому даже 2 𝑡−2
ошибок он успешно исправит.
35. Пояснения к алгоритму декодирования
кодов Форни
Пусть слово 𝒄 = 𝒂1 𝒂2 … 𝒂2 𝑡 исказилось в 𝑠 разрядах и перешло в
слово 𝒄 = 𝒂1 𝒂2 … 𝒂2 𝑡.
𝒂𝑖 — слова кода В.—Г. с расстоянием 𝑑int.
Пусть 𝐼 = 𝑖 ∣ 𝑑 𝒂𝑖, 𝒂𝑖 ≥ 𝑑int
2
, где 𝐼 ≤ 2𝑠
𝑑int
.
Т.к. на первом шаге проблемы с исправлением могут быть только у
слов 𝒂𝑖, у которых 𝑖 ∈ 𝐼, то на втором шаге, рассматривая каждое
𝒂𝑖 как один элемент поля 𝔽2 𝑡, мы получаем задачу восстановления
слова кода Р.—С. с ошибками не более чем в 2𝑠
𝑑int
разрядах.