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Enregistrement W1969410400 · doi:10.1049/iet-com.2014.0236

Structured quasi‐cyclic low‐density parity‐check codes based on cyclotomic cosets

2015· article· en· W1969410400 sur OpenAlexaff
Morteza Esmaeili, Mehrab Najafian, Aaron Gulliver

Notice bibliographique

RevueIET Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosetMathematicsParity (physics)Low-density parity-check codeComputer scienceDiscrete mathematicsAlgorithmDecoding methodsPhysicsParticle physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study considers the construction of four‐cycle free quasi‐cyclic low‐density parity‐check (QC‐LDPC) codes. These codes are based on the cyclotomic cosets of q modulo n where q is a prime power, n is a prime and ( n , q ) = 1. If s is the order of q modulo n , then n − 1 = sl for some integer l . Then there are l distinct cyclotomic cosets , 1 ≤ i ≤ l . Concatenation of the l circulant matrices formed using these sets gives an s × sl matrix M co ( n , q ). In addition, the Kronecker product of the transpose of ∪ i with itself modulo n gives an sl × sl matrix M kr ( n , q ). Replacing the entries of these matrices with their associated dispersed binary n × n matrices provides binary QC‐LDPC codes with girth at least six. Furthermore, for any prime power q ′ such that q ′ = n + 1 or q ′ ≥ 2 n , these two matrices can be used to construct q ′‐ary QC‐LDPC codes with girth at least six. These constructions produce large classes of four‐cycle free binary and non‐binary QC‐LDPC codes. Among the structured LDPC codes, the introduced technique, from code‐construction‐complexity perspective, which is an engineering factor, is at least among the best ones if not the best. Performance results are presented which show that the codes obtained perform well over additive white Gaussian noise channel with the iterative sum‐product decoding algorithm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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