Notice bibliographique
Résumé
The design of erasure correcting codes and their decoding algorithms is now at the point where capacity achieving codes are available with decoding algorithms that have complexity that is linear in the number of information symbols. One aspect of these codes is that the overhead (number of coded symbols beyond the number of information symbols required to achieve decoding completion with high probability) is linear in k. This work considers a new class of random codes which have the following advantages: (i) the overhead is constant (in the range of 5 to 10) (ii) the probability of completing decoding for such an overhead is essentially one (iii) the codes are effective for a number of information symbols as low as a few tens. The price for these properties is that the decoding complexity is greater, on the order of k3/2. However, for the lower values of k where these codes are of particular interest, this increase in complexity might be outweighed by other significant advantages. The parity check matrices of these codes are chosen at random as windowed matrices i.e. for each column an initial starting position of a window of length w is chosen and the succeeding w positions are chosen at random by zero or one. It can be shown that it is necessary that w = O(k1/2) for the probabilistic matrix rank properties to behave as a non-windowed random matrix. The sufficiency of the condition has so far been established by extensive simulation, although other arguments strongly support this conclusion
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».