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Enregistrement W2521520100 · doi:10.1109/tit.2016.2613113

New Characterization and Efficient Exhaustive Search Algorithm for Leafless Elementary Trapping Sets of Variable-Regular LDPC Codes

2016· article· en· W2521520100 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Theory · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesHuawei Technologies
Mots-clésCharacterization (materials science)AlgorithmTanner graphMathematicsSimple (philosophy)Low-density parity-check codeMultiplicity (mathematics)Graph theoryGraphData structureCombinatoricsDiscrete mathematicsDecoding methodsComputer scienceError floor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a new characterization for leafless elementary trapping sets (LETSs) of variable-regular lowdensity parity-check codes. Recently, Karimi and Banihashemi proposed a characterization of LETSs, which was based on viewing an LETS as a layered superset (LSS) of a short cycle in the code's Tanner graph. A notable advantage of LSS characterization is that it corresponds to a simple LSS-based search algorithm (expansion technique) that starts from short cycles of the graph and finds the LETSs with LSS structure efficiently. Compared with the LSS-based characterization of Karimi and Banihashemi, which is based on a single LSS expansion technique, the new characterization involves two additional expansion techniques. The introduction of the new techniques mitigates two problems that LSS-based characterization/search suffers from: 1) exhaustiveness: not every LETS structure is an LSS of a cycle and 2) search efficiency: LSS-based search algorithm often requires the enumeration of cycles with length much larger than the girth of the graph, where the multiplicity of such cycles increases rapidly with their length. We prove that using the three expansion techniques, any LETS structure can be obtained starting from a simple cycle, no matter how large the size of the structure a or the number of its unsatisfied check nodes b are, i.e., the characterization is exhaustive. We also demonstrate that for the proposed characterization/search to exhaustively cover all the LETS structures within the (a, b) classes with a amax and b bmax, for any value of amax and bmax, the length of the short cycles required to be enumerated is less than that of the LSS-based characterization/search. We, in fact, show that such a length for the proposed search algorithm is minimal. We also prove that the three expansion techniques, proposed here, are the only expansions needed for characterization of LETS structures starting from simple cycles in the graph, if one requires each and every intermediate sub-structure to be a LETS as well. Extensive simulation results are provided to show that, compared with LSS-based search, significant improvement in search speed and memory requirements can be achieved.

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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