Interactive encoding and decoding based on syndrome accumulation over binary LDPC ensembles: Universality and rate-adaptivity
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we investigate the performance of linear interactive encoding and decoding based on syndrome accumulation(SA-IED) over binary LDPC ensembles. Assume that the source alphabet is GF(2), and the side information alphabet is finite. It is shown that we can construct universal SA-IED schemes, which are asymptotically optimal for any stationary ergodic source-side information pair. Our analysis further shows that the word error probability will approach 0 sub-exponentially with respect to the block length, while at the same time, the rate approaches H(X|Y) as the average variable node degree of the LDPC ensemble approaches ¿. Further, if the source and side information are correlated through a binary symmetrical memoryless channel, but the cross-over probability of the channel is not known to either the encoder or the decoder, our result on the performance of SA-IED can be further improved for LDPC ensembles with finite average variable node degree. Simulation results on binary source-side information pairs confirm the theoretical analysis above, and further show that SA-IED schemes using LDPC codes coupled with linear time belief propagation decoding consistently outperform Slepian-Wolf coding schemes based on LDPC codes.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».