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Enregistrement W2554211814 · doi:10.1109/allerton.2009.5394793

On systematic design of universally capacity approaching rate-compatible sequences of LDPC code ensembles over binary-input output-symmetric memoryless channels

2009· article· en· W2554211814 sur OpenAlexaff
Hamid Saeedi, Hossein Pishro-Nik, Amir H. Banihashemi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density parity-check codePuncturingBinary erasure channelDecoding methodsMaximizationMathematicsAlgorithmBinary numberChannel (broadcasting)Channel capacityComputer scienceTopology (electrical circuits)Mathematical optimizationArithmeticCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite tremendous amount of research on the design of low-density parity-check (LDPC) codes with belief propagation decoding over different types of binary-input output-symmetric memoryless (BIOSM) channels, most results on this topic are based on numerical methods and optimization which do not provide much insight into the design process. In particular, systematic design of provably capacity achieving sequences of LDPC code ensembles over the general class of BIOSM channels, has remained a fundamental open problem. For the case of the binary erasure channel, explicit construction of capacity achieving sequences have been proposed based on a property called the flatness condition. In this paper, we propose a systematic method to design universally capacity approaching rate-compatible LDPC code ensemble sequences over BIOSM channels. This is achieved by interpreting the flatness condition over the BEC, as a successive maximization (SM) principle that is generalized to other BIOSM channels to design a sequence of capacity approaching ensembles called the parent sequence. The SM principle is then applied to each ensemble within the parent sequence, this time to design rate-compatible puncturing schemes. As part of our results, we extend the stability condition which was previously derived for degree-2 variable nodes to other variable node degrees as well as to the case of rate-compatible codes. Consequently, we rigorously prove that using the SM principle, one is able to design universally capacity achieving rate-compatible LDPC code ensemble sequences over the BEC. Unlike the previous results on such schemes over the BEC in the literature, the proposed SM approach is naturally extendable to other BIOSM channels. The performance of the rate-compatible schemes designed based on our systematic method is comparable to those designed by optimization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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