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Enregistrement W2752188301 · doi:10.22215/etd/2017-11936

Covering Arrays from Maximal Sequences over Finite Fields

2017· preprint· en· W2752188301 sur OpenAlexaff
Georgios Tzanakis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVLSI and Analog Circuit Testing
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite fieldMathematicsAlphabetCombinatoricsFocus (optics)Orthogonal arrayCombinatorial designComplementary sequencesDiscrete mathematicsAlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this thesis is the study and construction of covering arrays, relying on maximal period sequences and other tools from finite fields.A covering array of strength t, denoted CA(N; t, k, v), is an N × k array with entries from an alphabet A of size v, with the property that in the N × t subarray defined by any t columns, each of the v t vectors in A t appears at least once as a row.Covering arrays generalize orthogonal arrays, which are classic combinatorial objects that have been studied extensively.Constructing covering arrays with a small rowto-column ratio is important in the design of statistical experiments, however it is also a challenging mathematical problem.Linear feedback shift register (LFSR) sequences are sequences of elements from a finite field that satisfy a linear recurrence relation.It is well-known that these are periodic; LFSR sequences that attain the maximum possible period are maximal (period) sequences, often abbreviated to m-sequences in the literature.Arrays constructed from cyclic shifts of maximal sequences possess strong combinatorial properties and have been previously used to construct orthogonal and covering arrays [62], although only one of the known constructions is for covering arrays that are not orthogonal arrays [75].In this thesis we present several new such constructions.The cornerstone of our results is a study of the combinatorial properties of arrays constructed from maximal sequences, where we make fundamental connections with concepts from diverse areas of discrete mathematics, such as orthogonal arrays, error-correcting codes, divisibility of polynomials and structures of finite geometry.One aspect of our work involves concatenating arrays corresponding to different maximal sequences and finding subarrays that are covering arrays.We express this as an optimization problem, to which we give an algorithmic solution based on backtracking, an underlying finite field theory and connections to other combinatorial objects.The results of our experiments include 37 new covering arrays of strength 4 and one of strength 5.For integers v ≥ 2, we introduce cyclic trace arrays modulo v, a variation of arrays from maximal sequences that we study using finite field characters -homomorphisms from the finite field to the unit circle of complex numbers.In particular, we use well-known bounds on character sums to derive conditions subject to which cyclic trace arrays modulo v are covering arrays, and we present new infinite families of covering arrays of strengths 3 and 4, as well as one of arbitrary strength which appears to be the second such family in the known literature [25].We also express the number of times that different vectors appear in the rows of a cyclic trace array modulo v as the solution of a linear program.iv To my parents, Maro and Nikos vi First and foremost, I would like to thank Daniel Panario.Having him as my advisor was a privilege; the guidance, opportunities and friendship that he offered will always be deeply appreciated.I am also most grateful for having met and worked with Lucia Moura and Brett Stevens.I owe this piece of work and much more to the support, knowledge and enthusiasm of these three people.I would like to extend my thanks to the members of

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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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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