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Enregistrement W2886278004 · doi:10.1109/isit.2018.8437485

Finding Leafless Elementary Trapping Sets and Elementary Absorbing Sets of LDPC Codes is Hard

2018· article· en· W2886278004 sur OpenAlexaff
Ali Dehghan, 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 codeAdditive white Gaussian noiseSubcategoryDecoding methodsError floorTrappingCode (set theory)GaussianComputer scienceMathematicsDiscrete mathematicsChannel (broadcasting)AlgorithmCombinatoricsPhysicsSet (abstract data type)TelecommunicationsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leafless elementary trapping sets (LETSs) are known to be the problematic structures in the error floor region of low-density parity-check (LDPC) codes over the additive white Gaussian (AWGN) channel under iterative decoding algorithms. While problems involving the general category of trapping sets, and the subcategory of elementary trapping sets (ETSs), have been shown to be NP-hard, similar results for LETSs, which are a subset of ETSs, are not available. In this paper, we prove that, for a general LDPC code, finding a LETS of a given size α with minimum number of unsatisfied check nodes b is NP-hard to approximate with any guaranteed precision. We also prove that finding the minimum size a of a LETS with a given b is NP-hard to approximate. Similar results are proved for elementary absorbing sets, a popular subcategory of LETSs.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,847

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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