MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2949161139 · doi:10.48550/arxiv.1308.1259

On Characterization of Elementary Trapping Sets of Variable-Regular LDPC Codes

2013· preprint· en· W2949161139 sur OpenAlexaff
Amir H. Banihashemi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density parity-check codeTanner graphNode (physics)Variable (mathematics)GraphComputer scienceSet (abstract data type)Characterization (materials science)Coding (social sciences)Simple (philosophy)Code (set theory)Class (philosophy)MathematicsDiscrete mathematicsCombinatoricsError floorAlgorithmDecoding methodsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we study the graphical structure of elementary trapping sets (ETS) of variable-regular low-density parity-check (LDPC) codes. ETSs are known to be the main cause of error floor in LDPC coding schemes. For the set of LDPC codes with a given variable node degree $d_l$ and girth $g$, we identify all the non-isomorphic structures of an arbitrary class of $(a,b)$ ETSs, where $a$ is the number of variable nodes and $b$ is the number of odd-degree check nodes in the induced subgraph of the ETS. Our study leads to a simple characterization of dominant classes of ETSs (those with relatively small values of $a$ and $b$) based on short cycles in the Tanner graph of the code. For such classes of ETSs, we prove that any set ${\cal S}$ in the class is a layered superset (LSS) of a short cycle, where the term "layered" is used to indicate that there is a nested sequence of ETSs that starts from the cycle and grows, one variable node at a time, to generate ${\cal S}$. This characterization corresponds to a simple search algorithm that starts from the short cycles of the graph and finds all the ETSs with LSS property in a guaranteed fashion. Specific results on the structure of ETSs are presented for $d_l = 3, 4, 5, 6$, $g = 6, 8$ and $a, b \leq 10$ in this paper. The results of this paper can be used for the error floor analysis and for the design of LDPC codes with low error floors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,143 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetError Correcting Code TechniquesTravaux en français237 207