Interactive Encoding and Decoding Based on Binary LDPC Codes with Syndrome Accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Interactive encoding and decoding based on binary low-density parity-check codes with syndrome accumulation (SA-LDPC-IED) is proposed and investigated. Assume that the source alphabet is $\mathbf{GF}(2)$, and the side information alphabet is finite. It is first demonstrated how to convert any classical universal lossless code $\mathcal{C}_n$ (with block length $n$ and side information available to both the encoder and decoder) into a universal SA-LDPC-IED scheme. It is then shown that with the word error probability approaching 0 sub-exponentially with $n$, the compression rate (including both the forward and backward rates) of the resulting SA-LDPC-IED scheme is upper bounded by a functional of that of $\mathcal{C}_n$, which in turn approaches the compression rate of $\mathcal{C}_n$ for each and every individual sequence pair $(x^n,y^n)$ and the conditional entropy rate $\mathrm{H}(X |Y)$ for any stationary, ergodic source and side information $(X, Y)$ as the average variable node degree $\bar{l}$ of the underlying LDPC code increases without bound. When applied to the class of binary source and side information $(X, Y)$ correlated through a binary symmetrical channel with cross-over probability unknown to both the encoder and decoder, the resulting SA-LDPC-IED scheme can be further simplified, yielding even improved rate performance versus the bit error probability when $\bar{l}$ is not large. Simulation results (coupled with linear time belief propagation decoding) on binary source-side information pairs confirm the theoretic analysis, and further show that the SA-LDPC-IED scheme consistently outperforms the Slepian-Wolf coding scheme based on the same underlying LDPC code. As a by-product, probability bounds involving LDPC established in the course are also interesting on their own and expected to have implications on the performance of LDPC for channel coding as well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».