QC-LDPC construction free of small size elementary trapping sets based on multiplicative subgroups of a finite field
Notice bibliographique
Résumé
Trapping sets significantly influence the performance of low-density parity-check codes. An $ (a, b) $ elementary trapping set (ETS) causes high decoding failure rate and exert a strong influence on the error floor of the code, where $ a $ and $ b $ denote the size and the number of unsatisfied check-nodes in the ETS, respectively. The smallest size of an ETS in $ (3, n) $-regular LDPC codes with girth 6 is 4. In this paper, we provide sufficient conditions to construct fully connected $ (3, n) $-regular algebraic-based QC-LDPC codes with girth 6 whose Tanner graphs are free of $ (a, b) $ ETSs with $ a\leq5 $ and $ b\leq2 $. We apply these sufficient conditions to the exponent matrix of a new algebraic-based QC-LDPC code with girth at least 6. As a result, we obtain the maximum size of a submatrix of the exponent matrix which satisfies the sufficient conditions and yields a Tanner graph free of those ETSs with small size. Some algebraic-based QC-LDPC code constructions with girth 6 in the literature are special cases of our construction. Our experimental results show that removing ETSs with small size contribute to have better performance curves in the error floor region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».