MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W35544945 · doi:10.1139/apnm-2021-0770

Performance and Decoder Complexity Estimates for Families of Low-Density Parity-Check Codes

2007· article· en· W35544945 sur OpenAlexfundaboutno aff
S. Dolinar, K. Andrews

Notice bibliographique

RevueIPNPR · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueError Correcting Code Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésLow-density parity-check codeAlgorithmSoft-decision decoderDecoding methodsCode rateDecibelComputer scienceComputational complexity theoryCode (set theory)StatisticsMathematicsArithmeticTheoretical computer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present methods to estimate code performance and decoder complexity from the code rate, block size, and word-error rate, for families of related low-density parity-check (LDPC) codes. Performance estimates are generally within a couple tenths of a decibel of results determined by simulation; estimates of complexity (and hence decoder speed) are generally within 10 percent. Experimental data show that there is a trade-off between complexity and code performance determined by the design of the LDPC code, and that each 1 dB (26 percent) of increased complexity is worth about a 0.1-dB reduction in the required signal-to-noise ratio.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIPNPRMême sujetError Correcting Code TechniquesTravaux en français237 207