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Enregistrement W4362606933 · doi:10.36227/techrxiv.22340764.v1

Generalized Inverse Matrix Construction for Code Based Cryptography

2023· preprint· en· W4362606933 sur OpenAlexaff
Farshid Haidary Makoui, T. Aaron Gulliver

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquegraph theory and CDMA systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMcEliece cryptosystemGaussian eliminationInverseCryptosystemCryptographyDecoding methodsMathematicsMatrix (chemical analysis)Generalized inverseSquare matrixMoore–Penrose pseudoinverseBinary numberAlgorithmS-boxDiscrete mathematicsTheoretical computer scienceComputer scienceAlgebra over a fieldArithmeticBlock cipherPure mathematicsSymmetric matrixGaussianEigenvalues and eigenvectors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The generalized inverses of systematic non-square binary matrices have applications in mathematics, channel coding and decoding, navigation signals, machine learning, data storage and cryptography such as the McEliece and Niederreiter public-key cryptosystems. A systematic non-square $(n-k) \times k$ matrix $H$, $n > k$, has $2^{k\times(n-k)}$ different generalized inverse matrices. This paper presents an algorithm for generating these matrices and compares it with two well-known methods, i.e. Gauss-Jordan elimination and Moore-Penrose methods. A random generalized inverse matrix construction method is given which has a lower execution time than the Gauss-Jordan elimination and Moore-Penrose approaches.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,538
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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