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Enregistrement W4400035848 · doi:10.1109/tit.2024.3417894

A New Version of q-Ary Varshamov-Tenengolts Codes With More Efficient Encoders: The Differential VT Codes and The Differential Shifted VT Codes

2024· article· en· W4400035848 sur OpenAlexfundno aff
Tuan Thanh Nguyen, Kui Cai, Paul H. Siegel

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Theory · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCoding theory and cryptography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Advanced Education and Technology
Mots-clésDifferential codingBlock codeLuby transform codeEncoderTurbo codeLinear codeComputer scienceDifferential (mechanical device)Raptor codeConcatenated error correction codeAlgorithmMathematicsDiscrete mathematicsDecoding methodsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of correcting deletions and insertions has recently received significantly increased attention due to the DNA-based data storage technology, which suffers from deletions and insertions with extremely high probability. In this work, we study the problem of constructing non-binary burst-deletion/insertion correcting codes. Particularly, for the quaternary alphabet, our designed codes are suited for correcting a burst of deletions/insertions in DNA storage. Non-binary codes correcting a single deletion or insertion were introduced by Tenengolts (1984), and the results were extended to correct a fixed-length burst of deletions or insertions by Schoeny et al. (2017). Recently, Wang et al. (2021) proposed constructions of non-binary codes of length n, correcting a burst of length at most two for q-ary alphabets with redundancy$\log n+O(\log q \log \log n)$bits, for arbitrary even q. The common idea in those constructions is to convert non-binary sequences into binary sequences, and the error decoding algorithms for the q-ary sequences are mainly based on the success of recovering the corresponding binary sequences, respectively. In this work, we look at a natural solution that the error detection and correction algorithms are performed directly over q-ary sequences, and for certain cases, our codes provide a more efficient encoder with lower redundancy than the best-known encoder in the literature. Particularly, (Single-error correction codes) We first present a new version of non-binary VT codes that are capable of correcting a single deletion or single insertion, providing an alternative simpler and more efficient encoder of the construction by Tenengolts (1984). Our construction is based on the differential vector, and the codes are referred to as the differential VT codes. In addition, we provide linear-time algorithms that encode user messages into these codes of length n over the q-ary alphabet for$q \geqslant 2$with at most$\lceil \log _{q} n\rceil +1$redundant symbols, while the optimal redundancy required is at least$\log _{q} n+\log _{q} (q-1)$symbols. Our designed encoder reduces the redundancy of the best-known encoder of Tenengolts (1984) by at least 2 redundant symbols or equivalently$2\log _{2} q$bits. (Burst-error correction codes) We use the idea of the binary shifted VT codes to define the q-ary differential shifted VT codes, and propose non-binary codes correcting a burst of up to two deletions (or two insertions) with redundancy$\log n+3\log \log n+ O(\log q)$bits, which improves a recent result of Wang et al. (2021) with redundancy$\log n+O(\log q \log \log n)$bits for all$q\geqslant 8$. We then extend the construction to design non-binary codes correcting a burst of either exactly or at most t deletions (or insertions) for arbitrary$t\geqslant 2$.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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