Bounds on r-identifying codes in q-ary Lee space
Notice bibliographique
Résumé
Identifying codes are used to locate malfunctioning processors in multiprocessor systems. In this paper, we study identifying codes in a $q$-ary hypercube which is used in parallel processing. Computing upper and lower bounds of $M_{r,q}(n),$ the smallest cardinality among all $r$-identifying codes in $\mathbb{Z}_q^n$ with respect to the Lee metric, is an important research problem in this area. Using our constructions, we produce tables for upper and lower bounds for $M_{r,q}(n)$. The upper and the lower bounds of $M_{r,4}(n)$ known only when $r=1$ but using our results, we compute the bounds for $M_{r,4}(n)$ for all $r\geq 1$. Also we improve upon the currently known upper bounds of $M_{1,4}(n)$ due to J. L. Kim and S. J. Kim. Upper bounds of $M_{r,q}(n)$ for $q>4$ are known previously for some cases of $n$. We improve some of these bounds and we also compute bounds for all $n$ by using our results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».