Improving Locally Recoverable Codes Through Systematic Construction and Lee Metric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Locally recoverable codes (LRCs) play a critical role in distributed storage systems by facilitating efficient data recovery in the event of storage device failures or unavailability. A code C is designated as an $(r, \delta)$-LRC if, for each component i of the codewords, there exists a punctured subcode of C that includes i with a length of at most $r+\delta-1$ and a minimum distance of at least $\delta$. An $(r, \delta)$-LRC with locality r allows for the recovery of any $\delta-1$ nodes by accessing data from r additional nodes within the system. In this paper, we introduce a systematic code with ($r, \delta$) information locality using the Lee metric for the first time, where $\delta \geq 2, r=\frac{p-1}{t}$, and $t \mid(p-1)$. The use of the Lee metric enhances the properties of our code by increasing the minimum distance, thereby enabling it to correct a greater number of errors. We establish a bound on the minimum Lee distance of $(r, \delta)$-LRC Lee codes, demonstrating that this bound exceeds the corresponding limit for $(r, \delta)$-LRCs based on Hamming distance. Furthermore, this bound is shown to be sharp in specific cases, including when $r=k=1, r=k \neq 1$, and $r=1 \neq k$.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».