It has been known that the insufficiency of linear coding in achieving the optimal rate of the general index coding problem is rooted in its rate's dependency on the field size. However, this dependency has been described only through the two well-known matroid instances, namely the Fano and non-Fano matroids, which, in turn, limits its scope only to the fields with characteristic two. In this paper, we extend this scope to demonstrate the reliance of linear index coding rate on fields with characteristic three. By constructing two index coding instances of size 29, we prove that for the first instance, linear coding is optimal only over the fields with characteristic three, and for the second instance, linear coding over any field with characteristic three can never be optimal. Then, a variation of the second instance is designed as the third index coding instance of size 58. For this instance, it is proved that while linear coding over any field with characteristic three cannot be optimal, there exists a nonlinear code over the fields with characteristic three, which achieves its optimal rate. Connecting the first and third index coding instances in two specific ways, called no-way and two-way connections, will lead to two new index coding instances of size 87 and 91, for which linear coding is outperformed by nonlinear codes. Another main contribution of this paper is the reduction of the key constraints on the space of the linear coding for the first and second index coding instances, each of size 29, into a matroid instance with the ground set of size 9, whose linear representability is dependent on the fields with characteristic three. The proofs and discussions provided in this paper through using these two relatively small matroid instances will shed light on the underlying reason causing the linear coding to become insufficient for the general index coding problem.


翻译:已知线性编码在达到通用指数编码问题的最佳比率方面不够充分,其根源在于其速度对实地大小的依赖性。然而,这一依赖性仅通过两个众所周知的类固醇实例来描述,即法诺和非法诺类的类固醇,这反过来又将其范围限制在特性二的字段。在本文中,我们扩大这一范围以显示线性指数编码率对具有特征三的字段的依赖性。通过建立两个29大小的指数编码实例,我们证明,首先线性编码仅对具有特征三的字段最为理想,而第二个例子则对具有特征三的字段进行线性编码。然后,对于具有特征三码的任何一个字段而言,线性编码的线性编码编码是最佳的。将一级和第三次线性编码只对具有特点三码的字段进行最佳的优化,而对于具有特性三码的域的线性编码仅对三个域进行线性编码最优化,对于具有线性编码,而将一级和第三次线性线性编码的编码对三个域进行两种特定方式进行最优化的域间的最佳比较,在三个域间进行线性编码的域间进行线性编码编码,对于具有不甚小的讨论,因此, 将第一级和第二线性地进行线性地进行线性的编码的索引性地将第二级的线性地进行线性计算,而使第二级的索引内基底线性关系将第二级的索引内基线性关系将使得使第二级的索引内线性调整的索引内线性调整的编码变成为第二级的索引内线性调整。

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