We construct a family of linear maximally recoverable codes with locality $r$ and dimension $r+1.$ For codes of length $n$ with $r\approx n^\alpha, 0\le\alpha\le 1$ the code alphabet is of the order $n^{1+3\alpha},$ which improves upon the previously known constructions of maximally recoverable codes.


翻译:对于长度为10美元的代码,我们建造一个以最大可回收值为单位的直线代码系列,其所在地值为$和尺寸为$+1.美元,对于长度为$(约克)näääääalpha, 0\le\alpha\le 1美元,代码字母顺序为$1+3\alpha},这改善了先前已知的最大可回收代码结构。

0
下载
关闭预览

相关内容

【Google】平滑对抗训练,Smooth Adversarial Training
专知会员服务
46+阅读 · 2020年7月4日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月15日
Order Constraints in Optimal Transport
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月14日
Arxiv
6+阅读 · 2021年6月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月18日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员