Consider any sequence of finite groups $A^t$, where $t$ takes values in an integer index set $\mathbf{Z}$. A group system $A$ is a set of sequences with components in $A^t$ that forms a group under componentwise addition in $A^t$, for each $t\in\mathbf{Z}$. In the setting of group systems, a natural definition of a linear system is a homomorphism from a group of inputs to an output group system $A$. We show that any group can be the input group of a linear system and some group system. In general the kernel of the homomorphism is nontrivial. We show that any $\ell$-controllable complete group system $A$ is a linear system whose input group is a generator group $({\mathcal{U}},\circ)$, deduced from $A$, and then the kernel is always trivial. The input set ${\mathcal{U}}$ is a set of tensors, a double Cartesian product space of sets $G_k^t$, with indices $k$, for $0\le k\le\ell$, and time $t$, for $t\in\mathbf{Z}$. $G_k^t$ is a set of generator labels $g_k^t$ where $g_k^t$ is the label of a generator with nontrivial span for the time interval $[t,t+k]$. We show the generator group contains an elementary system, an infinite collection of elementary groups, one for each $k$ and $t$, defined on small subsets of ${\mathcal{U}}$, in the shape of triangles, which form a tile like structure over ${\mathcal{U}}$. There is a homomorphism from each elementary group to any elementary group defined on smaller tiles of the former group. Any elementary system is sufficient to define a unique generator group up to isomorphism, and therefore is sufficient to construct a linear system and group system as well. Any linear block code is a strongly controllable group system. Then we can obtain new results on the structure of block codes using the generator group. There is a harmonic theory of group systems which we study using the generator group.


翻译:考虑任何定点组的序列 $A$, 其中Ut$在整数索引中取值 $\ mathb\\\$。 组合系统 $A$是一组含有元组成组的序列, 以美元组成一个组成组 $A_t$, 对于每个美元组成组来说, 线性系统的自然定义是一组输入到一个输出组的同质化 $A$。 我们显示任何组可以是直线系统和某个组的输入组 $\ mathbr_f_$$。 一个组合的自然定义来自$A$, 一个组合的自然定义来自$A$, 一个小的组合来自一个小集团。 我们的输入设置 $xxyal_%t 。 任何直线系统和某些组的输入组的输入组可以是一组, 一个双卡通的内产值 $G_\\\\\\\\\\\\ comma 结构, 一个直线性系统的输入是一个组合, 一个基组的组的基组是 美元, 一个基组的基体, 一个基组的基体, 一个基体的基体, 一个基体的系统, 一个基体的基体的系统, 一个基体, 一个基体的系统的系统的系统, 一个基体, 一个基体, 一个基体的系统的系统, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体, 一个基体,一个基体, 一个基体, 一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个的基体,一个基体, 一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体,一个基体

0
下载
关闭预览

相关内容

Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
【经典书】Linux UNIX系统编程手册,1554页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2021年2月20日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月27日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年11月20日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【CNN】一文读懂卷积神经网络CNN
产业智能官
18+阅读 · 2018年1月2日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月8日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月6日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月1日
VIP会员
相关VIP内容
【经典书】Linux UNIX系统编程手册,1554页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2021年2月20日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
75+阅读 · 2020年7月26日
吴恩达新书《Machine Learning Yearning》完整中文版
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月27日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年11月20日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【CNN】一文读懂卷积神经网络CNN
产业智能官
18+阅读 · 2018年1月2日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员