Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Описание линейных кодов при помощи матриц.



 

Любое множество базисных векторов линейного кода V можно рассматривать как строки матрицы G, называемой порождающей матрицей кода V. Пространство строк матрицы G является линейным кодом V, и вектор является кодовым вектором тогда и только тогда, когда он является линейной комбинацией строк матрицы G. Если размерность векторного пространства V равна k, то число строк матрицы G равно k. (Число строк равно рангу матрицы G, потому что строки матрицы должны быть линейно независимыми). Различные линейные комбинации строк дают различные кодовые векторы, и так как имеется k коэффициентов с q возможными значениями для каждого, то пространство V содержит всего qk кодовых векторов. Такой код называется (n, k)-кодом.

 

Пример:

Код V1 (пред. пример) является пространством строк матрицы:

 

 

Если V есть подпространство размерности k, то его нулевое пространство является векторным пространством V’ размерности n-k. Таким образом, может быть построена матрица H ранга , строками которой является базис пространства V’. Для любого v из V будет справедливо следующее соотношение:

 

,

 

которое означает, что для каждой строки матрицы H в случае двоичного кода, число единиц вектора v, которым соответствуют единицы в строке матрицы H, должно быть четным. Матрица H называется проверочной матрицей кода V. Для порождающей и проверочной матриц кода справедливо также соотношение:

 

,

 

где 0 обозначает нулевую матрицу размерности k x .

 

Пример:

Нулевое пространство V2 для векторного пространства V1 (пред. пример) содержит четыре вектора:

(00000)

(11010)

(10101)

(01111)

Эти четыре вектора образуют векторное пространство. Первые два ненулевых вектора линейно независимы и образуют базис. Таким образом, V1 является пространством строк матрицы

.

Код V1 представляет собой нулевое пространство этой матрицы.

 

В общем случае двоичный линейный код при помощи матриц описывается так: в конечном пространстве n-мерных векторов над полем Галуа GF(2) выбираем множество векторов, которые образуют множество кодовых слов. Это множество есть подпространство V (код V). Базисом подпространства V является множество линейно независимых векторов из V, которые порождают само подпространство. Матрица G, строками которой являются базисные вектора, есть порождающая матрица кода V. Количество k строк матрицы G равно размерности подпространства V. Сам код носит название -кода. Для подпространства V существует нулевое пространство V’ размерностью . Базис пространства V’ образует строки проверочной матрицы H для кода V. При этом должно выполняться условие, что .

 

Пример: Конечное пространство из 3-ех мерных векторов над полем GF(2) представляет собой следующее множество: (000), (001), (010), (011), (100), (101), (110), (111). Выделим их это векторного пространства подпространство V, элементами которого будут являться кодовые слова кода проверки на четность: (000), (011), (101), (110). Два первых ненулевых линейно независимых вектора образуют базис этого подпространства: (011), (101) и являются соответственно строками порождающей матрицы G кода проверки на четность. Из всего векторного пространства выделим множество векторов, которые образуют нулевое пространство V’ для подпространства V: (000), (111). Базисом этого пространства является один вектор (111), который и образует единственную строку проверочной матрицы H для кода V. При этом:

 

, , .

 

Если векторное пространство V является линейным кодом, то его нулевое пространство V’ тоже является линейным кодом. Они называются двойственными (дуальными) кодами. Если V это -код, то V’ – -код.

 

Теорема 1. Пусть V – линейный код, который совпадает с нулевым пространством матрицы H . Тогда каждому кодовому слову веса Хэмминга w соответствует соотношение линейной зависимости, связывающее w столбцов матрицы H , и, наоборот, каждому соотношению линейной зависимости, включающему w столбцов матрицы H , соответствует кодовое слово веса w.

Доказательство: Вектор является кодовым словом тогда и только тогда, когда v H T=0, или, если обозначить i-ый вектор столбец матрицы через hi, тогда и только тогда, когда

 

.

 

Это соотношение линейной зависимости связывает столбцы матрицы H, причем число столбцов матрицы H, которые входят с ненулевыми коэффициентами, равно числу ненулевых компонент ai вектора.v Это число в точности равно весу вектора v. Аналогично коэффициенты любого соотношения линейной зависимости, связывающего столбцы матрицы H, являются компонентами вектора, который должен принадлежать нулевому пространству матрицы H.

Следствие: Блоковый код, являющийся нулевым пространством матрицы H, имеет минимальный вес, равный самое малое w, тогда и только тогда, когда любая совокупность w-1 или меньшего числа столбцов H является линейно независимой.

 


Поделиться:



Популярное:

  1. A.16.15.3. Экран принудительной изоляции для использования в депо
  2. Cинтетический учет поступления основных средств, в зависимости от направления приобретения
  3. Cмыкание с декоративно-прикладным искусством
  4. E) Ценность, приносящая доход, депозит.
  5. F) объема производства при отсутствии циклической безработицы
  6. F) показывает, во сколько раз увеличивается денежная масса при прохождении через банковскую систему
  7. F)по критерию максимизации прироста чистой рентабельности собственного капитала
  8. G) осуществляется за счет привлечения дополнительных ресурсов
  9. H) Такая фаза круговорота, где устанавливаются количественные соотношения, прежде всего при производстве разных благ в соответствии с видами человеческих потребностей.
  10. H)результатов неэффективной финансовой политики по привлечению капитала и заемных средств
  11. I HAVE A STRANGE VISITOR (я принимаю странного посетителя)
  12. I MAKE A LONG JOURNEY (я предпринимаю длинное путешествие)


Последнее изменение этой страницы: 2016-07-13; Просмотров: 846; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2024 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.009 с.)
Главная | Случайная страница | Обратная связь