• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Поиск информационных совокупностей при исправлении пакетов ошибок квазициклическими кодами
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 сентября 2026 г.
Окно в организм: российские ученые создали нейросеть, которая определяет риск заболеваний по глазам
Российские университеты с участием НИУ ВШЭ, Сбер и концерн ИИ Z-union разработали нейросеть, которая по фотографии сетчатки может одновременно оценивать риск 15 видов патологий, включая не только глазные болезни, но и сердечно-сосудистые заболевания. ИИ-система помогает врачу заметить тревожные изменения на ранней стадии, признаки, которые отражаются на состоянии сосудов сетчатки, и понять, нужно ли человеку пройти дополнительное обследование. Работаопубликована в журнале Frontiers in Medicine.
23 сентября 2026 г.
<a>В НИУ ВШЭ испытали робота с ИИ для распознавания окружающей среды
Инженеры и исследователи Института робототехнических систем НИУ ВШЭ провели первые испытания нейросетевой модели для распознавания среды непосредственно на роботе-собаке. Робот передвигался по зданию НИУ ВШЭ на Покровке, а также по Покровскому бульвару, анализируя окружающую обстановку и определяя, в какой сцене и локации он находится.
21 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ показали, что врожденные нарушения моторики влияют на развитие мозга
Исследователи из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ обобщили результаты своих предыдущих исследований, посвященных особенностям развития мозга у детей с акушерским параличом плечевого сплетения и артрогрипозом. Анализ показал, что нарушение моторики в раннем возрасте не только ведет к недостатку двигательного опыта, но и влияет на память, категориальное мышление и обработку информации. Работа опубликована в журнале Frontiers in Psychology.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Поиск информационных совокупностей при исправлении пакетов ошибок квазициклическими кодами

T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Т. 17. № 7. С. 4–12.
Исаева М. Н.

В данной статье рассматривается вопрос об оценке вероятности нахождения информационных совокупностях в матрицах блочно-перестановочного и блочно-циркулянтного вида. Традиционно в помехоустойчивом кодировании рассматриваются независимые ошибки, однако, в реальных системах они могут быть сгруппированы и образовывать, так называемый, пакет ошибок. Известные оценки вероятности нахождения информационной совокупности проводятся для случайных матриц, а для исправления пакетов ошибок могут использоваться широко распространенные блочно-перестановочные коды с малой плотностью проверок на четность (LDPC-коды) или блочно-циркулянтные квазициклические коды (QC-коды). Для оценки вероятности нахождения информационных совокупностей использовалось математическое моделирование. Были проведены эксперименты, позволяющие выявить параметры для конкретных конструкций, которые дают наибольшую вероятность нахождения информационных совокупностей. В статье представлены результаты, отражающие определенные особенности в значениях вероятности нахождения информационных совокупностей для матриц различного вида, даны предположения и гипотезы о характере таких особенностей. Была выявлена зависимость наличия информационной совокупности от размера и расположения интервала ее поиска внутри блочно-перестановочной матрицы. Результаты данного исследования могут быть использованы для уменьшения сложности декодирования по информационным совокупностям, которая при рассматривании случайных матриц является экспоненциальной.

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: русский
DOI
Ключевые слова: помехоустойчивое кодированиедекодирование по информационным совокупностямканалы с памятьюнизкоплотностные кодыквазициклические кодыисправление пакетов ошибок
Похожие публикации
An early warning system for emerging markets
Краевский А. А., Соколовский Е. И., Prokhorov A., Emerging Markets Review 2026 No. 74 P. 1–19
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Экспериментальное сравнение HTTP/2 и HTTP/3 в условиях программно моделируемой сетевой деградации
Дубич Е. В., Щагин Д. В., Славянский форум 2026 № 2 (52) С. 560–565
В статье сравниваются протоколы HTTP/2 и HTTP/3 при передаче статических файлов в условиях программно моделируемой сетевой деградации. Эксперимент показал, что HTTP/3 не является универсально более быстрым, но устойчивее проявляет себя при росте задержки и потерь пакетов. ...
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Synthesis of Acyclic Models for Processes Without Repeating Events
Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224
В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Анализ протокола выработки общего ключа для управления микросхемой интеллектуальной карты
Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159
Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Discovering object-centric Petri nets with parametric arcs
I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419
Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Hybrid Graph Retrieval-Augmented Language Agents for Collaborative Recommendation
Ivan Bulychev, Савченко А. В., AI 2026 Vol. 7 No. 9 Article 380
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Risks and the image of the future in the study of AI technologies prospects
Снегирев А. Ю., Сычев С. В., Futures 2026 Vol. 183 P. 1–22
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Choosing Between AI Responses: How Valence, Arousal, and Dominance Shape User Preference
Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
A Two-Stage Deep Reinforcement Learning Framework for Radio Resource Management and Network Slicing in 5G Heterogeneous Networks
Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
LLM-assisted writing and citation advantage: evidence from scientific publications before and after ChatGPT release
Паклина С. Н., Паршаков П. А., Elena Rapoport, Scientometrics 2026 P. 1–26
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Label-Free Quantification in the Crux Toolkit
Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Risk Assessment Models for Heated Tobacco Products
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Segmentation of the Iris and Pupil of the Human Eye in Images from an Infrared Camera
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
A Model Based on Universal Filters for Image Color Correction
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Streptococci Recognition in Microscope Images Using Taxonomy-based Visual Features
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Specialized Image Descriptors Adaptation for Polyp Recognition over Endoscopic Images
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Lightweight Image Preprocessing Model for Improving Microorganism Detection in Microscopic Scenes
Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Advancements in Signal, Image and Video Processing
Singapore: Springer, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Об автоморфизмах эллиптических кривых над базовым полем и их приложении в построении квазициклических кодов
Кунинец А. А., Малыгина Е. С., В кн.: XXV Международная конференция «Сибирская научная школа-семинар "Компьютерная безопасность и криптография" — SIBECRYPT'26» имени Г. П. АгибаловаВып. 19.: Томск: Издательский дом ТГУ, 2026. С. 272–279.
В работе исследуются автоморфизмы эллиптических кривых над конечными полями и их приложения в построении квазициклических алгеброгеометрических кодов.  Представлена полная классификация порядков групп автоморфизмов, определённых над базовым полем, для всех классов изоморфизма эллиптических кривых в характеристиках поля 2 и 3.  В частности, доказано, что для суперсингулярных кривых над $\FF_{2^m}$ с $j=0$ порядок группы автоморфизмов над базовым полем равен ...
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Ефремов А. М., Портной С. Л., Волошин А. Д., Первая миля 2025 № 8 С. 20–28
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Adaptation of Error Correction Procedures to the Time-Bin Quantum Key Distribution Protocol Implementation
Vladimir I. Morozov, Mikhail S. Elezov, Oleg O. Evsutin и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 343–354
...
Добавлено: 6 января 2026 г.
Построение квазициклических альтернантных кодов и их приложение в кодовых криптосистемах
Кунинец А. А., Малыгина Е. С., Прикладная дискретная математика 2024 № 65 С. 84–109
Представлен обзор квазициклических альтернантных кодов и их структурный анализ относительно классификации автоморфизмов. Детализированы методы восстановления структурной информации о коде, которые, в свою очередь, снабжены подробными примерами. Привлекательность рассматриваемого семейства кодов заключается в его возможном криптографическом приложении и, как следствие, в уменьшении длины ключа постквантовых схем на кодах, исправляющих ошибки. К тому же данный метод построения ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Квазициклические альтернантные коды и анализ их безопасности в криптографических приложениях
Кунинец А. А., Прикладная дискретная математика. Приложение 2024 № 17 С. 147–152
Представлен обзор квазициклических альтернантных кодов и их структурный анализ относительно классификации автоморфизмов. Детализированы методы восстановления структурной информации о коде. Привлекательность рассматриваемого семейства кодов заключается в его возможном криптографическом приложении и, как следствие, в уменьшении длины ключа постквантовых схем на кодах, исправляющих ошибки. К тому же данный метод построения кодов является универсальным и может быть применён ...
Добавлено: 12 декабря 2025 г.
Построение множества плотных информационных совокупностей для кодов Гилберта и их расширений
Исаева М. Н., Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики 2025 Т. 25 № 2 С. 286–294
Введение. При передаче информации по каналам с группирующимися ошибками традиционным подходом является декорреляция канала и использование кодов, исправляющих независимые ошибки. Процедура декорреляции понижает достижимые скорости надежной передачи, поэтому актуальной является задача использования специальных кодов для каналов с памятью и построения эффективных вычислительных методов декодирования для исправления группирующихся ошибок. Для класса случайных кодов известен подход с ...
Добавлено: 18 сентября 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору