• 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
  • Построение множества плотных информационных совокупностей для кодов Гилберта и их расширений
  • 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
4 сентября 2026 г.
Сотрудники НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали ИИ-инструмент для анализа человеческого поведения
Сотрудники и студенты НИУ ВШЭ совместно с экспертами из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Центра практического ИИ Сбера разработали нейросеть, способную одновременно распознавать эмоции, оценивать видимые черты личности и выявлять амбивалентность (неуверенность или противоречивость поведения). Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.
3 сентября 2026 г.
«Археолог - это следователь, опоздавший к месту преступления на тысячи лет»
Виктория Герасимова занимается краснолаковой керамикой, копает в Казахстане и играет в шахматы на городских площадках. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала об уникальности Боспорского царства, понтийской сигиллате и коте Матроскине — бизнесмене.
3 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.

 

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

?

Построение множества плотных информационных совокупностей для кодов Гилберта и их расширений

Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2025. Т. 25. № 2. С. 286–294.
Исаева М. Н.

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 использованием информационных совокупностей ограниченного диаметра при исправлении пакетов ошибок. Размер множества информационных совокупностей растет линейно с увеличением длины кода, а построение множества описывается вероятностной процедурой. В работе рассматривается построение множества информационных совокупностей для специального класса кодов, исправляющих пакеты ошибок, называемого кодами Гилберта. Метод. Рассмотрены множества кодовых позиций наименьшего возможного диаметра. На основе вычисления рангов подматриц проверочной матрицы кода Гилберта оценена вероятность того, что набор позиций является информационной совокупностью. Для заданного расположения информационной совокупности проанализированы позиции исправляемых пакетов. На основании проведенного анализа предложена методика построения множества плотных информационных совокупностей для кодов Гилберта с целью исправления всех пакетов ошибок в пределах корректирующей способности кода. Используя особенности задания параметров кодов Гилберта, проведена оценка размера полученного множества плотных информационных совокупностей. Основные результаты. При простом размере блока проверочной матрицы квазициклического кода показано, что для кодов Гилберта на любой позиции находится плотная информационная совокупность. Установлено, что в случае расширенных кодов Гилберта совокупности минимального диаметра существуют только на последней позиции каждого блока. Предложена процедура построения множества плотных информационных совокупностей минимального диаметра для кодов Гилберта и их расширений. Проведено сравнение размера множества информационных совокупностей и вероятность его получения для кодов Гилберта и случайных кодов. Установлено, что количество информационных совокупностей, полученных по предложенной процедуре, не растет с увеличением длины кода. Обсуждение. Полученные в работе результаты, показывают возможность разработки вычислительно эффективных декодеров на основе информационных совокупностей при исправлении однократных пакетов ошибок. В отличие от случайных линейных кодов, для которых методы построения информационных совокупностей, в том числе плотных, носят вероятностный характер, для кодов Гилберта определена процедура гарантированного построения множества информационных совокупностей минимального диаметра. Квазициклическая структура кодов Гилберта позволяет строить множества плотных информационных совокупностей меньшей размерности, чем для случайных кодов. Полученные результаты позволяют гарантировать исправление пакетов ошибок в пределах корректирующей способности кодов Гилберта и их расширений с малой вычислительной сложностью. Использование вычислительно эффективных процедур кодирования и декодирования пакетов ошибок позволит повысить надежность доставки сообщений в каналах с памятью.

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: русский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: коды Гилбертаинформационные совокупностиканалы с памятьюchannels with memoryGilbert codeserror burstsкорректирующая способностьпакеты ошибокerror correcting capabilityinformation sets
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Исследование и разработка методов повышения защищённости и надёжности доставки сообщений с использованием кодовой постквантовой криптографии в системах с множественным доступом (2025)
Похожие публикации
Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors
Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
On the rate of Gaussian approximation for online linear regression problems
Шешукова М. Е., Durmus A., Khusainov M. и др., Statistics 2026 P. 1–25
Добавлено: 4 сентября 2026 г.
Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR Volume 337, 17-21 August 2026, KIT, Amsterdam, the Netherlands
Proceedings of Machine Learning Research , 2026.
Добавлено: 4 сентября 2026 г.
A unified frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke detection
Khodadoust J., Куликова С. П., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 P. 111284–111284
Анализ острого ишемического инсульта (ОИИ) по двухмерным (2D) клиническим изображениям затруднен из-за неконтролируемого наклона срезов и геометрических несоответствий, нарушающих предположения моделей глубокого обучения (ГБО), не зависящих от положения. В данной статье предлагается унифицированная, учитывающая геометрию, частотно-доменная структура для локализации наклонных срезов и сегментации ишемического инсульта, которая явно разделяет оценку положения и анализ поражения. Метод сначала ...
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Proceedings of the 2026 Fourth International Conference on Distributed Computing and High Performance Computing (DCHPC)
IEEE, 2026.
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Discrete Markowitz Portfolio Optimization with Open-Source Classical and Quantum-Inspired Solvers: A Cross-Market Walk-Forward Study
Avdoshin S.M., Patrushev K. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 No. 4 часть 2 P. 245–256
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Benchmarking Synolitic Graphs for Autism Classification from Multisite Resting-State fMRI
Заикин А. А., Власенко Д. В., Захаров Д. Г. и др., Diagnostics 2026 Vol. 16 No. 17 P. 1–15
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование. Современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXIV Международной конференции, посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова
Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2025.
Сборник содержит материалы, представленные на XXIV Международной конференции «Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории», посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова. Материалы конференции будут полезны научным работникам, ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints
Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Localization in Medical Imaging: A Unified AI Approach for Ovaries, Follicles, and Vertebral Arteries
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Innovation in Medicine and Healthcare. Proceedings of 13th KES-InMed 2025, (SIST, volume 487)
Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Estimation of MAP component decoding of product codes in two-state channels
Овчинников А. А., Fominykh A., , in: Распределённые компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2023).: -, 2023. P. 101–106.
Добавлено: 18 декабря 2025 г.
Construction of LDPC Codes for Single Bursts Correction by Masking
Вересова А. М., Овчинников А. А., , in: 2025 XIХ International Symposium on Problems of Redundancy in Information and Control Systems (Redundancy), 5-7 Nov. 2025.: IEEE, 2025. P. 1–5.
Добавлено: 24 ноября 2025 г.
Usage of polar codes for fixed and random length error bursts correction
Овчинников А. А., Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики 2024 Vol. 25 No. 1 P. 53–60
Добавлено: 14 мая 2025 г.
Burst Detection and Correction for Gilbert Codes and its QC-LDPC Extensions
Вересова А. М., Овчинников А. А., , in: 2024 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON).: Novosibirsk: IEEE, 2024. P. 47–51.
Добавлено: 27 ноября 2024 г.
Исправление одиночных пакетов ошибок за пределами корректирующей способности кода с использованием информационных совокупностей
Исаева М. Н., Овчинников А. А., Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики 2024 Т. 24 № 1 С. 70–80
Введение. Исправление ошибок, возникающих при хранении, обработке, передаче информации является важнейшим методом обеспечения целостности данных. Для борьбы с возникающими ошибками используются методы помехоустойчивого кодирования. В реальных системах шумовые процессы обычно являются коррелированными, однако традиционные методы кодирования и декодирования используют декорреляцию, при этом известно, что эта процедура снижает предельно достижимые характеристики кодирования. Таким образом, актуальной является задача построения вычислительно эффективных методов ...
Добавлено: 4 марта 2024 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