• 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
  • Исправление одиночных пакетов ошибок за пределами корректирующей способности кода с использованием информационных совокупностей
  • 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
  • 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
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

?

Исправление одиночных пакетов ошибок за пределами корректирующей способности кода с использованием информационных совокупностей

Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24. № 1. С. 70–80.
Исаева М. Н., Овчинников А. А.

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 декодирования,
которые позволяли бы бороться с группирующимися ошибками при использовании широкого класса кодов.
Метод. Для борьбы с одиночными пакетами ошибок использован подход, основанный на декодировании
по информационным совокупностям. Несмотря на то, что при исправлении независимых ошибок данный
метод имеет экспоненциальную сложность, предложенный подход применяет количество информационных
совокупностей, линейно растущее с длиной кода, и обеспечивает, таким образом, полиномиальную сложность
декодирования. Дальнейшее уменьшение числа информационных совокупностей возможно с помощью
предложенного метода использования плотных информационных совокупностей. Выполнен анализ векторов
ошибки, корректно исправляемых предложенными методами. Анализ проведен для кодов небольшой
длины на основе стандартной расстановки, позволяющей оценить как множество ошибок, потенциально
исправляемых кодом, так и характеристики декодера. Основные результаты. Предложен метод декодирования
одиночных пакетов на основе выбора линейного числа информационных совокупностей. Описано улучшение
метода декодирования с помощью использования счетчика векторов ошибки, позволяющее в ряде случаев
увеличить число исправляемых векторов ошибки. Представлен метод декодирования на основании плотных
информационных совокупностей, который позволяет значительно снизить количество информационных
совокупностей или повысить количество исправляемых векторов ошибок по критерию минимальной длины
пакета. Выполненный анализ рассмотренных декодеров с помощью стандартной расстановки показал, что
предложенные алгоритмы позволяют исправлять значительное число векторов ошибки сверх гарантированно
исправляемой длины пакета. Обсуждение. Предложенные декодеры позволяют исправлять одиночные пакеты
ошибок за полиномиальное время для произвольных линейных кодов, при этом результаты экспериментов
продемонстрировали, что декодеры не только исправляют все ошибки в пределах корректирующей способности кода, но и значительное количество векторов ошибки сверх нее. Направлениями дальнейших исследований возможен анализ предложенных алгоритмов декодирования для длинных кодов, где метод анализа на основе стандартной расстановки неприменим. Также могут быть осуществлены разработка и анализ методов декодирования для множественных пакетов и совместного исправления пакетирующихся и независимых ошибок.

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: русский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: информационные совокупностиканалы с памятьюнизкоплотностные кодыкорректирующая способностьпакеты ошибок
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Исследование и разработка методов множественного доступа и помехоустойчивого кодирования для организации энергоэффективной передачи данных в системах Интернета вещей (2024)
Похожие публикации
QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks
Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface
Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.
Добавлено: 10 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like
Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect
Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Программные инструментальные средства для разработки мероприятий по снижению брака серийного производства
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116
Представлен обзор современных методов и основанных на них программных инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Моделирование и оценка ресурсных затрат алгоритмов маршрутизации в сетях на кристалле с двумерной циркулянтной топологией
Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127
В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей. Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
AlphaDent: A dataset for automated tooth pathology detection
Sosnin E. I., Vasil’ev Y. L., Solovyev R. A. и др., Computer Optics 2025 Vol. 49 No. 6 P. 1129–1137
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент
Назаренко А. Г., Федоров М. В., Мошкин А. С. и др., Вестник Росздравнадзора 2026 № 1 С. 14–29
Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)
Honolulu: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization
Vasilev A., Kapitanov A., Solovyev Roman A. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect
Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169
Добавлено: 3 мая 2026 г.
On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees
Талецкий Д. С., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 1 мая 2026 г.
Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)
Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.
Добавлено: 30 апреля 2026 г.
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли
М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.
Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Bioinspired Method of Agent Redistribution between Groups
Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144
Добавлено: 29 апреля 2026 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.
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.
Поиск информационных совокупностей при исправлении пакетов ошибок квазициклическими кодами
Исаева М. Н., T-Comm: Телекоммуникации и транспорт 2023 Т. 17 № 7 С. 4–12
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 ...
Добавлено: 17 июля 2023 г.
Влияние уменьшения информационной избыточности на параметры криптосистемы на основе кодов, исправляющих пакеты ошибок
А. А. Овчинников, А. М. Вересова, В кн.: Обработка, передача и защита информации в компьютерных системах '22. Сборник докладов Второй Международной научной конференции. Санкт-Петербург, 2022.: СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2022. С. 277–281.
При анализе и разработке криптосистем с открытым ключом большое внимание уделяется оптимизации размера ключей и стойкости. Однако информационная избыточность в таких системах также является важной характеристикой. В статье рассматривается вопрос оценки параметров системы, основанной на декодировании пакетов ошибок, при уменьшении избыточности. ...
Добавлено: 27 октября 2022 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
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору