25、交替码的简化高速长距离列表译码算法

交替码的简化高速长距离列表译码算法

在编码理论和密码学领域,交替码的译码问题一直是研究的重点。本文将介绍一种简化的列表译码算法,它能够高效地纠正交替码中的错误,尤其适用于McEliece和Niederreiter公钥密码系统中使用的经典Goppa码。

1. 交替码的基本概念

交替码是一类重要的线性码,它的定义如下:
取任意素数幂$q$,整数$m \geq 1$,整数$n \geq m$且$n \leq q^m$,整数$t \geq 1$且$t \leq n/m$,不同的$\alpha_1, \ldots, \alpha_n \in F_{q^m}$,以及非零的$\beta_1, \ldots, \beta_n \in F_{q^m}$。定义集合$C$为:
[
C = {(\beta_1f(\alpha_1), \ldots, \beta_nf(\alpha_n)) : f \in F_{q^m}[x], \deg f < n - t, \beta_if(\alpha_i) \in F_q \text{ 对于每个 } i}
]
集合$C$是一个$[n, \geq n - mt, \geq t + 1]$的线性码,它是$F_q$ - 向量空间$F_q^n$的子空间,维数至少为$n - mt$,任意两个不同元素的汉明距离至少为$t + 1$。

交替码的类包含了许多著名的码,如二进制Reed - Solomon码、BCH码、各种奇特征推广码以及经典Goppa码。

2. 错误纠正问题及已有算法

对于交替码$C$的$w$ - 错误纠正问题,即给定一个与$c \in C$距离为$w$的向量,找到

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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