2. Коды
Пусть 𝔸 𝑞 — некоторый алфавит из 𝑞 символов.
𝑞-ичный код — это произвольное множество
𝐶 ⊆ 𝔸 𝑞
𝑛
𝑛 — длина кода (длина кодовых слов)
𝐶 — мощность кода (число кодовых слов)
Чаще всего рассматривают двоичные коды, т.е. когда 𝑞 = 2 и 𝔸 𝑞 = 0,1 .
Для произвольного двоичного слова 𝒂 будем через 𝒂 обозначать вес
слова, т.е. величину
# 𝑖 ∣ 𝑎𝑖 ≠ 0
3. Границы Хемминга и Синглтона
Теорема. (Граница Хемминга, граница сферической упаковки)
Для любого 𝑛, 𝑀, 𝑑 𝑞-кода имеем 𝑀 ≤ 𝑞 𝑛
𝑆 𝑑−1 2 𝟎
Теорема. (В некотором смысле, обратная границе Хемминга)
Пусть числа 𝑞, 𝑛, 𝑀, 𝑑 ∈ ℕ таковы, что 𝑀 ≤ 𝑞 𝑛 𝑆 𝑑 𝟎 .
Тогда существует 𝑛, 𝑀, 𝑑 𝑞-код.
Теорема. (R.C. Singleton)
Для любого 𝑛, 𝑀, 𝑑 𝑞-кода имеем 𝑀 ≤ 𝑞 𝑛−𝑑+1
.
5. Граница Плоткина
Доказательство:
Рассмотрим матрицу, в которой по строкам выписаны все кодовые
слова:
𝒂1
⋮
𝒂 𝑀
Элементы этой матрицы будем обозначать 𝑎𝑖𝑗.
Оценим снизу и сверху следующую сумму:
𝑇 ≔
1≤𝑘≤𝑛
1≤𝑖<𝑗≤𝑀
𝟙 𝑎 𝑖𝑘≠𝑎 𝑗𝑘
7. Граница Плоткина
С другой стороны
𝑇 =
1≤𝑘≤𝑛 1≤𝑖<𝑗≤𝑀
𝟙 𝑎 𝑖𝑘≠𝑎 𝑗𝑘
Зафиксируем произвольное 𝑘.
Пусть среди кодовых слов ровно 𝑥 𝑠 слов имеют 𝑘-ю координату,
равную 𝑠. Тогда
1≤𝑖<𝑗≤𝑀
𝟙 𝑎 𝑖𝑘≠𝑎 𝑗𝑘
=
𝑠′≠𝑠′′
𝑥 𝑠′ ⋅ 𝑥 𝑠′′
9. Граница Плоткина
При любом 𝑘 мы получаем
𝑠′≠𝑠′′
𝑥 𝑠′ ⋅ 𝑥 𝑠′′ ≤
𝑀2
2
1 − 1
𝑞
Значит
𝑇 =
1≤𝑘≤𝑛 1≤𝑖<𝑗≤𝑀
𝟙 𝑎 𝑖𝑘≠𝑎 𝑗𝑘
≤
𝑛𝑀2
2
1 − 1
𝑞
10. Граница Плоткина
Сопоставим верхнюю и нижнюю оценки для 𝑇:
𝑀 ⋅ 𝑀 − 1
2
⋅ 𝑑 ≤ 𝑇 ≤
𝑛𝑀2
2
1 − 1
𝑞
Отсюда
𝑀 − 1 ⋅ 𝑑 ≤ 𝑛𝑟𝑀 ⇔ 𝑀 𝑑 − 𝑛𝑟 ≤ 𝑑
Так как 𝑑 − 𝑛𝑟 > 0 по условию, и 𝑀 ∈ ℤ, то
𝑀 ≤
𝑑
𝑑 − 𝑟𝑛
11. Вложение метрических пространств
Метрическое пространство — это множество с заданной на нём
метрикой.
Примеры:
• 0,1 𝑛, 𝑑 𝒂, 𝒃 — метрическое пространство Хемминга
(здесь 𝑑 — метрика Хемминга).
• ℝ 𝑛, 𝑑 𝒂, 𝒃 — евклидово метрическое пространство (здесь
𝑑 𝒂, 𝒃 ≔ 𝑖 𝑎𝑖 − 𝑏𝑖
2 — обычная евклидова метрика).
12. Вложение метрических пространств
Вложение метрического пространства 𝑈 в метрическое
пространство 𝑉 — это отображение 𝜙: 𝑈 → 𝑉, сохраняющее
метрику:
dist 𝑈 𝑥, 𝑦 = dist 𝑉 𝜙 𝑥 , 𝜙 𝑦
Вложение 𝑛-мерного хеммингова пространства в евклидово 𝑛-
мерное пространство при 𝑛 > 1 сделать не получится, но можно
выполнить отображение, сохраняющее определённую
информацию о метрике…
14. Лемма о векторах в ℝ 𝑛
Лемма (о тупоугольной системе векторов).
Пусть 𝒚, 𝒙1, … , 𝒙 𝑚 ∈ ℝ 𝑛
таковы, что выполнено
• 𝒙𝑖, 𝒚 > 0 для 𝑖 = 1, … , 𝑚
• 𝒙𝑖, 𝒙𝑗 ≤ 0 при 𝑖 ≠ 𝑗
Тогда 𝒙1, … , 𝒙 𝑚 линейно независимы и, в частности, 𝑚 ≤ 𝑛.
15. Доказательство леммы о векторах
Рассмотрим произвольную нулевую линейную комбинацию:
𝑐1 𝒙1 + ⋯ + 𝑐 𝑚 𝒙 𝑚 = 𝟎
Положим
Pos ≔ 𝑖 𝑐𝑖 > 0 , Neg ≔ 𝑖 𝑐𝑖 < 0
Нам нужно доказать, что Pos = Neg = ∅.
Допустим, что это не так, и придём к противоречию.
Пусть, например, Pos ≠ ∅ (быть может, при этом Neg = ∅).
28. Что было и что будет
На лекции мы рассмотрели:
• Граница Плоткина
• Вложение метрических пространств
• Граница Элайеса—Бассалыго
В следующий раз:
• Линейные коды