Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
17.4. ГРАНИЦЫ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯИногда для получения хороших оценок мощности кода с заданным спектром расстояний можно использовать линейное программирование. Мы начнем этот раздел с краткого описания линейного программирования. Затем будут даны приложения, сначала для произвольных двоичных кодое, а затем для равновесных кодов. Асимптотические результаты, справедливые для больших Линейное программирование (см., например, Симоньяр [1211] или Фикен [428]). Оно изучает методы нахождения максимума (или минимума) линейной формы, называемой целевой функцией, которая удовлетворяет некоторым линейным ограничениям. Типичная задача выглядит так. Задача. (I). Прямая задача линейного программирования. Найти действительные числа
при условии, что эти числа удовлетворяют неравенствам
Имеется двойственная задача связанная с этой, в которой число переменных равно числу ограничений в прямой задаче, а число ограничений равно числу переменных в прямой задаче. Задача. (II). Двойственная задача линейного программирования. Найти действительные числа
при условии, что эти числа удовлетворяют неравенствам
Обе задачи удобно формулировать на матричном языке: (I). Максимизировать
(II). Минимизировать
Вектор Теорема 15. Если
приводят к неравенству
Аналогично из условий
вытекает, что Теорема 16. (Теорема двойственности.) Пусть Доказательство. (Необходимость.) Предположим, что Теорема 17. (Теорема о дополнительной нежесткости.) Пусть соответственно. Тогда оба решения
и для каждого
Другими словами, если в ограничениях прямой задачи не выполняется равенство, то соответствующая переменная двойственной задачи должна равняться нулю, и наоборот. Доказательство может быть предоставлено читателю. Применения к кодам (Дельсарт [350—352]). Пусть
Преобразованный спектр
где Кроме того, Теперь нам будет весьма полезна теорема 6 гл. 5 (или теорема 12 гл. 21), которая утверждает, что
Таким образом, если Задача. (III). Найти числа
при условии, что
Следовательно, имеет место следующая теорема. Теорема 18. (Первый вариант границы линейного программирования для кодов.) Если Заметим, что задача (III) всегда имеет, конечно, следующее допустимое решение: Помимо (17.25) и (17.26) часто можно использовать другие ограничения на числа Пример. (Оптимальность кода Надлера.) Найдем максимально возможный код длины 12, исправляющий две ошибки. Если к такому коду добавить общую проверку на четность, то мы получим код длины 13 с минимальным расстоянием 6, расстояния между различными словами которого принимают только значения 6, 8, 10 и 12; предположим, что код Пусть
Тогда
(Всего имеется только 6 различных неравенств — см. упражнение (43) гл. 5.) Может быть найдено и другое неравенство. Ясно, что
(Легко доказать это непосредственно). Наконец, если
Поэтому, конечно,
Суммирование по всем
В действительности оказываются достаточными ограничение (17.28) и первые два ограничения (17.27), так что мы рассмотрим следующую задачу: максимизировать
и
Двойственная задача такова: минимизировать
и
Допустимыми решениями обеих этих задач являются следующие решения:
На самом деле, так как соответствующие целевые функции равны
то согласно теореме 16 решения (17.31) и (17.32) оптимальны. (Эти решения легко получаются вручную, если воспользоваться симплекс-методом, см. [428] или [1211].) Следующие рассуждения показывают, что (17.31) — единственное оптимальное решение. Пусть
Таким образом, Заметим, что этот метод дал нам спектр расстояний кода Кроме того, так как первые два условия (17.27) выполняются со знаком равенства, то в преобразованном спектре Если получаемая методом линейного программирования граница оказывается нечетным числом, скажем,
Внутренняя сумма содержит нечетное число элементов
Следующий пример показывает, как это используется. Пример. код длины 9 с расстоянием 4, имеющий спектр расстояний
и, кроме того, мы можем добавить следующие ограничения:
которые доказываются так же, как и неравенства (17.28). С помощью линейного программирования мы находим, что наибольшее значение суммы чисел Предположим, что
так что Вернемся к общему случаю и рассмотрим задачу, двойственную задаче (III). Это позволит нам получить аналитические границы. Двойственная задача такова. Задача (IV). Найти числа
при условии, что
Переход к двойственной задаче имеет то преимущество, что любое допустимое решение задачи (IV) согласно теореме 15 является верхней границей для объема кода. В то же время только оптимальное решение задачи (III) дает верхнюю оценку. Оказалось, что допустимое решение задачи (IV) проще всего выражать посредством многочлена, который мы обозначим через
Тогда Доказательство.
Из предыдущего замечания мы сразу же получаем следующую теорему. Теорема 20. (Второй вариант границы линейного программирования для кодов.) (Дельсарт [350].) Предположим, что мы можем найти многочлен
то
Тогда, если
Следствие
удовлетворяет условиям
то
Из теоремы 17 вытекает, что любой код, для которого в (17.43) имеет место равенство, должен удовлетворять следующим дополнительным свойствам. Теорема 22. Пусть
и
Примеры. (1). Мы начнем с очень простого примера и покажем, что код, дуальный к коду Хэмминга, оптимален. Для этого мы воспользуемся следствием 21, чтобы показать, что код
так что
условия следствия 21 выполняются, и поэтому согласно оценке (17.44)
Таким образом, код, дуальный к коду Хэмминга, оптимален. Более того, согласно теореме (2). Код Адамара (3). Найдем теперь границу для объема кода с минимальным расстоянием Упражнение. (16). (Дельсарт.) Получить из следствия 21 границу сферической упаковки. [Указание. Пусть
где
Пример. (4). (Граница Синглтона (Дельсарт).) Чтобы выполнялись условия следствия 21, можно положить
Коэффициенты определяются следующим образом (теорема 20 гл. 5):
Для получения последнего равенства мы воспользовались упражнением (41) гл. 5. Заметим, что если
Полученное неравенство является обобщением границы Синглтона (гл. 1, теорема 11) для нелинейных кодов. Упражнения. (17). Показать, что если (18). (Дельсарт.) Пусть
при условии, что знаменатель положителен. Неравенство (17.46) известно как граница Грея — Рэнкина (см. работы Грея [561] и Рэнкина [1090, 1091]). [Указание. Образовать Заметим, что для конференс-матричных (19). Показать, что каждое допустимое решение задачи (III) удовлетворяет неравенству (20). (Мак-Элис [944]). Другой вариант следствия 21: если многочлен
удовлетворяет условиям
то
[Указание. Положить (21). ([944]). Для четного (22). ([944]). Для значений
где Задача (нерешенная). (17.5). Дать комбинаторное доказательство того, что Граница линейного программирования для равновесных кодов. (Дельсарт [352].) Для равновесных кодов также справедлива граница линейного программирования. Пусть Обозначим через
и коэффициенты
а многочлен
представляет собой многочлен Эберлейна (см. § 21.6). Таким образом, с помощью линейного программирования можно получить оценки величины Пример.
Таким образом, Задача (нерешенная) (17.6). Существует ли код с таким спектром расстояний? Именно таким путем были получены значения, приведенные на рис. ПА.З и помеченные там буквой
|
1 |
Оглавление
|