Una nota acerca del método de la función inversa de codificación de redes
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Peña-Macias, V. (2024). Una nota acerca del método de la función inversa de codificación de redes. Revista De La Academia Colombiana De Ciencias Exactas, Físicas Y Naturales, 48(189), 936–951. https://doi.org/10.18257/raccefyn.3018

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Resumen

La teoría de codificación de redes estudia la transmisión de  mensajes a través de un grafo dirigido o red, de tal manera que los destinatarios previstos los reciban claramente. Es importante determinar la mejor forma de transmitir mensajes, lo cual se mide mediante una tasa. El método de la función inversa es una técnica que involucra la construcción de transformaciones lineales que cumplen ciertas condiciones asociadas con la topología de una red. Según la estructura de la red, el método funcionaría al producir una desigualdad propia del álgebra lineal, lo que a su vez brindaría información acerca del comportamiento de la tasa con respecto a un espacio vectorial sobre un cuerpo finito. Se demuestra aquí que el método puede usarse con la red conocida como Char-2, el cual produce una desigualdad válida en espacios vectoriales definidos sobre cuerpos de característica impar.

https://doi.org/10.18257/raccefyn.3018

Palabras clave

Grafo acíclico dirigido | transformación lineal | Codificación lineal de redes | Desigualdades rango lineales | Capacidad de red
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Ahlswede, R., Cai, N., Li, S.-Y. R., Yeung, R. W. (2000) Network information flow. IEEE Transactions on Information Theory, 46, 1204–1216. https://doi.org/10.1109/18.850663

Blasiak, A., Kleinberg, R., Lubetzky, E. (2011) Lexicographic products and the power of non-linear network coding. 2011 IEEE 52nd Annual Symposium on Foundations of Computer Science, 609–618. https://doi.org/10.1109/FOCS.2011.39

Connelly, J., Zeger, K. (2016) A class of non-linearly solvable networks. 2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 1964–1968. https://doi.org/10.1109/ISIT.2016.7541642

Connelly, J., Zeger, K. (2019) Capacity and achievable rate regions for linear network coding over ring alphabets. IEEE Transactions on Information Theory, 65(1), 220–234. https://doi.org/10.1109/TIT.2018.2866244

Das, N., Rai, B. K. (2017) On the dependence of linear coding rates on the characteristic of the finite field. arXiv:1709.05970.

Dougherty, R., Freiling, C., Zeger, K. (2005) Insufficiency of linear coding in network information flow. IEEE Transactions on Information Theory, 51(8), 2745–2759.https://doi.org/10.1109/TIT.2005.851744

Dougherty, R., Freiling, C., Zeger, K. (2007) Networks, matroids, and non-shannon information inequalities. IEEE Transactions on Information Theory, 3(6), 1949–1969. https://doi.org/10.1109/TIT.2007.896862

Dougherty, R., Freiling, C., Zeger, K. (2015) Achievable rate regions for network coding. IEEE Transactions on Information Theory, 61(5), 2488–2509. https://doi.org/10.1109/TIT.2015.2403315

Freiling, E. F. (2014) Characteristic dependent linear rank inequalities and applications to network coding. Dissertation for the doctoral degree, University of California, San Diego.

Pe˜na-Macias, V. (2023) Access structures for finding characteristic-dependent linear rank inequalities. Kybernetika - International Journal of Institute of Information Theory and Automation, 59(2), 198–208. https://doi.org/10.14736/kyb-2023-2-0198

Pe˜na-Macias, V., Sarria, H. (2020) Characteristic-dependent linear rank inequalities via complementary vector spaces. Journal of Information and Optimization Sciences, 42(2), 345–369. https://doi.org/10.1080/02522667.2019.1668157

Pe˜na-Macias, V., Sarria-Zapata, H. (2019) Characteristic-dependent linear rank inequalities in 21 variables. Revista De La Academia Colombiana De Ciencias Exactas, F´ısicas y Naturales, 43(169), 764–770. https://doi.org/10.18257/raccefyn.928

Shen, A., Hammer, D., Romashchenko, A. E., Vereshchagin, N. K. (2000) Inequalities for shannon entropy and kolmogorov complexity. Journal of Computer and Systems Sciences, 60, 442–464. https://doi.org/10.1006/jcss.1999.1677

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