FAKULTA STROJNíHO INŽENÝRSTVí ÚSTAV MATEMATIKY
|
|
- Otto Liška
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNíHO INŽENÝRSTVí ÚSTAV MATEMATIKY FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF MATHEMATICS OBECNÉ M - ZNAKOVÉ KÓDY GENERAL CODES WITH M MARKS BAKALÁŘSKÁ PRÁCE BACHELOR S THESIS AUTOR PRÁCE AUTHOR VEDOUCÍ PRÁCE SUPERVISOR JAN HOLEŠOVSKÝ prof. RNDr. LADISLAV SKULA, DrSc. BRNO 2010
2
3 Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství Ústav matematiky Akademický rok: 2009/2010 ZADÁNÍ BAKALÁŘSKÉ PRÁCE student(ka): Jan Holešovský který/která studuje v bakalářském studijním programu obor: Matematické inženýrství (3901R021) Ředitel ústavu Vám v souladu se zákonem č.111/1998 o vysokých školách a se Studijním a zkušebním řádem VUT v Brně určuje následující téma bakalářské práce: v anglickém jazyce: Obecné m - znakové kódy General Codes with m Marks Stručná charakteristika problematiky úkolu: Podání výkladu teorie samoopravných kódů v maximální obecnosti a následovné zaměření na lineární kódy vzhledem ke zjišťování a opravování jejich chyb vzniklých přenosem. Za metodu vyšetřování této oblasti bude použita lineární algebra nad Galoisovým tělesem řádu 2. Jádrem problematiky tohoto úkolu bude studium perfektních kódů projednoduché opravy (Hammingův kód). V rámci tohoto úkolu budou řešené konkrétní příklady i s použitím výpočetní techniky. Cíle bakalářské práce: Ovládnutí základů teorie samopravných kódů specielně lineárních a perfektních kódů pro jednoduché opravy. Předpokládá se získání schopnosti řešit úlohy teorie kódování nad Galoisovým tělesem řádu 2 i s využitím výpočetní techniky.
4 Seznam odborné literatury: [1]J.Šlapal, Metody diskrétní matematiky,cerm,brno, [2]J.Adámek, Kódování, SNTL,Praha,1989. [3]R.Matoušek, Metody kódování, studijní text, FS VUT, Brno, [4]G.L.Mullen,C.Mummert, Finite Fields and Applications, AMS, Providence, Vedoucí bakalářské práce: prof. RNDr. Ladislav Skula, DrSc. Termín odevzdání bakalářské práce je stanoven časovým plánem akademického roku 2009/2010. V Brně, dne L.S. prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. Ředitel ústavu prof. RNDr. Miroslav Doupovec, CSc. Děkan fakulty
5 Abstrakt Tato bakalářská práce se zabývá výsledky teorie samoopravných kódů, tj. kódů, které slouží výhradně k detekci a opravě chyb vznikajících při komunikaci pomocí těchto kódů. Cílem práce je především podání této teorie v maximální obecnosti a následné zaměření na některé významné kódy. Pomocí lineární algebry nad konečným tělesem zavedeme samoopravný kód jako množinu se strukturou, jejíž vlastností využijeme pro značné zjednodušení detekce a opravování chyb. Poznatky získané v předchozích kapitolách pro obecné kódy jsou v závěru práce aplikovány na známé binární kódy nad dvouprvkovým konečným tělesem (tzv. Hammingovy kódy a Golayův kód). S jejich pomocí jsou ukázány vlastnosti těchto kódů, díky nimž tyto patří mezi nejvýznamnější binární kódy. Summary This bachelor s thesis is concerned with results of error-correcting codes theory, which deals with detection and correction of errors, that arise during communication by means of these codes. The aim of this thesis is the explanation of the theory above in absolute generality, followed by detail view of some significant codes. Using linear algebra over finite fields, we will introduce an error-corecting code like a set with structure, whose characters considerably simplify the detection and correction of errors. The knowledge, that was acquired for general codes, is applied to well-known binary codes at the end of the thesis (ie. Hamming codes and Golay code). With these codes are demonstrated their properties, that sort these codes to the most important binary codes. Klíčová slova Samoopravné kódy, konečná tělesa, lineární prostor. Keywords Error-correcting codes, finite fields, linear space. HOLEŠOVSKÝ, J.Obecné m - znakové kódy. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství, s. Vedoucí prof. RNDr. Ladislav Skula, DrSc.
6
7 Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci Obecné m - znakové kódy vypracoval samostatně pod vedením prof. RNDr. Ladislava Skuly, DrSc. s použitím materiálů uvedených v seznamu literatury. Jan Holešovský
8
9 Děkuji svému školiteli prof. RNDr. Ladislavovi Skulovi, DrSc. za vedení mé bakalářské práce a mnohé podněty, které vedly ke zlepšení obsahové a stylistické stránky této práce. Jan Holešovský
10
11 Obsah OBSAH 1 Úvod 13 2 Samoopravné kódy Základní pojmy a vlastnosti Detekce a oprava chyb Informační a kontrolní znaky Lineární kódy Lineární kód nad tělesem F m Generující a kontrolní matice lineárního kódu Detekce a oprava chyb lineárního kódu Speciální binární kódy Hammingovy kódy Golayův kód Závěr 47 A Generující matice kódu G
12 OBSAH 12
13 1. Úvod 1. ÚVOD Teorie kódování je dnes takřka nedílnou součástí našeho každodenního života. Setkáváme se s ní nejen na poli výpočetní techniky, ale také v běžných formách, jako jsou např. Morseova abeceda, čárové kódy, ale také mluvená či znaková řeč. Kódování informací provádíme z různých důvodů, mezi než patří především: Komprese dat, tedy kódování sloužící ke zmenšení objemu dat. Kryptografie, kódování s účelem utajení informací pomocí šifrování přenášených dat. Samoopravné kódy, někdy též bezpečnostní kódy, sloužící k detekci a opravě chyb dat, přenášených reálným prostředím, tj. prostředím, kde může dojít k přenosovým poruchám. Z těchto partií je tato práce věnována výhradně samoopravným kódům, metodám konstrukce těchto kódů a některým algoritmům sloužícím pro zjednodušení detekce a opravy chyb. Využíváme základních znalostí lineární a obecné algebry a některých partií diskrétní matematiky, především pak znalostí konečných těles, lineárních prostorů a formálních jazyků. Přenos informací realizujeme pomocí posloupností nad danou abecedou, tzv. slovy, které mají předepsanou délku. Mezi aplikace samoopravných kódů patří například minimalizace šumu při přehrávání přenosových médií, přenos informací mezi dvěma počítači, přenos dat ze satelitů, apod. Při přenosu informací fyzikálním prostředím může docházet vlivem interferencí k jejich poškozením (tyto mohou být způsobeny např. bouřkami, jinými vlivy počasí, poškrábáním kompaktního disku, špatnou artikulací při mluvené řeči, atd.), která způsobí, že se přijatá zpráva liší od zprávy vyslané. Teorie samoopravných kódů se zabývá tím, jak tyto chyby odhalit a také opravit, pokud možno, co nejefektivněji. V tomto případě pak uměle navyšujeme redundanci (tj. nadbytečně přenášené množství informace), abychom zvýšili naši schopnost detekovat a opravit vzniklé chyby. Přitom předpokládáme, že výskyt chyb je zcela náhodný a nevznikají shlukové chyby. Cílem teorie samoopravných kódů je navrhnout kódy, které při dané redundanci opravují co nejvíce chyb; popřípadě při dané schopnosti opravovat chyby minimalizují nadbytečně přenášenou informaci. V první části této práce se zaměřujeme na základní vlastnosti obecných samoopravných kódů a nejjednodušší způsoby detekce a opravy chyb. Nabyté poznatky dále uplatňujeme u kódů se strukturou, tzv. lineárních kódů, které pomocí lineární a obecné algebry konstruujeme nad libovolným konečným tělesem. Jak ukážeme, lineární kódy díky svým speciálním vlastnostem umožňují mnohem jednodušší opravu chyb a jsou tak daleko efektivnější, než obecné kódy. Na závěr představujeme známé lineární kódy (Hammingovy a Golayovy kódy) nad dvouprvkovým tělesem, které jsou tzv. perfektní, tj. při daném počtu opravitelných chyb mají nejmenší možnou redundanci. V práci jsou použity některé z poznatků lineární a obecné algebry a teorie kódování, které jsou převzaty z publikací uvedených v seznamu literatury. 13
14 14
15 2. Samoopravné kódy 2.1. Základní pojmy a vlastnosti 2. SAMOOPRAVNÉ KÓDY Definice 2.1. m-árním slovem délky n (n N) rozumíme konečnou neprázdnou posloupnost x = (x 1, x 2,..., x n ), kde x i {0, 1,..., m 1}, 1 i n, i N, m 2, m N. Množinu všech m-árních slov délky n označme V (n) ( V (n) = m n ). Poznámka. m-ární slova označujeme tučnými písmeny a místo zápisu uspořádané n-tice většinou píšeme x = x 1 x 2... x n. Pro zjednodušení se omezme pouze na kódová slova stejné délky n (n N). Kód, jehož všechna slova mají stejnou délku, v literatuře často označovaný jako blokový kód, bývá v teorii kódů uvažován nejčastěji, a proto označením kód budeme vždy rozumět právě blokový kód. Dále předpokládejme, že při přenosu kódových slov a při jejich poruchách nedochází ke změně jejich délky, takže přijatých znaků je stejně jako vyslaných, ale na stejných pozicích se mohou lišit. Definice 2.2. m-árním kódem rozumíme libovolnou neprázdnou podmnožinu C(n) V (n), C(n) 2. Číslo n se nazývá délka kódu C(n) a prvky množiny C(n) se nazývají kódová slova kódu C(n). Pro další zjednodušení budeme m-ární kód značit jednoduše C = C(n) a, nebude-li moci dojít k záměně či nepřesnosti, označení m-ární budeme vynechávat. Jako velikost kódu C budeme označovat počet jeho prvků, tedy C. Definice 2.3. Necht Σ Z je konečná abeceda a Σ k Z množina všech slov délky k, kde k N, nad abecedou Σ Z. Bud W Σ k Z jazyk nad abecedou Σ Z a C V (n) m-ární kód délky n. Pak kódování je bijektivní zobrazení π : W C. Abecedu Σ Z nazýváme zdrojovou abecedou a množinu Σ k Z množinou zdrojových slov. Poznámka. Každé m-ární slovo lze také chápat jako slovo délky n nad abecedou Σ = {0, 1,..., m 1}, kterou nazýváme kódovou abecedou, a každý m-ární kód je pak jazyk nad toutéž abecedou, jehož všechna slova mají délku n. Definice 2.4. Necht a = a 1 a 2... a n, b = b 1 b 2... b n jsou m-ární slova délky n. Pak Hammingovou vzdáleností (nebo stručněji vzdáleností) d(a, b) rozumíme počet znaků, v nichž se slova a a b liší, tudíž d(a, b) = {i Z, 1 i n : a i b i }. 15
16 2.1. ZÁKLADNÍ POJMY A VLASTNOSTI Věta 2.1. Vzdálenost d m-árních slov délky n na V (n) je metrikou na množině V (n), tj. pro každá slova a, b, c V (n) jsou splněny tyto podmínky: (i) d(a, b) = 0 a = b, (ii) d(a, b) = d(b, a), (iii) d(a, b) d(a, c) + d(c, b). Důkaz. Ověříme, že vzdálenost d splňuje základní axiomy metriky. Bud te a, b, c V (n), a = a 1 a 2... a n, b = b 1 b 2... b n, c = c 1 c 2... c n, kde a i, b i, c i {0, 1,..., m 1}, i N, 1 i n. (i) Položme U = {i Z, 1 i n : a i b i }. Necht d(a, b) = 0. Pak platí d(a, b) = 0 U = 0 U = a i = b i pro i N, 1 i n a = b. Necht a = b. Pak platí a = b U = d(a, b) = U = = 0. Platnost první podmínky je tak dokázána. (ii) Platí d(a, b) = {i Z, 1 i n : a i b i } = {i Z, 1 i n : b i a i } = d(b, a). Tímto je dokázána i platnost druhé podmínky. (iii) Položme U = {i Z, 1 i n : a i b i }, V = {i Z, 1 i n : a i c i }, W = {i Z, 1 i n : c i b i }. Pak U = d(a, b), V = d(a, c), W = d(c, b). Necht i U. Pak platí a i b i a zároveň máme nebo a i = c i c i b i i W, a i c i i V. Tedy U V W. Jelikož U V + W, dostáváme tak d(a, b) d(a, c)+d(c, b). Věta je tak dokázána. Definice 2.5. Bud C m-ární kód. Minimální vzdáleností δ = δ(c) označíme nejmenší vzdálenost d dvou různých kódových slov, tudíž δ = min{d(a, b) : a, b C, a b}. 16
17 2.2. Detekce a oprava chyb 2. SAMOOPRAVNÉ KÓDY Pokud bylo vysláno kódové slovo a přijato slovo, které není kódové (tj. z množiny V (n) C), pak řekneme, že jsme objevili chybu. Pokud jsme ale přijali kódové slovo, pak bud k chybě nedošlo, nebo jsme ji pouze neobjevili, protože při přenosu mohlo být slovo vyslané změněno na jiné kódové slovo. Jestliže se přijaté slovo liší od odeslaného v e znacích (e N), pak řekneme, že došlo k e chybám. Vzdálenost d(a, b) slov a, b vyjadřuje počet znaků, kterými se tato slova liší. Udává tedy počet znaků, které by se musely v kódovém slově a změnit, abychom dostali kódové slovo b, a tudíž nepoznali, že došlo k nějaké chybě. Minimální vzdálenost δ pak vyjadřuje nejmenší ze všech vzdáleností d daného kódu C, tj. nejmenší počet znaků, které by musely být změněny v některém kódovém slově, abychom dostali jiné kódové slovo. Definice 2.6. Bud C m-ární kód. Řekneme, že kód C detekuje (umí zjistit) e chyb, e Z, e 0, jestliže platí δ > e. Označme C (e) množinu všech slov z V (n), která mohla být přijata po vyslání kódového slova kódu C a po změně jejich e znaků. Tedy pro n N, C V (n), e Z, e 0 máme C (e) = {x V (n) : a C, d(a, x) e}. Definice 2.7. Bud C m-ární kód a e celé nezáporné číslo. Řekneme, že kód C opravuje e chyb, jestliže pro a, b C, x C (e) platí d(a, x) e, d(b, x) e a = b. Kódovací princip nejbližšího souseda. Nejčastěji se oprava kódů provádí právě způsobem. kdy po přijetí nekódového slova předpokládáme, že bylo vysláno takové kódové slovo, které má od přijatého nejmenší vzdálenost. Chceme-li určit vyslané slovo jednoznačně, je přitom přirozeně nutné požadovat, aby takové slovo bylo jediné. Mějme m-ární kód C. Předpokládejme, že kód C opraví e chyb (e Z, e 0). Jestliže bylo přijato nekódové slovo x (x C (e) C) a existuje takové slovo a (a C), že d(a, x) e, pak bylo vysláno právě kódové slovo a, které bylo změněno na slovo x. Hledané vyslané slovo a lze nalézt také užitím následující vlastnosti: d(a, x) = min{d(b, x) : b C}. Příklad 2.1. Mějme ternární kód C délky n = 5. Určete maximální počet chyb, které kód C detekuje. Bylo-li přijato nekódové slovo x = určete, které kódové slovo bylo původně vysláno, za předpokladu, že kód C opravuje jednu chybu. C = {00000, 11111, 22222, 10221, 00212} Označme slova kódu C po řadě jako a, b, c, d a e. Chceme-li zjistit, kolik chyb kód C detekuje, musíme zjistit jeho minimální vzdálenost δ. 17
18 2.2. DETEKCE A OPRAVA CHYB d(a, b) = 5 d(b, d) = 3 d(a, c) = 5 d(b, e) = 4 d(a, d) = 4 d(c, d) = 3 d(a, e) = 3 d(c, e) = 3 d(b, c) = 5 d(d, e) = 3 Protože platí, že minimální vzdálenost je minimum vzdáleností d mezi kódovými slovy, máme δ = 3. Kód C umí tedy zjistit maximálně 2 chyby, což plyne přímo z definice 2.6. Bylo přijato slovo x, které ovšem není kódové. Určíme vzdálenost kódových slov od slova x : d(x, a) = 4 d(x, b) = 3 d(x, c) = 3 d(x, d) = 2 d(x, e) = 1 Z principu nejbližšího souseda a z faktu, že kód C opravuje nejvýše jednu chybu, plyne, že vyslané slovo bylo slovo e = 00212, které má od přijatého slova x nejmenší vzdálenost d = 1. Věta 2.2. Necht C je m-ární kód a e celé nezáporné číslo. Kód C opravuje e chyb, jestliže jeho minimální vzdálenost δ splňuje 18 Důkaz. δ 2e + 1. (i) Předpokládejme, že δ 2e + 1. Dokážeme, že kód C opravuje e chyb. Necht a, b C, x C (e). Z platnosti d(a, x) e, d(b, x) e a využitím trojúhelníkové nerovnosti dostáváme Jestliže a b, pak platí d(a, b) d(a, x) + d(b, x) 2e. δ d(a, b) δ 2e. To je ovšem spor. Musí tedy platit a = b a tudíž kód C opravuje e chyb. (ii) Předpokládejme, že kód C opravuje e chyb a že platí nerovnost δ 2e. Mezi kódovými slovy existují taková slova a, b C, že d(a, b) = δ. Bez újmy na obecnosti můžeme předpokládat, že znaky v nichž se slova a a b liší se nacházejí na prvních pozicích: a = a 1 a 2... a δ a δ+1... a n, b = b 1 b 2... b δ b δ+1... b n, kde a i b i pro 1 i δ a a i = b i pro δ + 1 i n (i Z).
19 2. SAMOOPRAVNÉ KÓDY (a) Necht je minimální vzdálenost sudé číslo. Pak můžeme psát δ ve tvaru δ = 2l, l N. Položíme c = c 1 c 2... c n, c V (n), kde c 1 = a 1, c 2 = a 2,..., c l = a l, c l+1 = b l+1,..., c 2l = b 2l, c 2l+1 = b 2l+1 = a 2l+1,..., c n = b n = a n. Platí d(a, c) = l = δ 2 e, d(b, c) = l = δ 2 e. Z vlastnosti minimální vzdálenosti a z definice 2.7. pak plyne, že a = b a tedy i d(a, b) = 0, což je spor. (b) Necht je δ liché číslo. Minimální vzdálenost můžeme psát ve tvaru δ = 2l+1, l N. Položíme c = c 1 c 2... c n, c V (n), kde c 1 = a 1, c 2 = a 2,..., c l = a l, c l+1 = b l+1,..., c 2l+1 = b 2l+1, c 2l+2 = b 2l+2 = a 2l+2,..., c n = b n = a n. Pak platí nebot d(a, c) = l + 1 e, d(b, c) = l < e, δ = 2l + 1 < 2e + 1 l < e. Z toho opět plyne a = b a zároveň d(a, b) = 0, což je spor. Platí tudíž opačná nerovnost δ > 2e + 1. Věta je tím dokázána Informační a kontrolní znaky U vybraných kódů můžeme určit některé znaky v kódových slovech za informační, které lze libovolně zvolit (nesou vyslanou informaci), a ostatní za kontrolní, které slouží pouze k detekci chyb a opravě slov. Kontrolní znaky jsou plně určeny znaky informačními. Speciální vlastnosti těchto kódů slouží hlavně ke zjednodušení rozpoznání chyb a opravě slov, a tím i k úspoře času potřebného pro tyto úkony. Definice 2.8. Bud C(n) V (n) m-ární kód. Existuje-li prosté zobrazení ϕ množiny všech m-árních slov délky k (k N, k < n) na množinu všech kódových slov, ϕ : V (k) C(n), pak řekneme, že m-ární kód C(n) má k informačních znaků a n k kontrolních (někdy též paritních) znaků. Zobrazení ϕ pak nazýváme kódováním informačních znaků. 19
20 2.3. INFORMAČNÍ A KONTROLNÍ ZNAKY Definice 2.9. Bud C(n) V (n) m-ární kód. Řekneme, že C(n) je systematický, jestliže existuje přirozené číslo k < n takové, že pro každé slovo a V (k), a = a 1 a 2... a k existuje právě jedno kódové slovo ã C(n) tak, že ã = a 1 a 2... a k a k+1... a n, kde a i {0, 1,..., m 1}, 1 i n, i N. Kódování informačních znaků ϕ : V (k) C(n) se pak nazývá systematické a je dáno předpisem ϕ(a 1 a 2... a k ) = a 1 a 2... a k a k+1... a n. Kód celkové kontroly parity. Mezi nejběžnější typy systematických blokových kódů popsaných v literatuře patří například binární kód celkové kontroly parity. K vyslanému binárnímu slovu přidáme jeden kontrolní znak tak, aby byla zachována sudá parita v kódovém slově (tj. aby kódové slovo mělo sudý počet jedniček). Vznikne tak binární kód délky n, který má n 1 informačních znaků a jeden kontrolní. Takový kód detekuje jednu chybu, ale nedokáže žádnou opravit. Např. pro n = 4 je to kód: C = {0000, 1100, 1010, 0110, 1001, 0101, 0011, 1111}. Kód celkové kontroly parity lze jednoduše zobecnit i pro m-ární slova. Kontrolní znak pak můžeme zvolit tak, aby součet cifer informačních znaků a tohoto kontrolního znaku byl kongruentní s nulou modulo m 1. Tento kód by opět uměl detekovat jednu chybu a žádnou by neopravoval. Koktavý kód. Dalším významným kódem je tzv. koktavý kód, který není systematický a ve kterém se každý znak dvakrát po sobě opakuje. Tento kód má polovinu informačních a polovinu kontrolních znaků. Koktavý kód detekuje pouze jednu chybu a opět nedokáže opravit žádnou. Kódová slova koktavého m-árního kódu délky 2n jsou tvaru: x = x 1 x 1 x 2 x 2... x n x n, x i {0, 1,..., m 1}, 1 i n, i N. Uvedené typy kódů sice nedokáží opravovat žádné chyby vzniklé přenosem a dokonce ani neurčí, ve kterém znaku k chybě došlo, ale přesto jejich užití může být vysoce efektivní. A to zvláště v případech, kdy můžeme požádat o opakování chybně přijatého kódového slova, nebot díky svým schopnostem dokáží rychle a jednoduše odhalit chybné slovo. Opakovací kód. V případě velkého vlivu interferencí působících na přenášená slova, popř. při jednosměrné komunikaci, kdy nemůžeme požádat o nové zaslání chybně přijatého slova, lze každý znak abecedy Σ = {0, 1,..., m 1} n-krát opakovat. Vznikne tak tzv. opakovací kód, jehož jediná kódová slova jsou xx }{{... x} (x Σ). Tento kód nese v každém n krát svém slově pouze jeden informační znak a celkem n 1 kontrolních znaků. Z toho plyne, že umí detekovat n 1 chyb a opravovat až n 1 chyb pro n liché a až n 2 pro n sudé. 2 2 Opakovací kód patří mezi systematické kódy. Např. opakovací 5-znakový kód délky n = 5 je: C = {00000, 11111, 22222, 33333, 44444}. 20
21 3. Lineární kódy 3. LINEÁRNÍ KÓDY 3.1. Lineární kód nad tělesem F m Nejprve připomeneme některé základní algebraické struktury, kterých teorie lineárních kódů využívá, a uvedeme věty, jejichž důkazy čtenář nalezne v textech uvedených v seznamu užité literatury. Definice 3.1. Grupa je množina G = (G, ) s operací, splňující: (G1) Pro a, b, c G platí a (b c) = (a b) c (asociativita). (G2) Existuje e G tak, že pro každý prvek g G máme g e = e g = g (existence neutrálního prvku). (G3) Pro každý prvek g G existuje g G tak, že platí g g = g g = e (existence inverzního prvku). Definice 3.2. Těleso je množina F = (F, +, ) se dvěma operacemi + a, splňující: (F1) (F, +) je komutativní grupa s neutrálním prvkem 0. (F2) (F {0}, ) je komutativní grupa s neutrálním prvkem 1. (F3) Pro a, b, c F platí a (b + c) = a b + a c (distributivní zákon.) Multiplikativní operaci často vynecháváme a pro a, b F píšeme a b = ab. Mezi známé věty komutativní algebry patří následující věta, jejíž důkaz čtenář nalezne v mnoha knihách věnovaných této teorii. Odkažme se proto např. na [2, odst. 13.5, str. 549]. Věta 3.1. (a) Jestliže těleso F má konečný počet prvků m, pak m je mocnina prvočísla, tedy m = p t, kde p je prvočíslo a t přirozené číslo. (b) Jestliže p je prvočíslo a t přirozené číslo, pak vždy existuje konečné těleso F, jehož počet prvků m je roven číslu p t. (c) Konečná tělesa jsou (až na izomorfismus) jednoznačně určena počtem svých prvků. 21
22 3.1. LINEÁRNÍ KÓD NAD TĚLESEM F M Definice 3.3. Lineární (též vektorový) prostor (nad tělesem F) je množina L = (L, +) s vnitřní operací + a vnější operací takovou, že pro každé x L a každé r F je definován prvek r x = rx z množiny L a přitom je pro každé x, y L a každá čísla r, s F splněno: (L1) (L, +) je komutativní grupa, (L2) rx L, (L3) r(x + y) = rx + ry, (L4) (r + s)x = rx + sx, (L5) (rs)x = r(sx), (L6) 1x = x. Základní poznatky lineární a obecné algebry (viz. [4, 5]) nad tělesem reálných čísel R se stejným způsobem dokáží pro libovolné těleso F. V dalším budeme uvažovat konečné m-prvkové těleso F m, kde m = p t pro p prvočíslo a t N. Množinu V (n) všech m-árních slov délky n uvažujeme jako lineární prostor nad F m, přičemž operace sčítání vektorů a násobení vektoru skalárem provádíme po složkách. Pro libovolné m-ární slovo a V (n) označíme symbolem a T toto slovo chápané jako n-rozměrný sloupcový vektor: a T = Platí pak dim V (n) = n a zároveň V (n) = m dim V (n) = m n. Důkaz následující věty je uveden v [4, věta 6.8.] pro těleso reálných čísel R a stejným způsobem se provede pro těleso F m. Věta 3.2. Necht L je konečně-dimenzionální lineární prostor dimenze n (n N). Pak prostor L je izomorfní s prostorem V (n). Definice 3.4. Necht C V (n) je m-ární kód, C 2, a F m konečné těleso, kde m = p t (p je prvočíslo, t N). Kód C se nazývá lineární, jestliže je lineárním podprostorem lineárního prostoru V (n), tj. pro každé x, y C a každé s F m platí (i) x + y C, (ii) sx C. V případě platnosti těchto podmínek je C konečně-dimenzionální lineární prostor s dimenzí k (k Z, 1 k n) a C = m k. Kód s těmito parametry pak často označujeme jako lineární (n, k)-kód, kde n je délka kódu C. a 1 a 2. a n. 22
23 3. LINEÁRNÍ KÓDY Věta 3.3. Necht C je m-ární lineární kód délky n, dimenze k a e je maximální počet chyb, které opravuje. Pak platí pro velikost kódu C platí C V (n) e ). (m 1) i ( n i i=0 Důkaz. Předpokládejme, že C je kód s parametry dle předpokladů předchozí věty a a C je libovolné kódové slovo. Pak počet slov, která obdržíme z a změnou právě r znaků (r n) je ( n r) (m 1) r, protože můžeme vybrat libovolnou r-tici. Označme S e (a) množinu slov, která můžeme získat změnou nejvýše e znaků ve slově a. Pak e ( ) n S e (a) = (m 1) i. i i=0 Jestliže ale C opravuje e chyb, musí být množiny S e (a) a S e (b) disjunktní pro každá různá a, b C. Takže množina V (n) obsahuje C = m k po dvou disjunktních podmnožin o mohutnosti S e (a). Odtud dostáváme V (n) C e i=0 ( ) n (m 1) i. i Věta je tak dokázána. Dále ukážeme, jak velice snadno u lineárních kódů určíme jejich minimální vzdálenost. Protože pro lineární kódy platí, že vzdálenost dvou slov se nezmění, pokud k oběma z nich přičteme stejné m-ární slovo délky n, tj. pro a, b, x V (n) platí d(a, b) = d(a + x, b + x). Speciálně pro x = b tak dostáváme vzdálenost slova a b od nulového slova o = příslušné délky: d(a, b) = d(a b, b b) = d(a b, o). Definice 3.5. Hammingovou váhou (nebo stručněji váhou) w(a) m-árního slova a rozumíme počet jeho nenulových znaků, tudíž w(a) = {i Z, 1 i n : a i 0}. Všimněme si, že počet nenulových znaků ve slově a je zřejmě stejný jako vzdálenost daného slova od nulového slova o, a tedy platí rovnost w(a) = d(a, o). Pro daný lineární kód C označíme symbolem w min minimální váhu jeho nenulových kódových slov, tj. w min = min{w(a) : a C, a o}. Věta 3.4. Pro minimální vzdálenost δ libovolného lineárního kódu C platí δ = w min. 23
24 3.1. LINEÁRNÍ KÓD NAD TĚLESEM F M Důkaz. Bud C m-ární lineární kód délky n s minimální vzdáleností δ. (i) Necht c C je kódové slovo takové, že platí w(c) = w min. Pak máme w min = w(c) = d(c, o) δ. (ii) Bud te a, b C kódová slova mající minimální vzdálenost. Pak platí δ = d(a, b) = d(a b, o) = w(a b) w min. Dostáváme tak rovnost δ = w min. Věta je tím dokázána. Příklad 3.1. Mějme 4-znakový lineární kód C délky n = 5 nad tělesem F 4 = {0, 1, x, x + 1}, jehož báze je tvořena slovy a = (0, x, 1, x, 1) a b = (1, x + 1, 0, x, x), tedy dim C = 2. Pak kód C je množina všech slov tvaru: C = {ra + sb : r, s F 4 }. Určete kolik chyb kód C detekuje a kolik chyb opravuje. Označme si c = (c 1, c 2, c 3, c 4, c 5 ) slovo kódu C. Protože dle věty 3.4. platí δ = w min, stačí nalézt takové slovo c o, pro které je splněna rovnost w(c) = w min. Následující tabulka udává váhy všech slov c = ra + sb kódu C sestrojených z jeho báze: r s c 1 c 2 c 3 c 4 c 5 w(c) x x x 4 0 x x 1 0 x + 1 x x + 1 x + 1 x x 1 x x x x x x 5 1 x + 1 x x x 0 0 x + 1 x x + 1 x 4 x x x x x x x x x + 1 x x x x x x x x x x + 1 x x + 1 x x 0 x + 1 x 0 3 x + 1 x + 1 x + 1 x + 1 x x 4 Protože w min = 3, platí, že minimální vzdálenost δ = 3. Dle definice 2.6. kód detekuje e chyb, jestliže δ > e. Zřejmě tedy kód C detekuje 2 chyby. Z věty 2.2. ale také vyplývá, že dokáže opravit pouze jedinou chybu (tj. je splněno δ 2e + 1). Že tomu tak skutečně je, se přesvědčíme snadno příkladem. Obdržíme-li nekódové slovo c = (x, 1, 1, 0, x), už nejsme schopni rozhodnout, zda poslané slovo bylo c 1 = (x, x + 1, 1, 1, x) či c 2 = (1, 1, 1, 0, x + 1), poněvadž d(c, c 1 ) = d(c, c 2 ) = 2. 24
25 3. LINEÁRNÍ KÓDY Věta 3.5. Každý lineární kód délky n (n N) a dimenze k (k N, 1 k n) má k informačních a n k kontrolních znaků. Důkaz. Mějme m-ární lineární kód C délky n a dimenze k, dle předpokladů předchozí věty. Pak platí, že existuje báze lineárního kódu C (tj. lineárního podprostoru C) b 1, b 2,..., b k a každé slovo a C lze jednoznačně zapsat jako lineární kombinaci prvků této báze, tudíž a = u 1 b 1 + u 2 b u k b k, kde u i F m, m = p t (kde p je prvočíslo a t N) pro i N, 1 i k. Tedy zobrazení ϕ : V (k) C(n) definované předpisem ϕ(u 1 u 2... u k ) = u 1 b 1 + u 2 b u k b k je prosté zobrazení množiny všech slov délky k na množinu všech kódových slov. Tedy ϕ je kódování informačních znaků a podle definice 2.8. každé slovo a C obsahuje právě k informačních a n k kontrolních znaků. Věta je tím dokázána Generující a kontrolní matice lineárního kódu Definice 3.6. Bud C m-ární lineární kód délky n, dimenze k a b 1, b 2,..., b k jeho báze. Generující matice G kódu C je matice nad tělesem F m, kde m = p t (p je prvočíslo a t N), typu k n, která vznikne uspořádáním prvků jeho báze do řádků, tedy b 1 b 2 G =. b k Generující matice splňuje následující vlastnosti: (i) Každý její řádek je kódovým slovem. (ii) Každé kódové slovo je lineární kombinací řádků této matice. (iii) Řádky jsou lineárně nezávislé, takže hodnost generující matice r(g) = k. Poznámka. Větu 3.5. bychom nyní mohli dokázat pomocí generující matice. Pokud má m-ární lineární kód C = C(n) dimenzi rovnu k, pak existuje báze {b i } k i=1 a každé slovo a C pak lze jednoznačně psát jako a = u 1 b 1 + u 2 b u k b k, kde u = u 1 u 2... u k je m-ární slovo délky k nad F m, m = p t (kde p je prvočíslo a t N). Pokud slovo u v maticových operacích ztotožníme s maticí typu 1 k, tj. u [u 1 u 2... u k ], pak můžeme rovnost psát jednoduše jako a = u 1 b 1 + u 2 b u k b k = ug. 25
26 3.2. GENERUJÍCÍ A KONTROLNÍ MATICE LINEÁRNÍHO KÓDU Kódování informačních znaků ϕ je pak definované předpisem ϕ(u) = ug. V dalším vždy budeme maticovým zápisem slova u V (k) rozumět matici [u 1 u 2... u k ] typu 1 k nad tělesem F m. Příklad 3.2. Mějme ternární lineární kód C délky n = 6 takový, že šestý znak je kontrolní a jeho hodnotu vyjadřuje následující rovnice: a 6 = a 1 + a 2 + a 3 + a 4 + a 5. Po úpravě, v tělese F 3 tedy mod 3, dostáváme rovnici: a 1 + a 2 + a 3 + a 4 + a 5 + 2a 6 = 0. Necháme-li informační znaky tohoto kódu a 1, a 2, a 3, a 4, a 5 probíhat hodnotami 10000, 01000, 00100, a 00001, které tvoří bázi kódu C, dostaneme tuto generující matici G : G = Věta 3.6. Necht C je m-ární lineární kód s generující maticí G. Kód C je systematický, jestliže G lze zapsat ve tvaru: G = [E k B], kde E k je jednotková matice řádu k a B je nějaká matice typu k (n k). Důkaz. Mějme m-ární lineární kód C s generující maticí G. Ukázali jsme, že každé slovo ã C(n) lze jednoznačně psát jako ã = ag, kde a V (k), a = a 1 a 2... a k. Necht je matice G převeditelná na tvar s jednotkovou maticí, tj. G = [E k B]. Potom platí následující rovnost: b 1,1... b 1,n k b 2,1... b 2,n k ã = ag = a[e k B] = [a 1 a 2... a k ] = [a ab] b k,1... b k,n k Provedeme-li násobení ab, získáme matici typu 1 (n k), jejíž prvky označme ab = [a b 1a b 2... a b n k ] Tedy každé kódové slovo ã délky n můžeme zapsat jako ã = [a 1 a 2... a k a b 1a b 2... a b n k]. Pak pro každé slovo a V (k) existuje právě jedno slovo ã C(n) takové, že prvních k znaků se v obou slovech shoduje. Tudíž podle definice 2.9. je kód C systematickým kódem a věta je tím dokázána. 26
27 3. LINEÁRNÍ KÓDY Definice 3.7. Necht C a C jsou m-ární lineární kódy stejné délky n. Řekneme, že kódy C a C jsou ekvivalentní, jestliže existuje permutace (α 1, α 2,..., α n ) čísel 1, 2,..., n taková, že pro každé slovo a V (n), a = a 1 a 2... a n platí a 1 a 2... a n C a α1 a α2... a αn C. Věta 3.7. Každý lineární kód je ekvivalentní se systematickým lineárním kódem. Důkaz. Necht C je lineární kód délky n, dimenze k a G je jeho generující matice. Protože řádky matice G jsou tvořeny prvky báze kódu C, které jsou lineárně nezávislé, zřejmě platí, že hodnost generující matice r(g) = k. Odtud plyne, že matice G má k lineárně nezávislých sloupců. (Toto je dokázáno např. v [4, věta 9.7.].) Jestliže již prvních k sloupců je lineárně nezávislých, můžeme matici G elementárními úpravami převést na tvar s jednotkovou maticí. G = [E k B]. Opět platí, že tato matice je generující maticí kódu C - každý její řádek jsme získali lineární kombinací řádků původní matice G a hodnost nové matice je roven k. A tedy podle věty 3.6. je C systematický lineární kód. Jestliže je však prvních k sloupců lineárně závislých, provedeme takovou permutaci (α 1, α 2,..., α n ) sloupců matice G tak, aby prvních k sloupců bylo lineárně nezávislých. Tímto dostaneme matici G, kterou elementárními úpravami převedeme na tvar s jednotkovou maticí: G = [E k B]. Lineární kód C s generující maticí G, který vznikl z kódu C permutací (α 1, α 2,..., α n ) pořadí znaků kódových slov, je systematickým lineárním kódem. Věta je tím dokázána. Příklad 3.3. Uvažujme 5-znakový lineární kód C s generující maticí G, která je dána. Rozhodněte, zda je kód C kódem systematickým G = Matici G se snažíme elementárními úpravami (pomocí operací v tělese F 5 ) převést na matici ve tvaru G = [E 4 B], kde B je nějaká matice typu 4 3. Nejprve k druhému řádku přičteme čtyřnásobek prvního řádku a ke čtvrtému řádku přičteme dvojnásobek řádku třetího. Poté ke čtvrtý řádek násobíme čtyřmi. G =
28 3.2. GENERUJÍCÍ A KONTROLNÍ MATICE LINEÁRNÍHO KÓDU Nakonec dvojnásobek čtvrtého řádku přičteme k prvnímu a druhému řádku a první řádek násobíme dvěma G Protože první sloupce netvoří jednotkovou matici, vidíme, že kód C není systematický. Vhodnou permutací sloupců ale můžeme matici G převést na matici G, která je generující maticí nějakého systematického kódu C. Takovou permutací je (α 1, α 2,..., α 7 ) = (1, 3, 6, 2, 5, 4, 7). Matice systematického kódu je pak G = z čehož plyne, že výsledný systematický lineární kód C je množina všech slov, která jsou tvaru C = {a = a 1 a 2 a 3 a 4 a b 1a b 2a b 1 : a b 1 = a 1 + 4a 2 + a 3, a b 2 = 2a 1 + 3a 2 + 2a 3, a i F 5, 1 i 4}. Definice 3.8. Bud C m-ární lineární kód délky n a dimenze k. Matici H typu (n k) n nad tělesem F m (m = p t, kde p je prvočíslo a t N) nazýváme kontrolní maticí lineárního kódu C, jestliže pro každé slovo a V (n) platí a C Ha T = o T. Lineární kód C = {a V (n) : Ha T = o T } je tak totožný s prostorem řešení systému homogenních lineárních rovnic Ha T = o T (nad tělesem F m ). Věta 3.8. Necht C je m-ární lineární kód délky n s generující maticí G = [E k B], kde E k je jednotková matice řádu k a B je nějaká matice typu k (n k). Pak kontrolní matice kódu C je ve tvaru H = [ B T E n k ], kde B T je transponovaná matice B a E n k je jednotková matice řádu n k. Důkaz. Necht C je m-ární lineární kód délky n, dimenze k a G = [E k B] jeho generující matice, kde E k je jednotková matice řádu k a B nějaká matice typu k (n k). Ověříme, že C je lineární prostor, shodný s prostorem C 0 všech řešení systému lineárních rovnic Ha T = o T, kde a = a 1 a 2... a n C(n) a H = [ B T E n k ]. Z platnosti [ ] HG T = [ B T Ek E n k ] = B T E k + E n k B T = B T + B T = O n k,k, B T kde O n k,k značí nulovou matici typu (n k) k, plyne, že pro každý řádek b i (1 i k) matice G platí rovnost Hb T i = o T. 28,
29 3. LINEÁRNÍ KÓDY Tedy prostor C 0 obsahuje celou bázi prostoru C, takže C je podprostorem prostoru C 0. Protože prostory C a C 0 nad konečným tělesem F m jsou konečné dimenze, jsou shodné, jestliže platí dim C = dim C 0. (Důkaz tohoto tvrzení nalezne čtenář např. v [4, věta 6.7.].) Protože matice E n k je matice řádu (n k), je hodnost r(h) matice H rovna n k. Ze znalostí lineární algebry pak můžeme psát rovnost: dim C 0 = n r(h) = n (n k) = k. (Důkaz je uveden např. v [4, věta 10.6.].) Tedy lineární prostor C je shodný s prostorem C 0 a tudíž matice H = [ B T E n k ] je kontrolní maticí lineárního kódu C. Věta je tím dokázána Příklad 3.4. Mějme 7-znakový lineární kód (tj. kód nad tělesem F 7 ) s generující maticí G. Určete kontrolní matici H daného kódu G = Elementárními úpravami převedeme matici G na tvar s jednotkovou maticí. První řádek násobíme dvěma a jeho čtyřnásobek přičteme ke třetímu řádku. Dále dvojnásobek druhého řádku přičteme k řádku prvnímu. G = Nakonec ke třetímu řádku přičteme šestinásobek druhého G Vidíme, že daný kód je systematický s generující maticí tvaru [E 3 B], kde E 3 = 0 1 0, B = A tedy kontrolní matice daného kódu je matice H = = Poznámka. Na prostoru V (n) definujeme pro slova a = a 1 a 2... a n, b = b 1 b 2... b n V (n) skalární součin jako n a, b = a i b i. i=1.. 29
30 3.2. GENERUJÍCÍ A KONTROLNÍ MATICE LINEÁRNÍHO KÓDU Ačkoli v literatuře bývá součin a, b běžně označován jako skalární, k upřesnění je potřeba doplnit, že se takto dopouštíme jisté nepřesnosti, nebot standardní definice (např. viz. [4, definice 11.1.]) vyžaduje, aby skalární součin splňoval a, a 0 pro a o. (Poněvadž v konečných tělesech neexistuje uspořádání, neplatí a, a > 0.) V našem případě tomu tak nemusí být. Uvažujme pro příklad prostor V (n) nad tělesem F 2 = {0, 1}. Zde dokonce platí, že skalární součin a, a je nulový pro každé slovo a se sudým počtem jedniček. Definice 3.9. Necht C V (n) je m-ární lineární kód délky n. Duální kód C V (n) lineárního kódu C je množina všech slov x V (n), která mají s každým slovem a C skalární součin roven nule, tudíž C = {x V (n) : x, a = 0 a C}. Lemma 3.9. Necht C je lineární kód dimenze k a {b j } k j=1 jeho báze, kde b j = b j1 b j2... b jn (1 j n). Duální kód C kódu C je množina C = {x = x 1 x 2... x n : n x i b ji = 0 i=1 1 j k}. Důkaz. Mějme slovo a = a 1 a 2... a n C. Pak a je lineární kombinací prvků báze {b j } k j=1, tj. pro nějaké u 1, u 2,..., u k F m (m = p t, kde p je prvočíslo a t N) platí a = u 1 b 1 + u 2 b u k b k. Necht x V (n) je slovo patřící do kódu C. Úpravou podmínky x, a = 0 dostáváme k x, a = x, u j b j = j=1 k u j x, b j = 0. j=1 Protože tato rovnost musí platit pro každé a C, plyne odtud x, b j = n x i b ji = 0 1 j k, i=1 a tedy kód C = {x = x 1 x 2... x n : n i=1 x ib ji = 0 1 j k}. Lemma Necht C je lineární kód a C jeho duální kód. Pak platí dim C = n dim C. Důkaz. Necht C je lineární kód dimenze k a C jeho duální kód. Z lemmatu 3.9. vyplývá, že duální kód C tvoří prostor řešení homogenního systému lineárních rovnic n i=1 x ib ji = 0, kde 1 j k. Označme M = (b ji ) 1 j k,1 i n matici soustavy, která má hodnost r(m) = k. Z lineární algebry pak víme, že platí 30 dim C = n r(m) = n k = n dim C.
31 3. LINEÁRNÍ KÓDY Věta Bud C lineární kód a C jeho duálním kódem. Pak platí C = (C ). Důkaz. Necht C je lineární kód a C jeho duálním kódem. Kód (C ) je množina všech slov c V (n), pro která platí c, b = 0, kde b C. Zřejmě tedy platí C (C ). Rovnost těchto kódů dále dokážeme pomocí rovnosti jejich dimenzí. Protože z lemmatu plyne pro kód D a jeho duální kód D vlastnost dim D = n dim D, po dosazení D = C dostáváme dim(c ) = n dim C = n (n dim C) = dim C, což implikuje C = (C ). Věta je tím dokázána. Věta Bud C duální kód lineárního kódu C délky n a dimenze k (k N, 1 k n). Pak generující matice kódu C je kontrolní maticí kódu C a kontrolní matice kódu C je generující maticí kódu C. Důkaz. Necht C je m-ární lineární kód délky n a dimenze k a necht C je jeho duální kód. Duální kód C je množina všech slov x = x 1 x 2... x n, která jsou řešením soustavy lineárních rovnic n i=1 x ia i = 0, kde a = a 1 a 2... a n C. Jak víme, je množina všech řešení homogenní soustavy lineárních rovnic lineárním prostorem, jehož dimenze je rovna n k, kde k je hodnost matice soustavy. V našem případě je hodnost matice rovna dimenzi kódu C a tudíž dim C = n k. Bud G generující matice kódu C. Protože řádky matice G jsou kódová slova kódu C, pro každé slovo x C platí Gx T = o T. Tedy prostor C je podprostorem prostoru C 0 všech slov w splňujících Gw T = o T. Protože dimenze prostoru C 0 = n r(g) = n k, platí rovnost C = C 0. Dokázali jsme tedy, že generující matice kódu C je kontrolní maticí jeho duálního kódu C. Poněvadž duálním kódem kódu C je kód C, můžeme v předcházejících úvahách pouhou záměnou C a C dokázat i druhé tvrzení, a sice, že kontrolní matice kódu C je generující maticí kódu C. Věta je tímto tedy dokázána. Poznámka. Duální kód C je vlastně ortogonálním doplňkem lineárního kódu C, jakožto lineárního prostoru. Díky nestandardní definici námi zavedeného skalárního součinu ale dochází k významnému rozdílu mezi pojmy ortogonální doplněk a duální kód. Platí totiž, že průnik C C obecně nemusí být prázdný, jak by tomu bylo při standardním zavedení skalárního součinu. Dokonce existují tzv. samoduální kódy, které splňují C = C. Pak matice generující je zároveň maticí kontrolní Detekce a oprava chyb lineárního kódu Jak už bylo naznačeno v druhém odstavci věnovaném detekci a opravě chyb obecného kódu, při přenosu slov často dochází k jejich poruchám, které jsou způsobeny působením 31
32 3.3. DETEKCE A OPRAVA CHYB LINEÁRNÍHO KÓDU vnějších vlivů. Ovšem díky vlastnostem lineárních kódů můžeme použít zvláště v případě rozsáhlých kódů značně zjednodušené metody, jak zjistit či opravit tyto chyby. Definice Bud C m-ární lineární kód délky n, a C nějaké kódové slovo a g V (n) nějaké m-ární slovo. Chybovým slovem nazveme takové m-ární slovo e = e 1 e 2... e n V (n), které splňuje e = g a. Definice Bud C V (n) lineární kód délky n a e V (n) chybové slovo. Řekneme, že kód C objevuje (detekuje) chybové slovo e, jestliže pro každé a C platí e + a C. Slovo označované v předchozích definicích a = a 1 a 2... a n můžeme chápat jako naše odeslané slovo a g = g 1 g 2... g n jako slovo přijaté. Uvažujeme-li nějaký lineární kód C, pak všechna odeslaná slova a musí patřit do tohoto kódu, tj. a C. Obecně ale přijatá slova g do tohoto kódu patřit nemusí, což je způsobeno právě poruchami vzniklými při přenosu. Proto u lineárních kódů zavádíme pojem již zmíněného chybového slova. Toto chybové slovo budeme vždy označovat e a vyjadřujeme jím rozdíl mezi přijatým a odeslaným slovem: e = g a. Ale i naopak: přijatým slovem g můžeme rozumět složení původního vyslaného slova a a chybového slova e, tj. g = a + e. Pro konkrétní lineární kód C pak poznáme, že došlo k chybě, jestliže bude platit e C. Pokud by platit opak, tudíž e C, pak z definice lineárního kódu by přijaté slovo bylo také kódové (ale obecně různé od odeslaného). Tvrzení Kód C detekuje t chyb (t Z, t 0), jestliže objeví každé chybové slovo e takové, že w(e) t. Důkaz. Necht C je lineární kód délky n, a C, g V (n) a e = g a (e V (n)) je chybové slovo. 32 (i) Předpokládejme, že kód C detekuje t chyb. Pak t d(g, a) = d(g a, o) = w(g a) = w(e). w min = δ > t w(e). Protože w min > w(e), plyne odsud, že e = o, nebo e C. Tedy kód C objeví každé chybové slovo e váhy w(e) t. (ii) Předpokládejme, že kód C objeví každé chybové slovo e takové, že w(e) t. Pak w(e) t < w min = δ a pro každé a C a každé g V (n) platí Tudíž kód C detekuje t chyb. w(e) = w(g a) = d(g a, o) = d(g, a) t.
33 3. LINEÁRNÍ KÓDY Definice Bud C m-ární lineární kód délky n, dimenze k a H jeho kontrolní matice typu (n k) n. Bud a = a 1 a 2... a n m-ární slovo délky n. Slovo s = s 1 s 2... s n k nazýváme syndromem slova a, jestliže platí Ha T = s T. Přijmeme-li slovo, jehož syndrom je různý od nulového slova, zřejmě došlo k chybě. (Tento fakt vychází ze samotné definice kontrolní matice.) V případě nulového syndromu pak předpokládáme, že k chybě nedošlo. O důležité vlastnosti syndromu, vztahem mezi syndromem přijatého a chybového slova, pojednává následující věta. Tvrzení Necht C je lineární kód délky n a H jeho kontrolní matice. Bud te a C, g V (n) a e = g a V (n) chybové slovo. Pak platí Hg T = He T. Důkaz. Větu jednoduše dokážeme přímým výpočtem. Protože slovo a je kódovým slovem, můžeme psát Hg T = H(a T + e T ) = o T + He T = He T. Definice Bud C lineární kód délky n a a V (n). Třídou slova a podle kódu C rozumíme množinu a + C = {a + x : x C}. Poznámka. Pro každé kódové slovo a platí a + C = C, takže všechna kódová slova mají stejnou třídu. Věta Necht C je m-ární lineární kód délky n a dimenze k. Pro libovolná slova a, b V (n) platí: (i) Jestliže a b je kódové slovo, pak třídy slov a a b jsou stejné, tj. a + C = b + C. (ii) Jestliže a b není kódové slovo, pak třídy slov a a b jsou různé. (iii) Počet slov každé třídy a + C je roven počtu kódových slov, tj C = m k, a počet všech tříd podle kódu C je m n k. 33
34 3.3. DETEKCE A OPRAVA CHYB LINEÁRNÍHO KÓDU Důkaz. Necht C je m-ární lineární kód délky n a dimenze k a necht a, b V (n). (i) Předpokládejme, že x = a b je kódové slovo a nějaké slovo w = a + v patří do třídy a + C. Pak tedy slovo v je kódovým slovem. Protože pak také slovo x + v je kódovým, z rovnosti w = a + v = b + x + v plyne, že slovo w patří také do třídy b+c. Podobně dokážeme, že každé slovo třídy b + C leží ve třídě a + C. Je-li tedy a b C, pak platí w a + C w b + C. (ii) Necht a b není kódové slovo a x je společné slovo tříd a + C a b + C. Pak x = a + v = b + v, kde v, v C. Potom ale také slovo a b = v v musí být kódovým, a to je spor. Tudíž pokud a b C, pak třídy a + C a b + C jsou disjunktní. (iii) Kód C je množina všech kódových slov, tedy C = {c 1, c 2,..., c m k} a každá třída podle kódu C je množina a + C = {a + c 1, a + c 2,..., a + c m k}. Všechna slova množiny a + C jsou navzájem různá, protože z rovnosti a + c i = a + c j po odečtení slova a dostáváme c i = c j, a tedy i = j. Tudíž každá třída má právě m k prvků. Protože dle (i) a (ii) platí, že dvě třídy jsou bud stejné, nebo disjunktní, vyplývá nám z tohoto, že počet všech tříd podle kódu C je roven číslu V (n) C = mn m k = mn k. Věta je tím dokázána. Definice Necht C V (n) je m-ární kód. Dekódování je zobrazení ψ : V (n) C, které pro každé a C splňuje ψ(a) = a. Tvrzení Necht C je lineární kód s kontrolní maticí H a a, b V (n) m-ární slova. Pak platí, že slova ve stejné třídě mají stejné syndromy, tudíž a + C = b + C Ha T = Hb T. Důkaz. Bud C lineární kód a H jeho kontrolní matice a necht a, b V (n). Předpokládejme nejprve, že třídy slov a a b jsou stejné, tedy a + C = b + C. Potom dle věty 6.7. platí, že a b je kódové slovo. Odsud pak můžeme psát H(a b) T = o T Ha T Hb T = o T Ha T = Hb T. Naopak, pokud platí Ha T = Hb T, je zřejmě a b kódové slovo, a tedy třídy obou slov jsou stejné. 34
35 3. LINEÁRNÍ KÓDY Tvrzení je tím dokázáno. Pro speciální typy lineárních kódů mohou být použity některé vysoce efektivní způsoby, jak detekovat a opravovat chybná slova. V následující odstavci si ovšem popíšeme algoritmus pro dekódování obecných lineárních kódů. Tento algoritmus je v literatuře také nazýván jako standardní dekódování a jeho princip je založen na vlastnostech kontrolní matice a syndromů m-árních slov. Nevýhodou je potřeba udržovat tabulku syndromů všech m-árních slov, ale díky vlastnosti slov, ležících ve stejné třídě, můžeme tuto tabulku zúžit na samotný počet tříd, nebot z tvrzení pro syndrom s plyne a + C = b + C Ha T = Hb T = s T. Standardní dekódování. Jako reprezentanta e i třídy e i + C (i N, 1 i m n k ) označíme takové chybové slovo e i = g a V (n), které má v dané třídě nejmenší váhu. Syndrom třídy e i + C označme s i. Algoritmus dekódování funguje následovně: 1. Jestliže přijmeme nějaké m-ární slovo g V (n), pak mezi všemi najdeme takový syndrom s i, pro který platí Hg T = s T i. 2. Pro daný syndrom s i vybereme zvoleného reprezentanta e i a přijaté slovo g dekódujeme jako ψ(g) = g e i = a, kde a C je předpokládané vyslané slovo. Pokud kód C opravuje t chyb, pak váha chybového slova w(e) t. Má li tedy reprezentant odpovídající nějakému syndromu váhu větší než t, pak muselo dojít k více chybám a přijaté slovo nedokážeme správně opravit. Nanejvýš jsme schopni určit, že došlo k chybě. Na druhou stranu výběr reprezentanta e i ve třídě e i + C, pro který platí w(e i ) t, je jednoznačný, protože každé jiné slovo ve stejné třídě má větší váhu. Toto tvrzení lze snadno dokázat: Mějme slova e i, e i e i + C. Protože tyto patří do stejné třídy, platí e i e i C. Pak můžeme psát w(e i ) + w(e i) w(e i e i) δ 2t + 1, a tedy za podmínky w(e i ) = t dostáváme w(e i) t+1. Předešlé tvrzení je tedy dokázáno. Příklad 3.5. Mějme ternární lineární kód C dimenze k = 2 a délky n = 4, jehož kontrolní matice H je dána. Určete všechny kódová slova, zjistěte kolik chyb kód C detekuje a opravuje a byla-li přijata slova x = 1221 a y = 0120 zjistěte, která slova byla původně vyslána. [ ] H = Pokud a = a 1 a 2 a 3 a 4 je kódové slovo a provedeme násobení Ha T, dostaneme homogenní soustavu dvou lineárních rovnic: a 1 + 2a 2 + a 4 = 0 a 2 + 2a 3 + a 4 = 0 35
36 3.3. DETEKCE A OPRAVA CHYB LINEÁRNÍHO KÓDU Neznámé a 1, a 2 považujeme za volné neznámé a neznámé a 3, a 4 za pevné neznámé. Kódová slova kódu C jsou pak tvaru a 1 a T = a 2 2a 1 + 2a 2. 2a 1 + a 2 Tedy kód C je množina C = {0000, 0121, 0212, 1022, 1110, 1201, 2011, 2102, 2220}. Snadno zjistíme, že δ = w min = 3 a tudíž kód C detekuje 2 chyby a opravuje 1 chybu. Namísto toho, abychom zjišt ovali vzdálenosti všech kódových slov od přijatých slov x a y, stačí najít jejich syndromy. Dekódování přijatých slov pak provedeme pomocí určených reprezentantů tříd kódu C. K tomuto účelu přikládáme tabulku reprezentantů všech tříd s odpovídajícími syndromy: reprezentant syndrom Hx T = [ ] = [ 0 1 Tedy x dekódujeme jako ψ(x) = = Podobně pro y máme [ ] 0 [ ] Hy T = =. 2 0 Dostáváme tak dekódované slovo ψ(y) = = Věta Necht C je lineární kód délky n, H jeho kontrolní matice a t celé nezáporné číslo. Pak kód C detekuje t chyb, právě když každých t sloupců matice H je lineárně nezávislých. Důkaz. Mějme lineární kód C s kontrolní maticí H. (i) Necht a = a 1 a 2... a n C je kódové slovo takové, že w(a) = w min = δ. Tedy a i1, a i2,..., a iδ, kde {i 1, i 2,..., i δ } {1, 2,..., n}, jsou nenulové složky slova a, ostatní jsou zřejmě nulové. Označme h 1, h 2,..., h n sloupce matice H. Z definice kontrolní matice plyne δ Ha T = h ij a ij = o T. j=1 Sloupce h i1, h i2,..., h iδ jsou tedy lineárně závislé. Tudíž pro každé slovo a o takové, že w(a) = δ, máme δ lineárně závislých sloupců matice H. ]. 36
37 3. LINEÁRNÍ KÓDY Kromě toho pro každé slovo b V (n) s váhou w(b) δ 1 platí b C, tedy Hb T o T. To ale znamená, že až každých δ 1 sloupců matice H je lineárně nezávislých, z čehož plyne, že kód C detekuje t = δ 1 chyb. (ii) Necht kód C detekuje t chyb. Pro každou t-tici sloupců matice H máme ukázat, že h i1, h i2,..., h it jsou lineárně nezávislé. Mějme takové slovo a V (n), že a i1, a i2,..., a it ({i 1, i 2,..., i δ } {1, 2,..., n}). Pak platí jsou jediné nenulové znaky Ha T = t h ij a ij = o T, j=1 takže a je kódové slovo a váhou w(a) t. Ale dle definice 2.6. a věty 3.4. pro a o platí w(a) > t, což je spor. Tedy musí platit a = o a h i1, h i2,..., h it jsou lineárně nezávislé. 37
Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace
Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi
V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti
Kapitola 5 Vektorové prostory V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti operací sčítání a násobení
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde
0.1 Úvod do lineární algebry
Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání
1 Co jsou lineární kódy
1 Žádný záznam informace a žádný přenos dat není absolutně odolný vůči chybám. Někdy je riziko poškození zanedbatelné, v mnoha případech je však zaznamenaná a přenášená informace jištěna přidáním dat,
[1] samoopravné kódy: terminologie, princip
[1] Úvod do kódování samoopravné kódy: terminologie, princip blokové lineární kódy Hammingův kód Samoopravné kódy, k čemu to je [2] Data jsou uložena (nebo posílána do linky) kodérem podle určitého pravidla
Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]
MATICE Matice typu m/n nad tělesem T je soubor m n prvků z tělesa T uspořádaných do m řádků a n sloupců: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij] a m1 a m2 a mn Prvek a i,j je prvek matice A na místě
Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:
3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...
1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1
1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1 2 Aritmetické vektorové prostory 7 3 Eukleidovské vektorové prostory 9 Levá vnější operace Definice 5.1 Necht A B. Levou vnější
Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika.
Lineární kódy, část 2 Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika. Jiří Velebil: A7B01LAG 22.12.2014: Lineární kódy, část 2 1/12 Dnešní přednáška 1 Analýza Hammingova (7, 4)-kódu.
1 Vektorové prostory.
1 Vektorové prostory DefiniceMnožinu V, jejíž prvky budeme označovat a, b, c, z, budeme nazývat vektorovým prostorem právě tehdy, když budou splněny následující podmínky: 1 Je dáno zobrazení V V V, které
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice
Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální
Úvod do lineární algebry
Úvod do lineární algebry 1 Aritmetické vektory Definice 11 Mějme n N a utvořme kartézský součin R n R R R Každou uspořádanou n tici x 1 x 2 x, x n budeme nazývat n rozměrným aritmetickým vektorem Prvky
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.0141 Báze vektorových prostorů, transformace souřadnic Michal Botur Přednáška
[1] x (y z) = (x y) z... (asociativní zákon), x y = y x... (komutativní zákon).
Grupy, tělesa grupa: množina s jednou rozumnou operací příklady grup, vlastnosti těleso: množina se dvěma rozumnými operacemi příklady těles, vlastnosti, charakteristika tělesa lineární prostor nad tělesem
MOORE-PENROSEOVA INVERZE MATICE A JEJÍ APLIKACE. 1. Úvod
Kvaternion 1/2013, 7 14 7 MOORE-PENROSEOVA INVERZE MATICE A JEJÍ APLIKACE LADISLAV SKULA Abstrakt V článku je uvedena definice pseudoinverzní matice, ukázána její existence a jednoznačnost a zmíněny dvě
Báze a dimenze vektorových prostorů
Báze a dimenze vektorových prostorů Buď (V, +, ) vektorový prostor nad tělesem (T, +, ). Nechť u 1, u 2,..., u n je konečná posloupnost vektorů z V. Existují-li prvky s 1, s 2,..., s n T, z nichž alespoň
Teorie informace a kódování (KMI/TIK)
Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Bezpečnostní kódy Lukáš Havrlant Univerzita Palackého 13. listopadu 2012 Konzultace V pracovně 5.076. Každý čtvrtek 9.00 11.00. Emaily: lukas@havrlant.cz lukas.havrlant@upol.cz
Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy
Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy Lukáš Havrlant Univerzita Palackého 10. ledna 2014 Primární zdroj Jiří Adámek: Foundations of Coding. Strany 137 160. Na webu ke stažení, heslo:
DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY
DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. definice Vektorovým prostorem rozumíme neprázdnou množinu prvků V, na které
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice
Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u
Necht tedy máme přirozená čísla n, k pod pojmem systém lineárních rovnic rozumíme rovnice ve tvaru
2. Systémy lineárních rovnic V této kapitole se budeme zabývat soustavami lineárních rovnic s koeficienty z pole reálných případně komplexních čísel. Uvádíme podmínku pro existenci řešení systému lineárních
1 Determinanty a inverzní matice
Determinanty a inverzní matice Definice Necht A = (a ij ) je matice typu (n, n), n 2 Subdeterminantem A ij matice A příslušným pozici (i, j) nazýváme determinant matice, která vznikne z A vypuštěním i-tého
Matematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)
Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití) Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 2. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 40 Obsah 1 Vektory
1 Lineární prostory a podprostory
Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C
1 Řešení soustav lineárních rovnic
1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty
1 Linearní prostory nad komplexními čísly
1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)
Lineární algebra : Lineární prostor
Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární
grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa
grupa komutativní podgrupa těleso generovaná prvkem, cyklická, řád prvku Malá Fermatova věta konečné těleso charakteristika tělesa polynomy ireducibilní prvky, primitivní prvky definice: G, je grupa kde
Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost
Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Petr Liška Masarykova univerzita 18.9.2014 Matice a vektory Matice Matice typu m n je pravoúhlé (nebo obdélníkové) schéma, které má m řádků a n
Generující kořeny cyklických kódů. Generující kořeny. Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30
Generující kořeny cyklických kódů 6. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30 Obsah 1 Alena Gollová, TIK Generující kořeny 2/30 Hammingovy kódy Hammingovy kódy jsou
příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů, které jsem nestihl (na které jsem zapomněl) a(b u) = (ab) u, u + ( u) = 0 = ( u) + u.
Několik řešených příkladů do Matematiky Vektory V tomto textu je spočteno několik ukázkových příkladů které vám snad pomohou při řešení příkladů do cvičení. V textu se objeví i pár detailů které jsem nestihl
a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:
Řešené příklady z lineární algebry - část 1 Typové příklady s řešením Příklady jsou určeny především k zopakování látky před zkouškou, jsou proto řešeny se znalostmi učiva celého semestru. Tento fakt se
Těleso racionálních funkcí
Těleso racionálních funkcí Poznámka. V minulém semestru jsme libovolnému oboru integrity sestrojili podílové těleso. Pro libovolné těleso R je okruh polynomů R[x] oborem integrity, máme tedy podílové těleso
BCH kódy. Alena Gollová, TIK BCH kódy 1/27
7. přednáška z algebraického kódování Alena Gollová, TIK 1/27 Obsah 1 Binární Alena Gollová, TIK 2/27 Binární jsou cyklické kódy zadané svými generujícími kořeny. Díky šikovné volbě kořenů opravuje kód
10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo
0. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo (PEF PaA) Petr Gurka aktualizováno 9. prosince 202 Obsah Základní pojmy. Motivace.................................2 Aritmetický vektorový
Matematika 2 pro PEF PaE
Vektorové prostory 1 / 17 Matematika 2 pro PEF PaE 8. Vektorové prostory Přemysl Jedlička Katedra matematiky, TF ČZU Vektorové prostory Vektorové prostory a podprostory 2 / 17 vektorového prostoru Množina
VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku
VI Maticový počet VI1 Základní operace s maticemi Definice Tabulku a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n, a m1 a m2 a mn kde a ij R, i = 1,, m, j = 1,, n, nazýváme maticí typu m n Zkráceně zapisujeme (a ij i=1m
Hammingovy kódy. dekódování H.kódů. konstrukce. šifrování. Fanova rovina charakteristický vektor. princip generující a prověrková matice
Hammingovy kódy konstrukce Fanova rovina charakteristický vektor šifrování princip generující a prověrková matice dekódování H.kódů třída lineárních binárních kódů s A n, 3 n = délka kódu, d = distance
Matice. a m1 a m2... a mn
Matice Nechť (R, +, ) je okruh a nechť m, n jsou přirozená čísla Matice typu m/n nad okruhem (R, +, ) vznikne, když libovolných m n prvků z R naskládáme do obdélníkového schematu o m řádcích a n sloupcích
VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY
VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY Skripta Matematické metody pro statistiku a operační výzkum (Nešetřilová, H., Šařecová, P., 2009). 1. věta Nechť M = {x 1, x 2,..., x k } je množina vektorů z vektorového prostoru
Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy
Lineární algebra Kapitola 1 - Základní matematické pojmy 1.1 Relace a funkce V celém textu budeme používat následující označení pro číselné množiny: N množina všech přirozených čísel bez nuly, N={1, 2,
6. Vektorový počet Studijní text. 6. Vektorový počet
6. Vektorový počet Budeme se pohybovat v prostoru R n, což je kartézská mocnina množiny reálných čísel R; R n = R R. Obvykle nám bude stačit omezení na případy n = 1, 2, 3; nicméně teorie je platná obecně.
9 Kolmost vektorových podprostorů
9 Kolmost vektorových podprostorů Od kolmosti dvou vektorů nyní přejdeme ke kolmosti dvou vektorových podprostorů. Budeme se zabývat otázkou, kdy jsou dva vektorové podprostory na sebe kolmé a jak to poznáme.
Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace
RELACE Pojem binární relace patří mezi nejzákladnější matematické pojmy. Binární relace slouží k vyjádření vztahů mezi prvky nějakých množin. Vztahy mohou být různé povahy. Patří sem vztah býti potomkem,
Operace s maticemi. 19. února 2018
Operace s maticemi Přednáška druhá 19. února 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice (opakování) 3 Regulární matice 4 Inverzní matice 5 Determinant matice Matice Definice (Matice). Reálná matice
Algebraické struktury s jednou binární operací
16 Kapitola 1 Algebraické struktury s jednou binární operací 1.1 1. Grupoid, pologrupa, monoid a grupa Chtěli by jste vědět, co jsou to algebraické struktury s jednou binární operací? No tak to si musíte
Co je to univerzální algebra?
Co je to univerzální algebra? Při studiu řadu algebraických struktur (grupoidy, pologrupy, grupy, komutativní grupy, okruhy, obory integrity, tělesa, polosvazy, svazy, Booleovy algebry) se často některé
x 2 = a 2 + tv 2 tedy (a 1, a 2 ) T + [(v 1, v 2 )] T A + V Příklad. U = R n neprázdná množina řešení soustavy Ax = b.
1. Afinní podprostory 1.1. Motivace. Uvažujme R 3. Jeho všechny vektorové podprostory jsou počátek, přímky a roviny procházející počátkem a celé R 3. Chceme-li v R 3 dělat geometrii potřebujeme i jiné
1 Soustavy lineárních rovnic
1 Soustavy lineárních rovnic 1.1 Základní pojmy Budeme uvažovat soustavu m lineárních rovnic o n neznámých s koeficienty z tělesa T (potom hovoříme o soustavě m lineárních rovnic o n neznámých nad tělesem
Operace s maticemi
Operace s maticemi Seminář druhý 17.10. 2018 Obsah 1 Operace s maticemi 2 Hodnost matice 3 Regulární matice 4 Inverzní matice Matice Definice (Matice). Reálná matice typu m n je obdélníkové schema A =
(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)
KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce
Lineární algebra : Báze a dimenze
Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,
Lineární algebra Operace s vektory a maticemi
Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Robert Mařík 26. září 2008 Obsah Operace s řádkovými vektory..................... 3 Operace se sloupcovými vektory................... 12 Matice..................................
Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty.
Kapitola 4 Tělesa Dosud jsme se zabývali pouze soustavami lineárních rovnic s reálnými koeficienty. Všechna čísla byla reálná, vektory měly reálné souřadnice, matice měly reálné prvky. Také řešení soustav
7. Lineární vektorové prostory
7. Lineární vektorové prostory Tomáš Salač MÚ UK, MFF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( MÚ UK, MFF UK ) 7. Lineární vektorové prostory LS 2017/18 1 / 62 7.1 Definice a příklady Definice 7.1 Množina G s binární
Matematika B101MA1, B101MA2
Matematika B101MA1, B101MA2 Zařazení předmětu: povinný předmět 1.ročníku bc studia 2 semestry Rozsah předmětu: prezenční studium 2 + 2 kombinované studium 16 + 0 / semestr Zakončení předmětu: ZS zápočet
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení
8 Matice a determinanty
M Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika II kap 8: Matice a determinanty 1 8 Matice a determinanty 81 Matice - definice a základní vlastnosti Definice Reálnou resp komplexní maticí A typu m n nazveme obdélníkovou
FREDHOLMOVA ALTERNATIVA
FREDHOLMOVA ALTERNATIVA Pavel Jirásek 1 Abstrakt. V tomto článku se snažíme shrnout dosavadní výsledky týkající se Fredholmovy alternativy (FA). Postupně zmíníme FA na prostorech konečné dimenze, FA pro
Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují
Definice. Vektorový prostor V nad tělesem T je množina s operacemi + : V V V, tj. u, v V : u + v V : T V V, tj. ( u V )( a T ) : a u V které splňují 1. u + v = v + u, u, v V 2. (u + v) + w = u + (v + w),
Cyklické kódy. Definujeme-li na F [x] n sčítání a násobení jako. a + b = π n (a + b) a b = π n (a b)
C Ať C je [n, k] q kód takový, že pro každé u 1,..., u n ) C je také u 2,..., u n, u 1 ) C. Jinými slovy, kódová slova jsou uzavřena na cyklické posuny. Je přirozené takový kód nazvat cyklický. Strukturu
METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY
PŘEDNÁŠKA 1 METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY 1.1 Prostor R n a jeho podmnožiny Připomeňme, že prostorem R n rozumíme množinu uspořádaných n tic reálných čísel, tj. R n = R } R {{ R }. n krát Prvky R n budeme
Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.
Matice Definice. Maticí typu m n nazýváme obdélníkové pole, tvořené z m n reálných čísel (tzv. prvků matice), zapsaných v m řádcích a n sloupcích. Značíme např. A = (a ij ), kde i = 1,..., m, j = 1,...,
Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory
Základní pojmy teorie množin Přednáška MATEMATIKA č. 1 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz 7. 10. 2010 Základní pojmy teorie množin Základní pojmy
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.
INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ107/2200/280141 Soustavy lineárních rovnic Michal Botur Přednáška 4 KAG/DLA1M: Lineární
Matematika I 12a Euklidovská geometrie
Matematika I 12a Euklidovská geometrie Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 3. 12. 2012 Obsah přednášky 1 Euklidovské prostory 2 Odchylky podprostorů 3 Standardní úlohy 4 Objemy Plán přednášky
ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 4: Grupy, okruhy a pole Základní pojmy unární operace, binární operace, asociativita,
Aplikovaná numerická matematika
Aplikovaná numerická matematika 6. Metoda nejmenších čtverců doc. Ing. Róbert Lórencz, CSc. České vysoké učení technické v Praze Fakulta informačních technologií Katedra počítačových systémů Příprava studijních
6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety
6 Lineární geometrie Motivace. Pojem lineární varieta, který budeme v této kapitole studovat z nejrůznějších úhlů pohledu, není žádnou umělou konstrukcí. Příkladem lineární variety je totiž množina řešení
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda frantisek.stampach@fit.cvut.cz, karel.klouda@fit.cvut.cz Katedra aplikované matematiky Fakulta informačních
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan. 2.
Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 2. Homomorfismy V souvislosti se strukturami se v moderní matematice studují i zobrazení,
Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s
Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných
1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x
1 ZOBRAZENÍ 1 Zobrazení a algebraické struktury 1 Zobrazení Příklad 1.1. (a) Ukažte, že zobrazení f : x na otevřený interval ( 1, 1). x x +1 je bijekce množiny reálných čísel R (b) Necht a, b R, a < b.
8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy
24 8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy Generující kořeny cyklických kódů Nechť K je cyklický kód délky n nad Z p s generujícím polynomem g(z). Chceme najít rozšíření T tělesa Z p, tedy nějaké těleso GF
Matice. Modifikace matic eliminační metodou. α A = α a 2,1, α a 2,2,..., α a 2,n α a m,1, α a m,2,..., α a m,n
[1] Základní pojmy [2] Matice mezi sebou sčítáme a násobíme konstantou (lineární prostor) měníme je na jiné matice eliminační metodou násobíme je mezi sebou... Matice je tabulka čísel s konečným počtem
1.3. Číselné množiny. Cíle. Průvodce studiem. Výklad
1.3. Cíle Cílem kapitoly je seznámení čtenáře s axiomy číselných oborů a jejich podmnožin (intervalů) a zavedení nových pojmů, které nejsou náplní středoškolských osnov. Průvodce studiem Vývoj matematiky
PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy
PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy PAVEL RŮŽIČKA Abstrakt. Ukážeme, že každý prvek distributivního svazu odpovídá termu v konjuktivně-disjunktivním (resp. disjunktivně-konjunktivním)
Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ). Čísla a 1, a 2,..., a n se nazývají složky vektoru
1 1. Lineární algebra 1.1. Lineární závislost a nezávislost vektorů. Hodnost matice Aritmetické vektory Uspořádanou n-tici reálných čísel nazveme aritmetický vektor (vektor), ā = (a 1, a 2,..., a n ).
maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést
Úlohy k zamyšlení 1. Zdůvodněte, proč třetí řádek Hornerova schématu pro vyhodnocení polynomu p v bodě c obsahuje koeficienty polynomu r, pro který platí p(x) = (x c) r(x) + p(c). 2. Dokažte, že pokud
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 2. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 20 Co nás dneska čeká... Závislé a nezávislé
označme j = (0, 1) a nazvěme tuto dvojici imaginární jednotkou. Potom libovolnou (x, y) = (x, 0) + (0, y) = (x, 0) + (0, 1)(y, 0) = x + jy,
Komplexní čísla Množinu všech uspořádaných dvojic (x, y) reálných čísel x, y nazýváme množinou komplexních čísel C, jestliže pro každé dvě takové dvojice (x, y ), (x 2, y 2 ) je definována rovnost, sčítání
Determinanty. Obsah. Aplikovaná matematika I. Pierre Simon de Laplace. Definice determinantu. Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu.
Determinanty Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Determinanty Definice determinantu Sarrusovo a křížové pravidlo Laplaceův rozvoj Vlastnosti determinantu Výpočet determinantů 2 Inverzní
10 Přednáška ze
10 Přednáška ze 17. 12. 2003 Věta: G = (V, E) lze nakreslit jedním uzavřeným tahem G je souvislý a má všechny stupně sudé. Důkaz G je souvislý. Necht v je libovolný vrchol v G. A mějme uzavřený eurelovský
Úlohy nejmenších čtverců
Úlohy nejmenších čtverců Petr Tichý 7. listopadu 2012 1 Problémy nejmenších čtverců Ax b Řešení Ax = b nemusí existovat, a pokud existuje, nemusí být jednoznačné. Často má smysl hledat x tak, že Ax b.
Číselné vektory, matice, determinanty
Číselné vektory, matice, determinanty Základy vyšší matematiky LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem na discipĺıny
Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?
Kapitola 9 Matice a počet koster Graf (orientovaný i neorientovaný) lze popsat maticí, a to hned několika různými způsoby. Tématem této kapitoly jsou incidenční matice orientovaných grafů a souvislosti
Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci a vzájemném rušení ) Muhammada ibn Músá al-chvárizmího (790? - 850?, Chiva, Bagdád),
1 LINEÁRNÍ ALGEBRA 1 Lineární algebra Slovo ALGEBRA pochází z arabského al-jabr, což znamená nahrazení. Toto slovo se objevilo v názvu knihy islámského matematika Hisab al-džebr val-muqabala ( Věda o redukci
ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory
SLEZSKÁ UNIVERZITA V OPAVĚ Matematický ústav v Opavě Na Rybníčku 1, 746 01 Opava, tel. (553) 684 611 DENNÍ STUDIUM Téma 5: Vektorové prostory Základní pojmy Vektorový prostor nad polem P, reálný (komplexní)
Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe.
4 Afinita Afinita je stručný název pro afinní transformaci prostoru, tj.vzájemně jednoznačné afinní zobrazení bodového prostoru A n na sebe. Poznámka. Vzájemně jednoznačným zobrazením rozumíme zobrazení,
Lineární algebra : Polynomy
Lineární algebra : Polynomy (2. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 15. dubna 2014, 11:21 1 2 2.1 Značení a těleso komplexních čísel Značení N := {1, 2, 3... }... množina
10. DETERMINANTY " # $!
10. DETERMINANTY $ V této kapitole zavedeme determinanty čtvercových matic libovolného rozměru nad pevným tělesem, řekneme si jejich základní vlastnosti a naučíme se je vypočítat včetně příkladů jejich
7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech
7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech Definice: Nechť Vje vektorový prostor a množina vektorů {v 1, v 2,, v n } je podmnožinou V. Pak součet skalárních násobků těchto vektorů, tj. a 1 v 1 + a 2 v
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice
Lineární algebra : Násobení matic a inverzní matice (8. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. března 2014, 12:42 1 2 0.1 Násobení matic Definice 1. Buďte m, n, p N, A
Soustavy lineárních rovnic
Přednáška MATEMATIKA č 4 Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz 27 10 2010 Soustava lineárních rovnic Definice Soustava rovnic a 11 x 1 + a 12 x 2 + + a
Kódováni dat. Kódy používané pro strojové operace
Kódováni dat Před zpracováním dat například v počítači je třeba znaky převést do tvaru, kterému počítač rozumí, tj. přiřadit jim určité kombinace bitů. Tomuto převodu se říká kódování. Kód je předpis pro
6 Skalární součin. u v = (u 1 v 1 ) 2 +(u 2 v 2 ) 2 +(u 3 v 3 ) 2
6 Skalární součin Skalární součin 1 je operace, která dvěma vektorům (je to tedy binární operace) přiřazuje skalár (v našem případě jde o reálné číslo, obecně se jedná o prvek nějakého tělesa T ). Dovoluje
11. Skalární součin a ortogonalita p. 1/16
11. Skalární součin a ortogonalita 11. Skalární součin a ortogonalita p. 1/16 11. Skalární součin a ortogonalita p. 2/16 Skalární součin a ortogonalita 1. Definice skalárního součinu 2. Norma vektoru 3.