Hammingovy kódy. dekódování H.kódů. konstrukce. šifrování. Fanova rovina charakteristický vektor. princip generující a prověrková matice

Podobné dokumenty
1 Co jsou lineární kódy

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip

Golayův kód 23,12,7 -kód G 23. rozšířený Golayův kód 24,12,8 -kód G 24. ternární Golayův kód 11,6,5 -kód G 11

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Reed-Mullerovy kódy

Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika.

Hammingův kód. Vladislav Kosejk. České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská Detašované pracoviště Děčín

Hammingův odhad. perfektní kódy. koule, objem koule perfektní kód. triviální, Hammingův, Golayův váhový polynom. výpočet. příklad

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

BCH kódy. Alena Gollová, TIK BCH kódy 1/27

10 Přednáška ze

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Informatika Kódování. Obsah. Kód. Radim Farana Podklady předmětu Informatika pro akademický rok 2007/2008

VEKTOROVÝ PROSTOR. Vektorový prostor V n je množina všech n-složkových vektorů spolu s operacemi sčítání, odčítání vektorů a reálný násobek vektoru.

Kapitola 11: Vektory a matice:

Úvod do lineární algebry

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Vektorový prostor. d) Ke každému prvku u V n existuje tzv. opačný prvek u, pro který platí, že u + u = o (vektor u nazýváme opačný vektor k vektoru u)

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip

1 Determinanty a inverzní matice

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.

Teorie informace a kódování (KMI/TIK)

INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Modernizace studijního programu Matematika na PřF Univerzity Palackého v Olomouci CZ.1.07/2.2.00/28.

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

Řekněme nejprve, jaké kódování nás v tomto textu bude zajímat a jaké ne. K. Komprese dat, tedy kódování dat s cílem zmenšit jejich objem.

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0.

Matice. Předpokládejme, že A = (a ij ) je matice typu m n: diagonálou jsou rovny nule.

Samoopravné kódy, k čemu to je

Matematika IV 10. týden Kódování

8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy

Řešení. Hledaná dimenze je (podle definice) rovna hodnosti matice. a a 2 2 1

Eukleidovský prostor a KSS Eukleidovský prostor je bodový prostor, ve kterém je definována vzdálenost dvou bodů (metrika)

Samoopravné kódy. Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Kódováni dat. Kódy používané pro strojové operace

Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.

Generující kořeny cyklických kódů. Generující kořeny. Alena Gollová, TIK Generující kořeny 1/30

Cvičení z Lineární algebry 1

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

Soustavy lineárních rovnic

Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

Katedra aplikované matematiky FEI VŠB Technická univerzita Ostrava luk76/la1

IB112 Základy matematiky

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

0.1 Úvod do lineární algebry

1 Vektorové prostory.

1 Lineární prostory a podprostory

[1] Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů...

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

0.1 Úvod do lineární algebry

1 Soustavy lineárních rovnic

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

Cyklické kódy. Alena Gollová, TIK Cyklické kódy 1/23

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Lineární algebra : Lineární (ne)závislost

Matematika B101MA1, B101MA2

transformace je posunutí plus lineární transformace má svou matici vzhledem k homogenním souřadnicím [1]

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

Lineární zobrazení. 1. A(x y) = A(x) A(y) (vlastnost aditivity) 2. A(α x) = α A(x) (vlastnost homogenity)

1 Řešení soustav lineárních rovnic

Matematika I, část I Vzájemná poloha lineárních útvarů v E 3

NALG 001 Lineární algebra a geometrie 1, zimní semestr MFF UK Doba řešení: 3 hodiny

Soustavy linea rnı ch rovnic

Matice. Je dána matice A R m,n, pak máme zobrazení A : R n R m.


1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

f(x) = arccotg x 2 x lim f(x). Určete všechny asymptoty grafu x 2 2 =

7. Lineární vektorové prostory

Kolik existuje různých stromů na pevně dané n-prvkové množině vrcholů?

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

6. ANALYTICKÁ GEOMETRIE

Definice 28 (Ortogonální doplněk vektorového podprostoru). V k V n ; V k V. (Pech:AGLÚ/str D.5.1)

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Kódování Obsah. Reedovy-Solomonovy kódy. Radim Farana Podklady pro výuku. Cyklické kódy.

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Soustavy. Terminologie. Dva pohledy na soustavu lin. rovnic. Definice: Necht A = (a i,j ) R m,n je matice, b R m,1 je jednosloupcová.

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

Vybrané kapitoly z matematiky

3 Projektivní rozšíření Ēn prostoru E n

grupa těleso podgrupa konečné těleso polynomy komutativní generovaná prvkem, cyklická, řád prvku charakteristika tělesa

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

11. Skalární součin a ortogonalita p. 1/16

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

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

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

Lineární algebra - I. část (vektory, matice a jejich využití)

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

Vlastní číslo, vektor

Vlastní čísla a vlastní vektory

1 Analytická geometrie

Operace s maticemi. 19. února 2018

ANALYTICKÁ GEOMETRIE V ROVINĚ

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Jedná se o soustavy ve tvaru A X = B, kde A je daná matice typu m n,

Transkript:

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 kódu schopnost opravovat 1 přenosovou chybu tj. n, k, 3 -kód Tvrzení: Nechť H je kontrolní matice lineárního kódu C. Pak distance kódu = maximální číslo c, pro které platí: každých c-1 sloupců matice H je lineárně nezávislých. každé slovo x = x 1 x n C určuje LK sloupců matice H i=1 x i h i = 0 váha slova x = počet nenulových sčítanců každých c sloupců matice H je LN C neobsahuje slova váhy c n

Věta: Pro každé r 2 má Hammingův kód parametry 2 r 1, 2 r r 1, 3 distance d=3 matice nad F 2 neobsahují LZ dvojice sloupců» dva sloupce jsou LZ nad F 2 oba jsou shodné nebo jeden nulový matice má r řádků volíme sloupce 2 r 1 nenulových vektorů v F 2 r kód H r (matice G) má délku n = 2 r 1 dimenze k = dim H r = n r = 2 r r 1

konstrukce: cíl: vytvořit co největší binární kód s distancí d = 3 matice nad F 2 nesmí obsahovat lin. závislé dvojice sloupců dva vektory jsou lin. závislé jsou shodné nebo jeden z nich je nulový max. rozdíl v počtu sloupců a řádků rozdíl = dimenze kódu k kód H r generující matice G má r řádků 2 r 1 nenulových sloupců v prostoru F 2 r délka kódu n = 2 r 1 dimenze dim H r = n r = 2 r r 1» jiné pořadí sloupců v G = ekvivalentní kód

konstrukce: pomocí hypergrafu Fanovy roviny X, P 7 nejmenší projektivní rovina řádu 2 nad tělesem Z 2 popisuje multiplikativní strukturu oktonionů obsahuje 7 bodů a 7 přímek X = 1,2,3,4,5,6,7 P = 1,2,5, 1,3,6, 1,4,7, 2,3,7, 2,4,6, 3,4,5, 5,6,7 axiomy: každé dva různé body leží na právě jedné přímce každé dvě různé přímky se protínají právě v jednom bodě 4 6 1 2 5 existují alespoň 4 různé body, z nichž žádné tři neleží na přímce existují alespoň 4 různé přímky, z nichž žádné tři se neprotínají ve stejném bodě 3

konstrukce: charakteristický vektor vektor 7 nul a jedniček 1 na i-té pozici i P X» 1,2,5 1100100» 1,3,6 1010010» 1,4,7 1001001» 2,3,7 0110001» 2,4,6 0101010» 3,4,5 0011100» 5,6,7 0000111 7 4 6 3 1 2 5 prvky vektorového prostoru F 2 7 nad tělesem F 2 F 2 = 0,1, n = 7, H 3 = 16 = 2 4, k = 4, d = C = 3» 7, 4, 3 -kód

konstrukce: kódová slova H F 2 7 platí: 7 přímek 7 doplňků 2 konstantní vektory celkem 16 slov každá 2 kódová slova se liší alespoň ve 3 souřadnicích pro každý vektor F 2 7 existuje právě jedno kódové slovo, které se od něj liší v nejvýše jedné souřadnici tj. pokud se při přenosu změní nejvýše 1 bit, lze jej opravit 1100100, 0011011, 1010010, 0101101, 1001001, 0110110, 0110001, 1001110, 0101010, 1010101, 0011100, 1100011, 0000111, 1111000, 0000000, 1111111

šifrování kódová slova seřadit nějak tj. v 0,, v 15 bloky velikosti 4 bity čísla 0 15 posíláme odpovídající kódové slovo např. místo 0010 poslat v 2 = 0011011 v 0 = 0000000, v 1 = 0000111, v 2 = 0011011, v 3 = 0011100, v 4 = 0101010, v 5 = 0101101, v 6 = 0110001, v 7 = 0110110, v 8 = 1001001, v 9 = 1001110, v 10 = 1010010, v 11 = 1010101, v 12 = 1100011, v 13 = 1100100, v 14 = 1111000, v 15 = 1111111 hustota kódu α H 3 = 4 7 kódování prodlouží zdrojový text délky n na délku 1 α H 3 = 7 4 n

šifrování kódová slova pst: prodloužení jen o 3 4 délky n = 100, p = 0,01 P = 1 p = 0,99 pst přijetí bitu bez chyby P = 1 p 7 + 7p 1 p 6 = 1 p 6 1 + 6p = 0,998 pst přijetí sedmice bitů s maximálně 1 chybou v 0 = 0000000, v 1 = 0000111, v 2 = 0011011, v 3 = 0011100, v 4 = 0101010, v 5 = 0101101, v 6 = 0110001, v 7 = 0110110, v 8 = 1001001, v 9 = 1001110, v 10 = 1010010, v 11 = 1010101, v 12 = 1100011, v 13 = 1100100, v 14 = 1111000, v 15 = 1111111 P = 1 p 6 1 + 6p n 4 = 1 p 3n 2 1 + 6p n 4 = 0,950 pst přijetí celé zprávy bez chyby je 95%

šifrování generující matice G libovolná čtveřice nenulových slov 0 0 0 0 1 1 1 např. G = 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0» velikost 4 x 7 prověrková matice H platí: G x T = 0 0 1 1 0 1 1 0 např. H = 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1» velikost 3 x 7 v 0 = 0000000, v 1 = 0000111, v 2 = 0011011, v 3 = 0011100, v 4 = 0101010, v 5 = 0101101, v 6 = 0110001, v 7 = 0110110, v 8 = 1001001, v 9 = 1001110, v 10 = 1010010, v 11 = 1010101, v 12 = 1100011, v 13 = 1100100, v 14 = 1111000, v 15 = 1111111

šifrování generující matice G libovolná čtveřice nenulových slov např. G = 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 v 0 = 0000000, v 1 = 0000111, v 2 = 0011011, v 3 = 0011100, v 4 = 0101010, v 5 = 0101101, v 6 = 0110001, v 7 = 0110110, v 8 = 1001001, v 9 = 1001110, v 10 = 1010010, v 11 = 1010101, v 12 = 1100011, v 13 = 1100100, v 14 = 1111000, v 15 = 1111111» pro volbu v 1, v 3, v 12, v 4 LK 0000111 a 0011100» je 0011011 LK předchozích a 1100011» je 1100100, 1111111, 1111000 LK předchozích a 0101010» je 0101101, 0110110, 0110001, 1001001, 1001110, 1010101, 1010010

šifrování prověrková matice H platí: G x T = 0 h 0 = 0000000, h 1 = 0110110, h 2 = 0011011, h 3 = 0101101, h 4 = 1100011, h 5 = 1010101, h 6 = 1111000, h 7 = 1001110 0 0 0 0 1 1 1 x 5 + x 6 + x 7 = 0 G = 0 0 1 1 1 0 0 x a tedy 3 + x 4 + x 5 = 0 1 1 0 0 0 1 1 x 1 + x 2 + x 6 + x 7 = 0 0 1 0 1 0 1 0 x 2 + x 4 + x 6 = 0» pro volbu x 2, x 6, x 7 0,1 dopočteme x 1, x 3, x 4, x 5 0,1 0 1 1 0 1 1 0 např. H = 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 LK 0110110 a 0011011» je 0101101 LK předchozích a 1100011» je 1010101, 1111000, 1001110

obecný algoritmus tabulka reprezentantů tříd počet tříd je exponenciální v tomto případě 2 n k = 2 2r 1 2 r r 1 = 2 r = n + 1» tj. 2 7 4 = 2 3 = 7 + 1 = 8» celkem slov 27 8 = 128 8 = 16 syndrom reprezentant + další slova 000 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() 001 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() 010 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() 011 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() 100 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() 101 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() 110 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),() 111 (),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),(),()

jednodušší algoritmus prověrková matice H d = 3 sloupce = čísla od 1 do 2 r 1 uspořádáme (ekvivalentní kód) předpoklad = při přenosu max. 1 chyba w e 1 syndrom H e T? e = 0 0 e = syndrom H e T = H x = 0, přijaté slovo x = x je kódové slovo C 0 1 0 s 1 na pozici i syndrom H e T = H x je i-tý sloupec matice H» binární zápis čísla i změníme i-tý bit slova x, ostatní ponecháme

dešifrování dekódujte slovo: x = 1101011, prověrková matice H h 0 = 0000000, h 1 = 0110110, h 2 = 0011011, h 3 = 0101101, h 4 = 1100011, h 5 = 1010101, h 6 = 1111000, h 7 = 1001110 H x = x = 1100011 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 = 0 1 0 v 0 = 0000000, v 1 = 0000111, v 2 = 0011011, v 3 = 0011100, v 4 = 0101010, v 5 = 0101101, v 6 = 0110001, v 7 = 0110110, v 8 = 1001001, v 9 = 1001110, v 10 = 1010010, v 11 = 1010101, v 12 = 1100011, v 13 = 1100100, v 14 = 1111000, v 15 = 1111111

Hammingův kód H 3 vytvořte generující matici G určete velikost, dimenzi, distanci kódu vypočtěte prověrkovou matici H určete tabulku reprezentantů dekódujte slova: 1001110, 0100010,

obdoba Hammingův kód nad tělesem F q kód n, n r, 3 r 2 n = qr 1 q 1