Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy



Podobné dokumenty
Odpřednesenou látku naleznete v kapitole 3.3 skript Diskrétní matematika.

Odpřednesenou látku naleznete v dodatku A skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

Okruh Lineární rovnice v Z m Těleso Gaussova eliminace (GEM) Okruh Z m. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2007: Okruh Z m 1/20

VĚTY Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip

DEFINICE Z LINEÁRNÍ ALGEBRY

Matematika IV 10. týden Kódování

Hlubší věty o počítání modulo

Kapitola 11: Vektory a matice:

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.

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

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

A0M15EZS Elektrické zdroje a soustavy ZS 2011/2012 cvičení 1. Jednotková matice na hlavní diagonále jsou jedničky, všude jinde nuly

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

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

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

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

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

Soustava m lineárních rovnic o n neznámých je systém

1 Vektorové prostory.

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

Teorie informace a kódování (KMI/TIK)

Čtvercové matice. Čtvercová matice je taková matice, jejíž počet řádků je roven počtu jejích sloupců

Matematika B101MA1, B101MA2

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Protokol RSA. Tvorba klíčů a provoz protokolu Bezpečnost a korektnost protokolu Jednoduché útoky na provoz RSA Další kryptosystémy

Soustavy linea rnı ch rovnic

Lineární algebra. Matice, operace s maticemi

Hlubší věty o počítání modulo

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

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

8 Matice a determinanty

a + b + c = 2 b + c = 1 a b = a 1 2a 1 + a a 3 + a 5 + 2a 2 + a 2 + a

ČTVERCOVÉ MATICE. Čtvercová matice je taková matice, kde počet řádků je roven počtu jejích sloupců. det(a) značíme determinant čtvercové matice A

5. Maticová algebra, typy matic, inverzní matice, determinant.

Teorie informace a kódování (KMI/TIK)

[1] samoopravné kódy: terminologie, princip

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

7. Lineární vektorové prostory

8 Kořeny cyklických kódů, BCH-kódy

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

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA Vektory Operace s vektory... 8 Úlohy k samostatnému řešení... 8

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,

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

Transformace souřadnic

Samoopravné kódy. Katedra matematiky a Institut teoretické informatiky Západočeská univerzita

Soustavy lineárních rovnic

Vlastní číslo, vektor

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

Matematika 1 MA1. 2 Determinant. 3 Adjungovaná matice. 4 Cramerovo pravidlo. 11. přednáška ( ) Matematika 1 1 / 29

Matematika 2 pro PEF PaE

1 Co jsou lineární kódy

Obecná úloha lineárního programování

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

Obsah. Lineární rovnice. Definice 7.9. a i x i = a 1 x a n x n = b,

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

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Vlastní čísla a vlastní hodnoty. študenti MFF 15. augusta 2008

Vlastní čísla a vlastní vektory

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ LDF MT MATEMATIKA VEKTORY, MATICE

V předchozí kapitole jsme podstatným způsobem rozšířili naši představu o tom, co je to číslo. Nadále jsou pro nás důležité především vlastnosti

Operace s maticemi. 19. února 2018

0.1 Úvod do lineární algebry

Jazyk matematiky Matematická logika Množinové operace Zobrazení Rozšířená číslená osa

Determinant matice řádu 5 budeme počítat opakovaným použitím rozvoje determinantu podle vybraného řádku nebo sloupce. Aby byl náš výpočet

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

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

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

Soustavy lineárních rovnic

α 1 α 2 + α 3 = 0 2α 1 + α 2 + α 3 = 0

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

Jednoduché specifikace

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

Principy indukce a rekurentní rovnice

AVDAT Vektory a matice

Samoopravné kódy, k čemu to je

y Obrázek 1.26: Průměrová rovina válcové plochy

1 Projekce a projektory

Podobnost matic. Definice 8.6. Dány matice A, B M n (C). Jestliže existuje regulární matice P M n (C) tak,

Soustavy lineárních rovnic a determinanty

15 Maticový a vektorový počet II

Základy matematiky pro FEK

HODNOST A DETERMINANT MATICE, INVERZNÍ MATICE

[1] Motivace. p = {t u ; t R}, A(p) = {A(t u ); t R} = {t A( u ); t R}

Co byste měl/a zvládnout po 6. týdnu

1 Zobrazení 1 ZOBRAZENÍ 1. Zobrazení a algebraické struktury. (a) Ukažte, že zobrazení f : x

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

Lineární algebra. Soustavy lineárních rovnic

0.1 Úvod do lineární algebry

9 Kolmost vektorových podprostorů

VI. Maticový počet. VI.1. Základní operace s maticemi. Definice. Tabulku

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:

Vlastní čísla a vlastní vektory

Program SMP pro kombinované studium

Kódy pro detekci a opravu chyb. INP 2008 FIT VUT v Brně

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

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

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

Transkript:

Lineární algebra nad obecným Z m, lineární kódy Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 1/19

Minule: soustavy lineárních rovnic nad Z p, p prvočíslo, stejně jako nad R. Dále nad Z p stejně jako nad R: 1 Vektorový (lineární) prostor, dimense, báze, souřadnice vzhledem k bázi. Například: (Z p ) n vektorový prostor dimense n nad Z p. 2 Vektorový (lineární) podprostor, dimense, báze, souřadnice vzhledem k bázi. Například: {α (2, 1, 3, 4) + β (0, 2, 7, 5) α, β Z 13 } vektorový podprostor (Z 13 ) 4 dimense 2. Báze: g 1 = (2, 1, 3, 4), g 2 = (0, 2, 7, 5). Souřadnice (12, 10, 6, 8) vzhl. k bázi: (6, 2). Protože (12, 10, 6, 8) = 6 (2, 1, 3, 4) + 2 (0, 2, 7, 5). Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 2/19

3 Ortogonální doplněk vektorového podprostoru. Například: ortogonální doplněk k {α (2, 1, 3, 4) + β (0, 2, 7, 5) α, β Z 13 } má dimensi 2 ( = 4 2) a jeho báze je (jakýkoli) fundamentální systém soustavy ( ) 2 1 3 4 x = 0 0 2 7 5 nad Z 13. Protože: prvky ortogonálního doplňku jsou vektory kolmé na všechny vektory původního prostoru. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 3/19

Nad Z m, když m není prvočíslo: 1 Aritmetika matic: sčítání a násobení stejně jako nad R. 2 GEM se chová podivně: cokoli, založené na GEM nebudeme používat. Tj. řešení soustav, hodnost matice,... 3 Determinant čtvercové matice stejně jako nad R (rekursivní definice). Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 4/19

Věta (inverse matice nad obecným Z m ) Čtvercová matice A nad Z m má inversi právě tehdy, když det A má inversi v Z m. Pak A 1 = (det A) 1 D kde D je matice algebraických doplňků a matice A. a Položka d ij matice D je alg. doplněk prvku a ij. Je to číslo ( 1) i+j det A ij, kde A ij vznikla z matice A vynecháním i-tého řádku a j-tého sloupce. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 5/19

Příklad Pokud existuje, nalezněte inversi k matici 2 3 5 A = 5 11 2 1 2 2 nad Z 26. Postup: 1 26 není prvočíslo: nemůžeme použít GEM. 2 det A = 7 v Z 26 (nemůžeme použít GEM). 3 7 1 v Z 26 existuje (sice 7 1 = 15). Proto existuje i inverse k matici A. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 6/19

Příklad (pokrač.) 4 Spočteme matici D algebraických doplňků: 18 18 25 D = 4 25 25 3 21 7 5 Inverse: A 1 = 15 18 18 25 4 25 25 3 21 7 = 10 8 19 10 11 3 11 11 1 Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 7/19

Příklad (Rovina v R 3 jako lineární kód) Rovina x + y z = 0 je lineární podprostor V dimense 2 v R 3. 1 Volbou báze V lze generovat prvky V. 1 V má bázi (např.): g 1 = (1, 2, 3), g 2 = (0, 1, 1). 2 Tudíž v V iff existují a 1, a 2 R tak, že a 1 g 1 + a 2 g 2 = v. (Protože báze určuje systém souřadnic.) 3 Neboli: volbou a 1, a 2 lze vygenerovat v V takto: ( ) 1 2 3 v = (a 1, a 2 ) 0 1 1 } {{ } generující matice G Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 8/19

Příklad (Rovina v R 3 jako lineární kód, pokrač.) Rovina x + y z = 0 je lineární podprostor V dimense 2 v R 3. 1 Volbou ortogonálního doplňku V lze testovat, zda vektory leží ve V. 1 V má ortogonální doplněk (např.): h 1 = (1, 1, 1). 2 Tudíž v V iff h 1 v = 0. (Protože ortogonální doplněk tu je normálový vektor.) 3 Neboli: syndrom s vektoru v s = ( 1 1 1 ) v } {{ } kontrolní matice H určuje míru příslušnosti do V. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 9/19

Tyto úvahy zobecníme 1 Vektorový prostor R 3 nahradíme vektorovým prostorem (Z p ) n, p prvočíslo. 2 Rovinu v R 3 nahradíme vektorovým podprostorem V v (Z p ) n dimense k. Předcházející geometrická interpretace však zůstává stejná! Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 10/19

Příklad (ISBN International Standard Book Number) Deset cifer: použity symboly z množiny {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, X }, chápáno jako Z 11. Příklad: 80 7203 438 3 kde jednotlivé skupiny znamenají: 1 80 jazyk knihy (čeština) 2 7203 nakladatelství (Argo) 3 438 číslo knihy, přidělené nakladatelstvím 4 3 kontrolní bit Obecně: x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10, kde 10 i=1 ix i = 0 v Z 11. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 11/19

Příklad (ISBN, pokrač.) Kdy je řetězec x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10 kódem ISBN? Právě když jeho syndrom je nula (počítáno v Z 11 ). (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, X ) } {{ } kontrolní matice H kódu ISBN x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10 Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 12/19

Příklad (ISBN, pokrač.) Jak vytvořit kód ISBN? Info o knize = 9 bitů. Jak spočítat kontrolní bit? (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6, x 7, x 8, x 9 ) = (x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6, x 7, x 8, x 9, x 10 ) v Z 11. 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 1 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 1 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 1 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 9 } {{ } generující matice G kódu ISBN Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 13/19

Příklad (ISBN, pokrač., geometrický pohled) 1 Kódy ISBN = prvky vektorového podprostoru V ve vektorovém prostoru (Z 11 ) 10. Báze prostoru V = řádky matice G. Dimense V = 9. 2 Info o knize = souřadnice v V vzhledem k bázi. 3 Test při příjmu = syndrom Hv. Řádky H = báze ortogonálního doplňku k V. Kód ISBN = lineární 11-kód délky 10 a dimense 9. Je schopen detekovat jednu chybu a prohození dvou pozic. a a To jsou běžné písařské chyby. ISBN je starý kód, začíná být nahrazován ISBN 13. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 14/19

Lineární p-kód délky n a dimense k Chceme zabezpečit data před poškozením. V podprostor (Z p ) n dimense k. Terminologie: 1 v V je kódové slovo (ta budeme posílat). 2 Báze g 1,..., g k prostoru V jako řádky matice G: generující matice. 3 v V iff v = k i=1 α i g i. Souřadnice v vzhledem ke G: (α 1,..., α k ) jsou informační bity. 4 Báze ortogonálního doplňku k V, zapsaná jako řádky matice H: kontrolní matice. 5 v V iff Hv = 0 iff syndrom slova v je 0 (test při příjmu). Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 15/19

Příklad (Lineární 2-kód délky 7 a dimense 4) V podprostor (Z 2 ) 7 dimense 4 s generující maticí G = Posílání zprávy: g 1 g 2 g 3 g 4 = 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 4 info bity = souřadnice vzhledem ke G. 2 7 4 = 3 redundantní bity = dimense ortogonálního doplňku. 3 Například: info = (0, 1, 1, 1). Pošleme v = (0, 1, 1, 1) G = (0, 1, 1, 1, 1, 0, 0). Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 16/19

Příklad (pokrač.) Spočteme kontrolní matici (= báze ortogonálního doplňku): H = 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 Ideální kód, pokud došlo k nejvýše jedné chybě. Přijímání zprávy: 1 Přijmeme w a předpokládáme, že došlo k nejvýše jedné chybě. Tj. w = v + e (v je kódové slovo a e je error pattern, e obsahuje nejvýše jednu jedničku). 2 Spočteme syndrom s slova w: s = Hw = He. Jestliže s = 0, při přenosu nedošlo k chybě. Jestliže s je i-tý sloupec H, došlo k chybě na i-tém místě, opravíme. 3 Izolujeme info bity. Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 17/19

Vztah matice G s maticí H V prostor dimense k, řádky matice G = báze V, rank(g) = k. V ortogonální doplněk prostoru V, dimense (n k). Řádky matice H = báze V, rank(h) = n k. Tj. G H = 0. 1 Známe G: řádky matice H jsou fundamentální systém rovnice Gx = 0. 2 Známe H: řádky matice G jsou fundamentální systém rovnice Hx = 0. 3 Je-li G = (E B) (tj., když V je systematický kód), pak H = ( B E ). Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 18/19

Další informace a historie: 1 Richard Wesley Hamming (1915 1998): Bellovy laboratoře, 1946, technika pro opravu chyb na děrných štítcích, http://www-gap.dcs.st-and.ac.uk/ history/ Biographies/Hamming.html 2 J. Adámek, Foundations of Coding, John Wiley & Sons, New York, 1991 3 D. J. C. MacKay, Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge Univ. Press, 2003 Jiří Velebil: X01DML 19. listopadu 2010: Lineární algebra a kódy 19/19