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Este trabalho demonstra que qualquer código localmente decodificável relaxado (RLDC) com consultas e erro de sombreamento abaixo de um certo limiar pode ser convertido em um código localmente decodificável (LDC) padrão com parâmetros comparáveis, generalizando resultados anteriores ao remover a exigência de linearidade e estabelecendo limites inferiores aprimorados para RLDCs, RLCCs e PCPPs.
Este artigo estabelece uma conexão entre propriedades topológicas de complexos simpliciais e parâmetros de códigos lineares sobre corpos finitos, permitindo a determinação de distâncias mínidas e a construção de famílias de códigos ótimos em F2 através da análise de operações geométricas.
Este livro apresenta um levantamento dos avanços recentes na lista de decodificação de códigos de Reed-Solomon e famílias relacionadas, destacando algoritmos eficientes que alcançam a capacidade teórica com tamanho de lista ótimo e complexidade de tempo quase linear ou sublinear.
Este artigo investiga a formação de feixes assistida por posicionamento como alternativa à estimação de CSI, analisando a probabilidade de interrupção e derivando expressões de fechamento para o padrão de feixe Gaussiano conjunto otimizado em cenários bidimensionais e tridimensionais, demonstrando que a solução ótima é independente da distribuição de erro de posicionamento apenas no caso 2D.
Este artigo demonstra que, ao considerar limites práticos de potência por ponto de acesso, a superioridade teórica da precodificação centralizada em sistemas celulares sem células desaparece, tornando a precodificação distribuída uma opção mais robusta.
Este trabalho propõe um framework livre de treinamento que utiliza modelos de difusão pré-treinados, integrando codificação de canal reversa e um decodificador ODE escalado por pontuação, para navegar de forma ótima e adaptativa em todo o espectro de tradeoffs entre taxa, distorção e percepção na compressão com perdas.
Este artigo apresenta uma análise rigorosa dos códigos Goppa diferenciais em curvas projetivas suaves de gênero arbitrário, estabelecendo sua definição via derivadas de Hasse-Schmidt, analisando sua invariância sob mudanças de parâmetros, provando um teorema de dualidade e demonstrando que códigos lineares gerais podem ser estruturados como códigos Goppa diferenciais na esfera de Riemann.
O artigo apresenta o FedCova, um framework de aprendizado federado independente de dados externos que mitiga o ruído de rótulos ao aumentar a robustez intrínseca do modelo através de uma nova abordagem baseada em covariâncias de características, unificando a codificação de recursos, a construção do classificador e a correção de rótulos.
O artigo apresenta o Critério de Informação Pivotal (PIC), um método contínuo que ajusta automaticamente seu parâmetro de penalidade com base em estatísticas assintoticamente pivotais para superar as limitações de seleção de modelos tradicionais, garantindo uma recuperação precisa do suporte e reduzindo a complexidade do modelo em dados reais.
Este artigo investiga os limiares de erro para canais de Pauli, utilizando enumeradores de peso de coset para calcular limites inferiores, identificar não-aditividade em códigos estabilizadores concatenados e fornecer novas estimativas e insights sobre o desempenho desses códigos.
Este artigo demonstra que, embora a ausência de equilíbrio detalhado em semigrupos de Markov quânticos unital possa impedir o decaimento exponencial inicial da entropia relativa, tal decaimento é restaurado em escalas de tempo finitas e, quando a dissipação domina a evolução hamiltoniana, a taxa de convergência para o subespaço livre de decoerência é limitada inversamente pela taxa de dissipação pura devido a um fenômeno de ruído auto-restritivo.
Este artigo desenvolve um novo framework baseado em geometria convexa, representações de e o teorema de Tverberg para construir e interconversar códigos de correção de erros quânticos em espaços de spin, bosônicos e invariantes por permutação, resultando em novas famílias de códigos com distância quase linear e parâmetros superiores aos existentes.