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1.
2.
纠错码技术是通信技术中不可或缺的一项技术,并在当今的通信技术发展中占有很高的地位,线性分组码是常用的一种纠错码,其纠错能力的计算需要以线性分组码最小码距的计算为基础。向量组极小相关组的提出,引入了向量组的距的定义,为线性分组码纠错能力的计算提供了新思路,极小相关组的有效而且快速求解方法研究将是一个新课题,针对计算机通信科学发展的需求,基于遍历法的思想,运用Matlab软件编写程序求解向量组的极小相关组,并将程序简单应用于具体向量组极小相关组的计算以及线性分组码纠错能力的计算。 相似文献
3.
Necessary conditions for the Gâteaux differentiability of the distance function to a set are considered. A series of characterizing results is obtained. 相似文献
4.
We consider immersions: and construct a subspace of which corresponds to a set of embedded manifolds which are either parallel to f, tubes around f or, in general, partial tubes around f. This space is invariant under the action of the normal holonomy group, We investigate the case where is non-trivial and obtain some results on the number of connected components of .
Received 24 March 2000. 相似文献
5.
Heikki Hyyr 《Journal of Discrete Algorithms》2005,3(2-4):215-229
Using bit-parallelism has resulted in fast and practical algorithms for approximate string matching under Levenshtein edit distance, which permits a single edit operation to insert, delete or substitute a character. Depending on the parameters of the search, currently the fastest non-filtering algorithms in practice are the O(km/wn) algorithm of Wu and Manber, the O((k+2)(m−k)/wn) algorithm of Baeza-Yates and Navarro, and the O(m/wn) algorithm of Myers, where m is the pattern length, n is the text length, k is the error threshold and w is the computer word size. In this paper we discuss a uniform way of modifying each of these algorithms to permit also a fourth type of edit operation: transposing two adjacent characters in the pattern. This type of edit distance is also known as Damerau edit distance. In the end we also present an experimental comparison of the resulting algorithms. 相似文献
6.
本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力.利用该算法在对模型的参数进行重估计时.涉及到复杂的目标函数的梯度运算.击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了,因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明. 相似文献
7.
1 工作原理及电路组成图给出电路原理框图.以工作发射频率为时钟脉冲,调制脉冲作为闸门开启时间,将调制脉冲予以延迟作为接收信号的选通脉冲来关闭闸门,这个时间就是声脉冲从换能器发射到采样点,再回到接收换能器所经过的时间,用这个时间来控制时钟脉冲予以汁数、寄存、译码,以数字形 相似文献
8.
9.
10.
J. J. EGOZCUE J. L. DIAZ-BARRERO V. PAWLOWSKY-GLAHN 《数学学报(英文版)》2006,22(4):1175-1182
The set of probability functions is a convex subset of L1 and it does not have a linear space structure when using ordinary sum and multiplication by real constants. Moreover, difficulties arise when dealing with distances between densities. The crucial point is that usual distances are not invariant under relevant transformations of densities. To overcome these limitations, Aitchison's ideas on compositional data analysis are used, generalizing perturbation and power transformation, as well as the Aitchison inner product, to operations on probability density functions with support on a finite interval. With these operations at hand, it is shown that the set of bounded probability density functions on finite intervals is a pre-Hilbert space. A Hilbert space of densities, whose logarithm is square-integrable, is obtained as the natural completion of the pre-Hilbert space. 相似文献