अनुमानित वास्तविक 3LIN के लिए विश्वास का प्रचार?


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2002 के एक विज्ञान के पेपर में, मेज़र्ड, पेरिसी और ज़ेचिना ने यादृच्छिक 3ATAT के लिए विश्वास प्रसार अनुमान को आगे रखा । प्रयोगों से संकेत मिलता है कि हेयरिस्ट बाधाओं-प्रति-चर के अनुपात के लिए अच्छी तरह से काम करता है जिसके लिए एक संतोषजनक कार्य मौजूद होने की संभावना है।

मेरे प्रश्न हैं:

(1) यदि आप यादृच्छिक 3SAT के बजाय यादृच्छिक 3LIN पर विचार करते हैं तो क्या होगा? (प्रत्येक बाधा GF पर एक यादृच्छिक रैखिक समीकरण है (2))

(२) यदि आप यादृच्छिक अनुमानित ३ एलआईएन पर विचार करें तो क्या होगा ? क्या यह अनुमान योग्य है कि (उचित रूप से अनुकूलित) विश्वास प्रसार के प्रदर्शन से इस मामले में विश्लेषण करना आसान होगा?

सुभाष खोट के साथ हाल के काम में परिभाषित अनुमानित संस्करण इस प्रकार है: चर वास्तविक मूल्यों को मान सकते हैं और न केवल द्विआधारी मूल्यों को। हम केवल मानक 1 के असाइनमेंट पर विचार करते हैं। प्रत्येक समीकरण , जहां सामान्य रूप से वितरित जाते हैं, और को चर के सेट से समान रूप से चुना जाता है। एक समीकरण संतुष्ट है अगर , और नहीं तो बस एक सटीक समानता है।सी1एक्स1+सी2एक्स2+सी3एक्स3=0सी1,सी2,सी3एक्स1,एक्स2,एक्स3|सी1एक्स1+सी2एक्स2+सी3एक्स3|ε

अंतर्ज्ञान यह है कि अनुमानित संस्करण में, विश्वास में परिवर्तन (एक चर का असाइनमेंट क्या होना चाहिए) निरंतर / वृद्धिशील तरीके से हो सकता है।

जवाबों:


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कोडिंग सिद्धांत में, बेलिफ प्रोपोगेशन को भारी रूप से डिकोडिंग (या तो स्पष्ट या यादृच्छिक रूप से उत्पन्न) LDPC कोड के लिए विभिन्न सेटिंग्स (जैसे, इरेज़र चैनल के लिए) के रूप में उपयोग किया जाता है, आप गॉसियन उन्मूलन से अधिक सभी बाधाओं को संतुष्ट करना चाहते हैं। शोर चैनलों के लिए। , आप "सबसे अच्छा फिट", आदि ढूंढना चाहते हैं)। मुझे लगता है कि वहां इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकें सीधे आपके प्रश्न के लिए प्रासंगिक हैं। आप एक व्यापक चर्चा के लिए उरबैंक और रिचर्डसन की पुस्तक "मॉडर्न कोडिंग थ्योरी" पर एक नज़र डालना चाह सकते हैं।

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