論文の概要: Families of sequences with good family complexity and cross-correlation measure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13938v3
• Date: Tue, 7 May 2024 08:03:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 20:57:01.548720
• Title: Families of sequences with good family complexity and cross-correlation measure
• Title（参考訳）: 家族複雑性と相互相関測度を有する系列のファミリ
• Authors: Kenan Doğan, Murat Şahin, Oğuz Yayla,
• Abstract要約: 2進アルファベットだけでなく、$k$-symbols(k$-ary)アルファベットでもシーケンスを考える。 我々は、ある既約数のルジャンドル記号の2進列の大きなファミリーの$f$-複素性(英語版)($f$-complexity)に縛られることを証明する。 この家系とその二重族は、大きな家族の複雑さと、かなり大きな順序まで小さな相互相関測度の両方を持っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we study pseudorandomness of a family of sequences in terms of two measures, the family complexity ($f$-complexity) and the cross-correlation measure of order $\ell$. We consider sequences not only on binary alphabet but also on $k$-symbols ($k$-ary) alphabet. We first generalize some known methods on construction of the family of binary pseudorandom sequences. We prove a bound on the $f$-complexity of a large family of binary sequences of Legendre-symbols of certain irreducible polynomials. We show that this family as well as its dual family have both a large family complexity and a small cross-correlation measure up to a rather large order. Next, we present another family of binary sequences having high $f$-complexity and low cross-correlation measure. Then we extend the results to the family of sequences on $k$-symbols alphabet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの測度,家族複雑性(f$-複雑度)と位数$\ell$の相互相関測度という観点から,列列の擬似ランダム性について検討する。 2進アルファベットだけでなく、$k$-symbols(k$-ary)アルファベットでもシーケンスを考える。 まず、二項擬似乱数列の族を構成するための既知の手法を一般化する。 我々は、ある既約多項式のルジャンドル記号の2進列の大きな族(英語版)の$f$-複素性(英語版)($f$-complexity)の有界性を証明する。 この家系とその二重族は、大きな家族の複雑さと、かなり大きな順序まで小さな相互相関測度の両方を持っていることを示す。 次に、高い$f$-complexityと低い相互相関測度を持つ2進列の別の族を示す。 次に、結果を$k$-シンボルアルファベット上のシーケンスの族に拡張する。

関連論文リスト

• On Maximal Families of Binary Polynomials with Pairwise Linear Common Factors [1.249418440326334]
  二進体 $mathbbF$ 上の極大族を特徴づける。 我々の発見は、よりオープンないくつかの質問を呼び起こし、この研究の拡張バージョンで対処する予定です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T16:30:28Z)
• Linear-Time Modeling of Linguistic Structure: An Order-Theoretic Perspective [97.57162770792182]
  文字列内のトークンのペア間の関係をモデル化するタスクは、自然言語を理解する上で不可欠な部分である。 これらの徹底的な比較は避けられ、さらに、トークン間の関係を文字列上の部分順序としてキャストすることで、複雑さを線形に減らすことができる。 提案手法は,文字列中の各トークンの実際の数を並列に予測し,それに従ってトークンをソートすることで,文字列内のトークンの総順序を決定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:47:35Z)
• Larger Offspring Populations Help the $(1 + (\lambda, \lambda))$ Genetic Algorithm to Overcome the Noise [76.24156145566425]
  進化的アルゴリズムは、適合性の評価においてノイズに対して堅牢であることが知られている。 我々は$(lambda,lambda)$の遺伝的アルゴリズムがどんなにノイズに強いかを解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T08:49:01Z)
• Mutual Exclusivity Training and Primitive Augmentation to Induce Compositionality [84.94877848357896]
  最近のデータセットは、標準的なシーケンス・ツー・シーケンスモデルにおける体系的な一般化能力の欠如を露呈している。 本稿では,セq2seqモデルの振る舞いを分析し,相互排他バイアスの欠如と全例を記憶する傾向の2つの要因を同定する。 広範に使用されている2つの構成性データセット上で、標準的なシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて、経験的改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T17:36:41Z)
• Clustering above Exponential Families with Tempered Exponential Measures [28.532545355403123]
  指数関数族とのリンクにより、$k$-meansクラスタリングは、幅広いデータ生成分布に一般化できるようになった。 指数族を超えて働くための枠組みは、公理化で彫られた人口最小化の頑丈さが欠如しているなど、道路ブロックを持ち上げるために重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T21:58:40Z)
• A Single-Timescale Analysis For Stochastic Approximation With Multiple Coupled Sequences [21.50207156675195]
  複数の結合配列を持つ非線形近似の有限時間収束について検討する。 我々の分析の核心は、多くの応用において保持される多列SAの固定点の滑らか性である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T14:13:20Z)
• Building manifolds from quantum codes [0.0]
  我々は、$mathbbZ$ systolic freedom の最初の例を構築した。 グラフの弱基本サイクル基底を構築するための効率的なランダム化アルゴリズムを与える。 この結果を用いて、構成する多様体の基本群を自明にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T20:36:50Z)
• Finite-Function-Encoding Quantum States [52.77024349608834]
  任意の$d$値論理関数を符号化する有限関数符号化(FFE)を導入する。 それらの構造的特性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T13:53:23Z)
• On the Rademacher Complexity of Linear Hypothesis Sets [45.06091849856641]
  我々は、任意の$p geq 1$に対して $ell_p$-norm で有界な重みベクトルを持つ線形仮説クラスの族における経験的ラデマッハ複雑性を厳密に解析する。 これはこれらの仮説集合を用いた一般化の厳密な解析を提供し、鋭いデータ依存学習保証の導出を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T19:08:21Z)
• Second-Order Information in Non-Convex Stochastic Optimization: Power and Limitations [54.42518331209581]
  私たちは発見するアルゴリズムを見つけます。 epsilon$-approximate stationary point ($|nabla F(x)|le epsilon$) using $(epsilon,gamma)$surimateランダムランダムポイント。 ここでの私たちの下限は、ノイズのないケースでも新規です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T04:41:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。