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Nessun titolo diapositiva

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Title: Nessun titolo diapositiva Author: Luisa Gargano Last modified by: DIA Created Date: 4/30/2001 9:01:25 AM Document presentation format: Presentazione su schermo – PowerPoint PPT presentation

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Title: Nessun titolo diapositiva


1
Teoria dei codici correttori d'errore Fondatore
Richard W. Hamming Articolo Error Detecting and
Error Correcting Codes (1950) In ogni
trasmissione digitale possono avvenire errori.
Es. ricezione da sonde spaziali o satelliti
canale molto disturbato, segnale molto debole ?
errori frequenti. Es. riproduzione musica o
immagini digitali supporto fisico danneggiato.
Senza metodi efficaci e veloci di correzione
degli errori non darebbe possibile ricevere
informazioni dallo spazio, usare un lettore di CD
o un telefonino! Es. graffio di alcuni
millimetri sulla superficie di un CD non
pregiudica l'ascolto grazie a codice di Reed -
Solomon, in grado di correggere 'raffiche' di
errori consecutivi di notevole lunghezza. Applica
zioni nei campi più diversi dalle
telecomunicazioni alla biologia molecolare
2
Gestione errore su 1 bit in sequenze di bit.
Codice di ripetizione Ripeti ciascun bit 3
volte Se uno dei bit è erroneamente invertito,
viene riconosciuto e corretto durante la
decodifica del suo blocco di 3 bit.
Inefficiente rapporto tra i bit attuali e i bit
totali è solo 1/3 (per
memorizzare/comunicare 1MB si memorizzano/inviano
3Mb) Codifica Hamming Data una sequenza di bit,
la suddividiamo in porzioni da 4 bit. Sia b
il vettore che rappresenta una di tali porzioni,
e codifichiamo b come bG a 7 bit, (operazioni
modulo 2) Il tasso è 4/7, molto migliore
del precedente. Resta da dimostrare che
correggere 1 errore.
3
  • Affermazione Per ogni b e b, le codifiche bG e
    bG differiscono in 3 coordinate
  • Aalfabeto
  • Aninsieme di sequenze di n simboli su A
  • Definizione. La distanza di Hamming tra x e y in
    An è
  • d(x, y)numero di
    coordinate i t.c. xi diverso da yi
  • La distanza di Hamming è una metrica
  • d(x, y) d(y, x)
  • d(x, z) lt d(x, y) d(y, z)
  • d(x, y) 0 sse xy

4
  • Affermazione Per ogni b e b, le codifiche bG e
    bG differiscono in 3 coordinate
  • d(x, y) numero coordinate i con xi diverso da
    yi.
  • Spazio di tutte le possibili parole codice 0,
    17.
  • Se possiamo dimostrare Affermazione 1
  • ?ogni parola-codice bG non ha altre
    parole-codice in un raggio 2 intorno ad essa.
  • ? ogni punto a distanza Hamming 1 da una parola
    codice è sicuramente più vicina a quella parola
    di qualunque altra, e dunque possiamo in tal modo
    correggere gli errori a 1 bit.

c y x c d(c,c)3,
d(c,x)1
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Definizione Un codice a correzione di errore è
un sottoinsieme C di An. La distanza minima di C
è (minimo su tutte le coppie di parole diverse
in C)
d(C)min d(x,y) Definizione C è e error
detecting se può rilevare lte errori
C è t error correcting se può correggere
ltt errori Proposizione Se d(C)gt2t1, C e 2t
error detecting e t error correcting Dim.
d(C)2t1 ? sequenza a distanza 2t da parola
codice non è in C ? 2t error detecting
d(C) 2t1 ? sequenza r a distanza t da p.c. ha
distanza gtt da ogni altra p.c. ?
prendendo la p.c. più vicina a r correggiamo t
errori ? t error correcting
y
x
r t
t
1
6
Parametri q A n lunghezza delle parole
codice k lunghezza del messaggio (lunghezza
pre-codifica) logq C d d(C) Si vuole
valori grandi di k e d, e valori piccoli di n.
Possiamo anche cercare di massimizzare il tasso
del codice k/n codice a correzione di errore con
questi parametri ? codice (n, k, d)q . Nostra
affermazione (Per ogni b e b, le codifiche bG e
bG differiscono in 3
coordinate) ? bGb in 0, 14 è un codice
(7, 4, 3).
7
Codici a correzione di errore Applicazioni in
vari campi matematica e informatica. Esempio 1
Derandomizzazione di algoritmi Definizione
  • A algoritmo randomizzato (usa n random bits
    indip.)
  • A volte basta indipendenza limitata.
  • Pairwise independence sufficiente ?
    derandomizzazione possibile
  • Invece di y di n bits random
  • (A corretto ?
    prob scegliere y con successo pgt0)
  • run A per ogni y in S
  • ( A corretto ?
    esiste y con successo)
  • Algoritmo Deterministico A
  • running time T(A) O(ST(A))
  • vogliamo S piccolo
  • Teroria dei codici ? Esiste S dimensione
    O(n)

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  • Esempio 2 Problema dei cappelli.
  • Tre giocatori Anna, Beppe e Carlo.
  • Possono, prima della partita, concordare
    strategia.
  • Inizia il gioco.
  • Sulla testa di ognuno viene messo un cappello,
    rosso o blu.
  • Il colore è scelto in modo casuale, lanciando una
    moneta.
  • Ciascuno può vedere il cappello degli altri ma
    non il proprio. Non possono comunicare in alcun
    modo.
  • Osservando il colore dei cappelli degli amici,
    Anna, Beppe e Carlo devono scrivere
    indipendentemente su di un foglietto quello che
    ritengono il colore del loro cappello oppure
    'passo'.
  • A, B e C vincono solo se non tutti sono passati e
    se tutti
  • quelli che hanno indicato un colore lo hanno
    indicato giusto.

9
SOLUZIONI E possibile garantirsi la vincita con
probabilità ½ A e B passano e C scrive a caso
rosso o blu. E' possibile vincere con
probabilità 3/4 Se vedo due colori diversi
passo se vedo lo stesso colore nei due cappelli
scrivo l'altro colore. Otto casi possibili In
due casi (1/4 dei casi) i tre cappelli hanno lo
stesso colore tutti e tre i giocatori
sbaglieranno. Nei rimanenti 6 casi (3/4 del
totale), ci saranno due cappelli dello stesso
colore e uno diverso. I giocatori con il cappello
dello stesso colore passeranno, vedendo due
colori diversi, mentre il terzo risponderà
correttamente!
10
  • Numero n qualsiasi di giocatori.
  • Ci sono n giocatori, numerati da 1 ad n.
  • I giocatori concordano una strategia, prima
    dell'inizio del gioco.
  • Sul capo di ciascuno di essi viene messo un
    cappello rosso o blu.
  • Il colore del cappello è scelto a caso.
  • I giocatori non conoscono il colore del proprio
    cappello.
  • I giocatori non possono comunicare durante il
    gioco.
  • I giocatori vedono il colore dei cappelli degli
    altri.
  • I giocatori consegnano un foglio con 'passo
    oppure un colore.
  • Se tutti passano, perdono.
  • Se il colore scritto su uno dei fogli non
    corrisponde al colore del cappello di chi lo ha
    consegnato, i giocatori perdono.
  • Se tutti i giocatori che non hanno scritto
    passo, hanno riportato il colore corretto allora
    i giocatori vincono.
  • Se n2k-1, esiste strategia con cui si perde in 1
    caso su 2k.
  • Strategia Basata sulla Teoria dei codici per il
    controllo degli errori

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  • Trasmissione su canali rumorosi
  • confronto tra Teoria di Hamming e Teoria di
    Shannon
  • (Visione ad Alto Livello)
  • Obiettivi
  • Shannon funzioni di codifica e decodifica.
  • Hamming codici, distanza minima.
  • Scopo
  • Shannon massimizzare il tasso e minimizzare la
    probabilità di decodifica errata.
  • Hamming massimizzare il tasso e la distanza
    minima.
  • Modello derrore
  • Shannon casuale. Hamming avversariale
    (caso peggiore).
  • In Pratica
  • Risultati di Shannon ottimali ma non costruttivi
  • Teoria dei codici non ottimali ma efficienti e
    veloci

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Codici lineari Alfabeto A campo finito (es.
0,,q-1, q primo, operazioni mod q) codice è
lineare ? esiste una matrice di controllo parità
H (n-k x n) su S tale che C è lo spazio nullo di
H, cioè C y
HyT 0 C lineare è un sottospazio lineare
di Sn ? x, y ? C ? x y ? C
x ? C, a ? S ? ax ? C. C
lineare generato da una matrice G (k x n) righe
insieme massimale di parole codice linearmente
indipendenti base spazio lineare.
Codice x xaG
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Codice di Hamming n723-1
Codice spazio nullo di H x
HxT0 Numero parole codice 27-324
Codice di Hamming n2l-1
Codice spazio nullo di H x
HxT0 Numero parole codice
14
Definizione w(x) peso di Hamming di x
numero componenti di x non nulle
w(C) minx in Cw(x) Lemma Dato
codice lineare C w (C) min numero
colonne linearmente dipendenti di H Dim. H ha
r colonne l.d. in posizioni i1,,ir ?
esistono a1,...,ar tali che ? Esiste parola
codice di peso r
15
  • Lemma Dato codice lineare C
  • w (C) min numero colonne
    linearmente dipendenti di H
  • Per codici di Hamming wmin3
  • Tutte colonne non nulle ? min num colonne l.d. gt1
  • Tutte colonne diverse ? cc non nullo ? min
    num colonne l.d. gt2
  • In H tutti vettori ? date c,c esiste in H
    colonna ccc
  • ? c c c 0 ? min num colonne
    l.d. è 3

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Lemma Dato codice lineare C, w (C)
d(C) Dim.
Corollario Un codice lineare C corregge t errori
se w (C) d(C) gt 2t1
CODIFICA/DECODIFICA?
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CODIFICA/DECODIFICA dei Codici di Hamming
D(C)3 ? corregge 1 errore Siano
c(c0,,cn-1)parola codice, r(r0,,rn-1)seque
nza da decodificare
c
r
rce, ei1 sse errore in posizione i
HrTH(ce)THcT HeTHeT 0 errori
? rc e0 ? HrTH0T0
1 errore posizione i ? rc(0...0100)cei ?
HrTHeiTai DECODIFICA Calcola sindrome
sHrT se s0 output r
se sai output rei Se
si sono avuti gt2 errori?
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CODIFICA dei Codici di Hamming
INPUT bit di informazione blocco di k2l-l-1
bits Vogliamo codifica sistematica bit di
informazione in primi k bit della p.c. Proprietà
Se scegliamo HA In-k allora GIk
AT Dim. Dobbiamo mostrare che
CODIFICA SISTEMATICA input
a(a0,,ak-1) output parola
codice caG c(a0,,ak-1,ck,,cn-1)
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(No Transcript)
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  • Codici a correzione di errore
  • Applicazioni in vari campi matematica e
    informatica. Es.
  • Complessità per pseudo-randomness, hardness
    amplification, probabilistically checkable
    proofs.
  • Crittografia schemi di condivisione segreti,
    sistemi crittografici.
  • Matematica combinatoria e ricreativa.
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