Участник:Feorge

Определение и устранение ошибок в общем случае

Пусть [math]B = \{0, 1\}[/math] — булевое множество. Рассмотрим [math]B^n[/math] и расстояние Хемминга [math]H(x,y)[/math]. Пусть [math]c:\Sigma \to B^n[/math] — разделяемый код постоянной длины. Обозначим [math]\min\limits_{x,y\in \Sigma}H(c(x), c(y)) = d(c)[/math].

Определение:

Код [math]c[/math] обнаруживает [math]k[/math] ошибок, если [math]d(c) \gt k[/math].

Определение:

Код [math]c[/math] исправляет [math]k[/math] ошибок, если [math]d(c) \gt 2k[/math].

Утверждение:

Код, исправляющий [math]k[/math] ошибок, обнаруживает [math]2k[/math] ошибок.

Для составления оценок снизу и сверху на параметры кодирования нам понадобится понятие шара.

Определение:

Булев шар — подмножество [math]B^n[/math] вида [math] \{ y : H(x,y) \leqslant r\}[/math]. [math]x[/math] называется его центром, [math]r[/math] — радиусом. Булев шар с центром [math]x[/math] и радиусом [math]r[/math] обознчается [math]S(x,r)[/math].

Определение:

Обьёмом шара [math]S(x,r)[/math] в [math]B^n[/math] называется величина [math]|S(x,r)|[/math]. Обьём шара радиуса [math]r[/math] в [math]B^n[/math] обозначается [math]V(n,r)[/math].

Утверждение:

Обьём шара не зависит от его центра.

[math]\triangleright[/math]

Заметим, что шар [math]S(x,r)[/math] всегда можно получить из другого шара [math]S(y,r)[/math] с помощью "параллельного переноса" на вектор [math]x\oplus y[/math] (здесь [math]\oplus[/math] обозначает побитовый [math]XOR[/math]), т.е. [math] S(x, r) = \{z : z = t \oplus x \oplus y, t \in S(y,r) \} [/math]. Покажем это. Необходимо доказать, что [math]H(x,z) = H(y,t)[/math] при [math]t = z \oplus (x \oplus y)[/math] и [math]y = x \oplus (x \oplus y)[/math]. [math]H(y,t) = |\{i : y[i] \neq t[i]\}| = |\{i : x[i] \oplus (x[i] \oplus y[i]) \neq z[i] + (x[i] + y[i])\}| = |\{i : x[i] \neq z[i]\}| = H(z,t) [/math].

[math]\triangleleft[/math]

Можно сформулировать свойство кодов, исправляющих [math]k[/math] ошибок, в терминах булевых шаров.

Лемма:

Пусть [math]c:\Sigma \to B^n[/math] — код, исправляющий [math]k[/math] ошибок. Тогда для любых неравных [math]x,y\in \Sigma[/math] выполнено [math]S(c(x), k) \cap S(c(y), k) = \emptyset[/math].

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Т.к код [math]c[/math] исправляет [math]k[/math] ошибок, по определению [math]d(c)\gt 2k[/math]. Допустим, [math]x, y[/math] такие, что [math]x \neq y[/math] и [math]S(c(x), k) \cap S(c(y), k)\neq \emptyset[/math], т.е существует [math]z[/math], такой что [math]H(c(x), z) \leqslant k[/math] и [math]H(c(y), z) \leqslant k[/math]. Тогда по неравенству треугольника [math]H(c(x), c(y)) \leqslant 2k[/math]. Это противоречит тому, что [math]d(c)\gt 2k[/math].

[math]\triangleleft[/math]

Граница Хэмминга, граница Гильберта

Теорема (Граница Хэмминга):

Пусть [math]c: \Sigma \to B^n[/math] — код для [math]m[/math]-символьного алфавита, исправляющий [math]k[/math] ошибок. Тогда выполнено неравенство [math]mV(n,k) \leqslant 2^n[/math].

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Это прямое следствие предыдущей леммы. Всего есть [math]m = |\Sigma|[/math] попарно непересекающихся шаров. Их суммарный обьём равен [math]mV(n,k)[/math], и он не может превосходить общее число возможных веткоров [math]|B| = 2^n[/math].

[math]\triangleleft[/math]

Граница Хэмминга даёт верхнюю оценку на скорость передачи сообщений в канале с ошибками. Прологарифмировав неравенство, получим [math]\frac{\log(m)}{n} \leqslant 1 - \frac{V(n, k)}{n}[/math]. Здесь [math]\frac{\log(m)}{n}[/math] это плотность кодирования, количество информации в одном символе алфавита на размер кода. Таким образом, при кодировании с защитой от ошибок падает скорость передачи.

Аналогично составляется оценка в другую сторону.

Теорема (Граница Гильберта):

Если выполнено неравенство [math] mV(n,2k) \leqslant 2^n[/math], то существует код [math]c:\Sigma \to B^n[/math] для [math]m[/math]-символьного алфавита [math]\Sigma [/math], исправляющий [math]k[/math] ошибок.

Доказательство:

[math]\triangleright[/math]

Построим этот код алгоритмом. Сопоставим первому символу [math]x_1[/math] из [math]\Sigma[/math] в [math]B^n[/math] кодовое слово [math]c(x_1)\in B^n[/math] и вырежем из [math]B^n[/math] шар [math]S(x_1,2k)[/math]. Для второго символа [math]x_2[/math] повторим ту же процедуру, выберем ему кодовое слово [math]c(x_2)\in B^n \setminus S(x_1, 2k)[/math]. На каждом шаге будем выбирать для каждого символа [math]x_{i+1}[/math] некоторое слово [math]c(x_{i+1}) \in B^n \setminus \bigcup_{j=1}^{i} S(x_j, 2k) [/math], всего на выбор [math]i+1[/math]-ого слова доступны [math]2^n - iV(n,k) \geqslant V(n,k)[/math] вариантов. Неравенство гарантирует нам, что по каждому символу мы сможем выбрать кодовое слово так, что оно будет удаленно от остальных кодовых слов на расстояние большее, чем [math]2k[/math], удовлетворяя неравенство [math]d(c)\gt 2k[/math]. Таким образом построенный код исправляет [math]k[/math] ошибок.

[math]\triangleleft[/math]

Примером кода для случая [math]k=1[/math] является [[Избыточное кодирование, код Хэмминга#def1]|код Хэмминга]