Tanner图中最短圈的计数

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最小圈基问题的求解

最小圈基问题的求解

最小圈基问题求解一、问题描述定义:一个图的圈基是圈的集合,使得对圈基集合中的某些圈应用环和操作就可以生成图中任何一个圈。

假如每条边与一个权相关,可以定义圈基的权就是这个圈基中所有权的权之和。

下面用一个例子来介绍最小圈基问题:参见图1,在这个无向图中有三个圈,分别为{}ca bc ab ,,,{}da cd ac ,,和{}da cd bc ab ,,,。

通过适当的操作,可以将两个圈合并成另外一个圈。

这个操作是环和操作,定义如下:令A 和B 是两个圈那么()()B A B A B A C ⋂-⋃=⊕=是一个圈。

对于上述情况的圈,令{}ca bc ab A ,,1= },,{2da cd ac A = },,,{3da cd bc ab A =可以很容易证明213A A A ⊕= 312A A A +=和321A A A +=这个例子说明了{}21,A A ,},{31A A 和},{32A A 都是图1中图的圈基,应为对于每个圈基用它可以生成图中所有的圈。

对于图1,最小的圈基是{}21,A A ,它有最小的权。

二、贪心法求最小圈基的算法思想(1)我们能够确定最小圈基的规模,用K 表示。

(2)假设能够找到所有的圈(在一个图中找到所有的圈决不简单,但是这与该问题不相关,不在此讨论)根据它们的圈将所有的圈排序成为一个非递减序列。

(3)从圈的有序序列中,一个一个地将圈加入到圈基中。

对于每一个加入的圈,检查它是否已存在于部分构成的圈基中的一些圈的线性组合。

如果是,那么删除这个圈。

(4)如果在圈基中有K 个圈,那么停止。

三、算法描述(1)输入图的顶点和边数,根据公式()11+-=--=V E V E K 求出最小圈基的规模(2)通过一个邻接矩阵输入图形(3)根据3个或3个以上的顶点可构成圈的思想,用组合算法找出n个顶点的所有组合(暂时不考虑位置),即可以构成圈的所有可能的顶点组合,再从找出的组合中再筛选出真正能构成圈的组合,对排好序的圈挨个放进圈基,如果圈是圈基的线性组合(即圈的所有边在圈基中都可以找到),那么就删掉这个圈,一直到圈基中圈的个数满足要求停止加圈。

图论第一章课后习题解答

图论第一章课后习题解答

bi 个 (i = 1,2,…,s),则有 列。 定理 7
bi = n。故非整数组(b ,b ,…, b )是 n 的一个划分,称为 G 的频序
1 2 s
s
i 1
一个 n 阶图 G 和它的补图 G 有相同的频序列。
§1.2 子图与图的运算
且 H 中边的重数不超过 G 中对应边的 定义 1 如果 V H V G ,E H E G , 重数,则称 H 是 G 的子图,记为 H G 。有时又称 G 是 H 的母图。 当 H G ,但 H G 时,则记为 H G ,且称 H 为 G 的真子图。G 的生成子图是 指满足 V(H) = V(G)的子图 H。 假设 V 是 V 的一个非空子集。以 V 为顶点集,以两端点均在 V 中的边的全体为边集 所组成的子图,称为 G 的由 V 导出的子图,记为 G[ V ];简称为 G 的导出子图,导出子图 G[V\ V ]记为 G V ; 它是 G 中删除 V 中的顶点以及与这些顶点相关联的边所得到的子图。 若 V = {v}, 则把 G-{v}简记为 G–v。 假设 E 是 E 的非空子集。以 E 为边集,以 E 中边的端点全体为顶点集所组成的子图 称为 G 的由 E 导出的子图,记为 G E ;简称为 G 的边导出子图,边集为 E \ E 的 G 的 导出子图简记为 G E 。若 E e ,则用 G–e 来代替 G-{e}。 定理 8 简单图 G 中所有不同的生成子图(包括 G 和空图)的个数是 2m 个。 定义 2 设 G1,G2 是 G 的子图。若 G1 和 G2 无公共顶点,则称它们是不相交的;若 G1 和 G2 无公共边,则称它们是边不重的。G1 和 G2 的并图 G1∪G2 是指 G 的一个子图,其顶点 集为 V(G1)∪V(G2),其边集为 E(G1)∪E(G2);如果 G1 和 G2 是不相交的,有时就记其并图为 G1+G2。类似地可定义 G1 和 G2 的交图 G1∩G2,但此时 G1 和 G2 至少要有一个公共顶点。

Tanner图中基于矩阵运算的短环分布高效计算方法

Tanner图中基于矩阵运算的短环分布高效计算方法
第3 8 卷 第 4期




、 , 0 1 - 3 8 No. 4 Ap r i l 2 0 1 7
! ! 兰! 旦
d o i : 1 0 . 1 1 9 5 9  ̄ . i s s n . 1 0 0 0 — 4 3 6 x . 2 0 1 7 0 8 3
J o u r n a l o nCo mmu n i c a to f n s

要: T a n n e r 图中的环 分布影响着 低密度校验码 ( L DP C , l o w . d e n s i t y p a r i y- t c h e c kБайду номын сангаас c o d e ) 译码 算法 的误码 率性能,
为快速计算 出 T a n n e r 图中短环 的数 目,提 出一种逐边递推基于矩 阵运算 的算法 。首先定义 5 种基本 图结构 ,算法 在实施过程 中可实现结构 间的递推 。与之前的研究工作相 比,该算法对 于同一环长提供 多种 方法 进行 计算 ,得到
c o d i n g . T o c o u n t s h o r t c y c l e s i n he t T a n n e r g r a p h e ic f i e n t l y , a s i d e b y s i d e r e c u r s i o n a l g o it r h m b a s e d o n ma t r i x c o mp u t a -
Z H U Q i n g , WE L e — n a n , Y A NG Y o n g — b i a o , L I J i e , XU S h i — mi n g

斯坦纳最小树

斯坦纳最小树

问题
假定要设计一个有9个通 讯站点的局部网络,使 其造价最低。这9个站的 直角坐标为: a(0,15), b(5,20), c(16,24), d(20,20), e(33,25), f(23,11), g(35,7), h(25,0), i(10,3)。 求出联结这9个通讯站的 最小Steiner树。
(5)修正的Prim启发式算法
受到求最小生成树的Prim算法的启发,根 据Prim算法的思想,构造出下面的求最小 直角折线Steiner树的方法。 先引入一些记号: Z: 给定的通讯站点集合; G: 给定通信站点的x坐标线,y坐标线 形成的格点全体构成的集合; T: 当前Steiner树的顶点集; S=G-Z; 算法步骤: 1)选取Z中距离最近的两点zi=(xi,yi), zj=(xj,yj);
提示: 最小Steiner树问题是NP难题。 前面介绍的方法,除穷举法之外,每个算 法都是有效算法,但不一定能得到最优解, 一般需要对解的近似程度进行分析。 对算法的好坏,可随机给出一些通讯站, 用这些方法来求解,对算法给出的解进行 比较,看哪个算法效果最佳。
编写贪婪试探算法、改进型试探算法 的MATLAB程序,求给定的9个通讯站 的最小Steiner树。 用手工操作的方式,由修正的Prim启 发式算法求给定的9个通讯站的最小 Steiner树,体会该算法的思想。
(2)贪婪试探算法
图13.5的最小生成树如图13.8(a),顶点按 直角坐标之定位放置,右边的图是把边画成直 角折线,该图称为其三个点的最小直角折线支 撑树。若将图13.8的右边图中重边的端点d作 为虚设站加入,则4个点的最小生成树的权减 少了2。
图13.8
一般情况下,可把最小直角折线支撑树中重 边的端点作为Steiner点的侯选点。结合贪 婪法的思想,可构造出如下的试探法,能否 得到正确解,需要证明。 1)输入给定的n个通信站点的坐标; 2)计算最小直角折线支撑树; 3)找重边,则重边的端点便是Steiner点 的侯选点; 4)分别计算出每个侯选点作为Steiner点加 入后所减少的费用,该费用称为此点的价值; 5)把最大价值的侯选点也作为一个给定点, 重复2)到5)直到没有正价值的侯选点。

图论习题答案

图论习题答案

图论习题答案
《图论习题答案》
图论作为数学中的一个重要分支,研究的是图的性质和图之间的关系。

在学习
图论的过程中,我们常常会遇到各种各样的习题,通过解答这些习题可以帮助
我们更好地理解图论的知识。

下面就让我们来看一些图论习题的答案吧。

1. 问:一个图中有多少条边?
答:一个图中的边数可以通过计算每个顶点的度数之和再除以2来得到。

2. 问:一个图中有多少个连通分量?
答:一个图中的连通分量可以通过使用深度优先搜索或广度优先搜索来求得。

3. 问:一个图中是否存在欧拉回路?
答:一个图中存在欧拉回路的充分必要条件是每个顶点的度数都是偶数。

4. 问:一个图中是否存在哈密顿回路?
答:一个图中存在哈密顿回路的判定是一个NP难题,目前还没有有效的多项式时间算法。

5. 问:一个图中的最小生成树有多少条边?
答:一个图中的最小生成树的边数恰好等于顶点数减一。

通过解答这些图论习题,我们可以更好地掌握图论的基本概念和算法。

图论不
仅在数学领域有着重要的应用,而且在计算机科学、电信网络等领域也有着广
泛的应用。

因此,熟练掌握图论知识对我们的学习和工作都有着重要的意义。

希望通过本文的分享,能够帮助大家更好地理解图论知识,提高解决问题的能力。

同时也希望大家在学习图论的过程中能够多多练习,勇于挑战各种各样的
图论习题,不断提升自己的图论水平。

祝大家在图论的学习道路上取得更大的
进步!。

《基于Tanner的集成电路版图设计技术》课件第一章 集成电路设计前沿技术

《基于Tanner的集成电路版图设计技术》课件第一章 集成电路设计前沿技术
围绕移动互联网、信息家电、物联网、云计算、智能电网、智能监 控等战略性新兴产业和重点领域的应用需求,集成电路涵盖了智能终端 芯片、网络通信芯片、信息安全芯片、视频监控设备芯片、数字电视芯 片等类型芯片。
1.2集成电路设计行业概况
1.2.3 我国集成电路设计行业发展情况
我国集成电路设计行业的起步较晚,但是发展速度很快,过去10年 的年复合增长率达到了29%。2004~2014年中国集成电路设计企业销售额 及增速,如图1.2所示。
1.2集成电路设计行业概况
1.2.1 集成电路设计行业概况
集成电路设计行业是集成电路行业的子行业,集成电路行业包括集 成电路设计业、集成电路制造业、集成电路封装业、集成电路测试业、 集成电路加工设备制造业、集成电路材料业等子行业。集成电路设计行 业处于产业链的上游,主要根据终端市场的需求设计开发各类芯片产品, 兼具技术密集型和资金密集型等特征,对企业的研发水平、技术积累、 研发投入、资金实力及产业链整合运作能力等均有较高的要求。
1.2集成电路设计行业概况
1.2.3 我国集成电路设计行业发展情况
2015年排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
厂商 Qualcomm OSR Avago/Broadcom
MTK Nvidia AMD Hisilicon(海思) Apple/TSMC Marvell Xilinx Spreadtrum(紫光展讯) 合计
1.2集成电路设计行业概况
1.2.2 集成电路设计行业的市场分类
集成电路按照应用领域大致分为标准通用集成电路和专用集成电路。 其中标准集成电路是指应用领域比较广泛、标准型的通用电路,如存储 器(DRAM)、微处理器(MPU)及微控制器(MCU)等;专用集成电 路是指某一领域会某一专门用途而设计的电路,系统集成电路(SoC) 属于专用集成电路。

最短路径计算过程

最短路径计算过程

最短路径计算过程
最短路径计算是图论中的一个经典问题,主要目的是寻找图中两点之间的最短路径。

常用的算法有迪杰斯特拉算法(Dijkstra's algorithm)、贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford algorithm)和动态规划算法等。

以迪杰斯特拉算法为例,其计算最短路径的过程大致如下:
1. 初始化:选择一个起点,并设其余所有顶点的最短路径估计值为无穷大,只有起点到起点的最短路径估计值为0。

2. 访问顺序:按照估计值递增的顺序访问顶点,即每次从未访问顶点中选择估计值最小的顶点进行访问。

3. 更新最短路径:对于每个访问的顶点,考虑通过该顶点到达其他顶点的路径,如果这条路径的长度小于当前记录的最短路径估计值,则更新该顶点的最短路径估计值和前驱顶点。

4. 重复步骤2和3,直到到达终点或者所有顶点都被访问过。

5. 路径重构:通过保存的最短路径前驱顶点,从终点反向追踪至起点,得到最短路径。

这个过程中需要注意算法对图中边的权重和是否有负权边的支持。

迪杰斯特拉算法仅适用于有权图中没有负权边的场景,而贝尔曼-福特算法则可以处理包含负权边的图,但其时间复杂度相对较高。

动态规划算法则适用于更为一般的情况,尤其是当最短路径问题可以通过分解为子问题来解决时。

最短路径法过程

最短路径法过程

最短路径法过程一、引言最短路径法是一种在图论中常用的算法,用于寻找两个顶点之间的最短路径。

该方法有广泛的应用,例如在网络路由中、GPS导航系统中等。

本文将介绍最短路径法的过程,帮助读者理解和应用该算法。

二、问题描述最短路径问题是在给定的图中,寻找两个顶点之间的最短路径。

在图中,顶点表示位置,边表示路径,每条边都有一个权重,表示两个顶点之间的距离或成本。

最短路径算法的目标是找到一条路径,使得路径上所有边的权重之和最小。

三、算法概述最短路径算法有多种不同的实现方法,其中最著名的是Dijkstra算法和Bellman-Ford算法。

以下将介绍Dijkstra算法的过程。

1. 初始化:将起始顶点的距离设为0,其他顶点的距离设为无穷大。

将起始顶点标记为当前顶点。

2. 选择:从当前顶点出发,计算到达相邻顶点的距离,并更新最短距离。

3. 标记:将已计算出最短距离的顶点标记为已访问。

4. 更新:选择一个未访问的顶点中距离最小的顶点作为新的当前顶点,并重复步骤2和步骤3,直到所有顶点都被访问过。

5. 输出:最终得到起始顶点到其他所有顶点的最短距离。

四、具体实例为了更好地理解最短路径算法的过程,我们以一个简单的图为例进行说明。

假设有如下图所示的无向图,其中顶点A、B、C、D、E、F分别表示不同的位置,边上的数字表示边的权重。

3A ------- B/ \ / \1 52 4/ \ / \C------- D ------- E\ / /2 6 3\ / /\ F-------/我们以顶点A为起始点,要求到达其他顶点的最短路径。

1. 初始化:将顶点A的距离设为0,其他顶点的距离设为无穷大。

2. 选择:从起始点A开始,计算到达相邻顶点的距离,并更新最短距离。

- 计算A到达B的距离为3,更新B的最短距离为3。

- 计算A到达C的距离为1,更新C的最短距离为1。

3. 标记:将已计算出最短距离的顶点标记为已访问。

- 将顶点A标记为已访问。

bouncing bubble最小圆算法-概述说明以及解释

bouncing bubble最小圆算法-概述说明以及解释

bouncing bubble最小圆算法-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在计算机图形学和几何算法中,最小圆算法是一个常见的问题,可以解决许多实际应用中的计算几何问题。

其中,bouncing bubble最小圆算法是一种经典的最小圆算法之一。

该算法的核心思想是通过不断迭代地调整圆的半径和位置,使得所有给定点都位于圆的边界上,并且圆的半径尽可能小。

通过这种方式,我们可以找到一个包含所有给定点的最小圆。

本文将介绍bouncing bubble最小圆算法的原理、步骤和应用,希望能够帮助读者更好地理解和运用这个经典的算法。

1.2 文章结构本文将首先介绍bouncing bubble最小圆算法的背景和概念,包括其应用领域和重要性。

接着将详细阐述算法原理,包括如何通过计算最小圆来实现对气泡运动的有效监测和控制。

然后将分步介绍算法的具体步骤,包括数据预处理、圆心计算和最小圆半径的确定。

最后将探讨算法在实际中的应用场景,例如物流配送、智能交通管理等方面的潜在应用。

通过以上内容的详细介绍,读者将能够全面了解bouncing bubble 最小圆算法的原理和实现方式,以及其在不同领域的应用价值。

同时,文章还将对算法的优缺点进行分析和评价,最后展望其未来在科学研究和工程技术领域的发展前景。

1.3 目的:在本文中,我们的目的是介绍和讨论bouncing bubble最小圆算法。

该算法是一种用于寻找一组点的最小外接圆的算法,它具有快速、高效和精确的特点。

通过深入研究和分析该算法的原理和步骤,我们希望读者能够了解如何通过简单的计算和迭代过程找到最小外接圆,从而为解决实际问题提供一个有效的工具。

此外,我们还将讨论该算法的应用场景和实际案例,以便读者能够更好地理解其在不同领域的实际应用和价值。

通过本文的阅读,读者将能够深入了解bouncing bubble最小圆算法,并在需要时能够灵活运用该算法来解决实际问题。

2. 正文2.1 算法原理Bouncing bubble最小圆算法是一种用于寻找包含一组给定点的最小圆的算法。

Tanner软件介绍

Tanner软件介绍
第一章 Spice语言简介
一、概述 二、spice软件简介
一 概述
我们简介一套集成电路设计软件——Tanner旳应 用,它涉及S-edit, T-spice, L-edit, W-edit 和LVS 等几部分构成,各部分旳主要功能如下: S-edit --编辑电路图 T-spice --电路分析与模拟 W-edit --显示T-spice旳模拟成果 L-edit --编辑布局图、自动配置与绕线、
如: 假设定如从正节点流向负节点,图2电路种元 件描述语句如下:
R1 7 5 2
;2Ω电阻
L1 5 3 1.5MH
;1.5mH电感
C1 3 0 10UF
;10μf电容
二、spice软件简介
1、spice语言 2、电路描述 3、电路元件描述 4、保存名称 5、电源描述 6、注解 7、参数
4、 保存名称
R1 7 5 2
C1 3 0 10u
L1 5 3 1.5m
Vi 7 0 5
图2 RLC电路
每个元器件必须连接在两个或两个以上 节点之间,节点序号能够不连续,0节点指 定为地节点。节点号必须在0~999之间旳整 数。每个节点要连接两个以上元件,即要在 输入文件中至少出现两次。描述语句中文件 名后紧跟连接节点序号,一般按电流流入元 件方向排列节点顺序。
•输出变量旳傅立叶分析(.FOUR)(与瞬态分析同 步完毕)
•温度分析(.TEMP)
•数字电路分析,涉及电路旳逻辑运算和延迟时间 旳计算
•A/D、D/A转换电路旳分析.
二、spice软件简介
1、spice语言 2、电路描述 3、电路元件描述 4、保存名称 5、电源描述 6、注解
7、参数
2、电路描述

最小环 计数 -回复

最小环 计数 -回复

最小环计数-回复【最小环计数】是一个数学问题,主要涉及到图论和组合数学的知识。

在解决这个问题时,需要运用一些基础的数学原理和算法。

下面将为您逐步解答这个问题。

首先,让我们来了解一下什么是“最小环”。

在图论中,一个“环”是由顶点和边组成的一个闭合路径,其中每个顶点只出现一次,且起点和终点相同。

而“最小环”则是指连接图中最少顶点数的环。

那么,如何计算最小环的数量呢?步骤一:确定问题的具体情境和图表模型首先需要明确问题的背景和具体情境,以及如何将其表示为一个图。

一般而言,最小环问题可以通过无向图或有向图来表示。

在无向图中,边没有方向,可以随意穿越;而在有向图中,边有方向,只能按照箭头指示的方向进行遍历。

步骤二:遍历图,找到所有环的起始点为了解决最小环计数的问题,我们需要遍历整个图,找到所有可能成为最小环起点的顶点。

具体的算法可以是深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。

这样能确保我们不会漏掉任何一个潜在的最小环起点。

步骤三:从每个起始点出发,寻找最小环一旦找到所有可能成为最小环起点的顶点,我们就可以从每个起始点开始进行搜索,寻找形成一个环的路径。

我们需要记录已访问的顶点和经过的边,以此避免进入无效路径和陷入死循环。

在找到一个最小环后,我们可以将其存储起来,然后继续寻找下一个最小环。

步骤四:计数最小环的数量在找到所有的最小环后,我们可以计算其数量。

由于每个最小环都是基于一个起始点进行搜索的,因此可以使用一个简单的计数器来记录找到的最小环个数。

步骤五:输出结果并进行验证最后,我们需要将结果输出并进行验证。

我们可以将最小环的数量打印出来,或将其存储在一个数据结构中,以便后续分析和使用。

此外,我们还可以通过手动计算或使用其他方法来验证我们的计算结果是否准确。

综上所述,通过以上步骤,我们可以解决最小环计数的问题。

无论是使用DFS还是BFS,或者其他图论算法,都可以实现这一目标。

对于复杂的图,可能需要更高级的算法和数据结构来提高计算效率。

最小环 计数 -回复

最小环 计数 -回复

最小环计数-回复什么是最小环计数?最小环计数是一种网络关键路径分析方法,用于确定网络中最小环的数量。

最小环指的是在一个有向图中,所形成的环路中所包含的节点数最少的环。

这个方法常常被应用在诸如工程规划、交通流量管理和生物学研究等领域中。

首先,为了更好地理解最小环计数的概念,让我们先来了解一下有向图。

在有向图中,每个节点代表一个事件或状态,而每条有向边代表着一个活动或行动。

这些节点和边一起构成了一个有向图,反映了事件或状态之间的关系。

在有向图中,一个环就是一条路径,而这条路径的起点和终点都是同一个节点。

一个环可以由多个节点和边组成。

而最小环则是指其中包含的节点数量最少的环。

虽然最小环看起来可能只是一个很小的一部分,但是它却是有向图中非常重要的一个特征。

最小环计数的目的在于确定网络中最小环的数量。

为了实现这个目标,我们可以使用一个叫做Tarjan算法的方法。

这个算法是以其发明者的名字命名的,用于查找一个有向图中的所有环。

Tarjan算法通过对每个节点进行深度优先搜索的方式来找出这些环。

具体来说,算法从一个起始节点开始,遍历节点的所有邻居节点,并递归地搜索它们,直到找到一个环或遍历到一个没有邻居节点的叶子节点。

通过不断迭代这个过程,就可以找到所有的环。

当我们使用Tarjan算法来计算最小环时,我们可以将每个环的节点数存储起来,并将其与之前找到的最小环进行比较。

如果某个环的节点数比当前找到的最小环要少,那么就更新最小环的节点数。

在算法完成后,最小环的数量就得到了计算。

最小环计数在多个领域中都有着广泛的应用。

在工程规划中,最小环计数可以帮助确定一个工程项目的关键路径和时间。

在交通流量管理中,最小环计数可以帮助找出交通网络中最频繁出现的拥堵路段,以便进行交通优化。

在生物学研究中,最小环计数可以帮助分析代谢途径和蛋白质相互作用网络。

总的来说,最小环计数是一种用于分析网络关键路径的方法,可以帮助确定有向图中最小环的数量。

什么是圈复杂度如何计算

什么是圈复杂度如何计算

什么是圈复杂度如何计算圈复杂度与软件的质量和可维护性密切相关。

高圈复杂度通常意味着代码存在着较高的复杂性和难以维护的潜在问题,而低圈复杂度则表示代码相对简单,容易理解和测试。

圈复杂度的计算基于控制流图(Control Flow Graph)。

控制流图是一种表示程序控制流程的图形结构,它由一系列节点和有向边组成。

节点代表程序的基本块(Basic Block),而有向边则表示程序执行的控制流程。

圈复杂度=E-N+P其中,连通分支数等于1,表示没有条件语句或循环语句,即程序直接顺序执行。

如果存在条件语句或循环语句,则连通分支数会增加。

圈复杂度还可以通过计算控制流图中的环的数量来计算。

环是指有向边组成的闭合路径,它表示程序中的循环结构。

圈复杂度等于环的数量加1圈复杂度的公式可以帮助我们在不必具体分析程序代码的情况下,快速计算代码的复杂度。

圈复杂度的值越高,代码的复杂性和测试的难度就越大。

通常来说,圈复杂度的值应该控制在合理的范围内。

很多研究表明,当圈复杂度超过10时,代码的可测试性和可维护性会急剧下降。

因此,一些编程标准和指南建议控制圈复杂度的值在10以下。

有几种方法可以降低圈复杂度,从而提高代码的可读性和可维护性。

最常见的方法是拆分函数或方法,将大的函数拆分为多个较小的函数,每个函数只负责一个功能。

此外,使用面向对象编程的原则和设计模式也可以帮助降低圈复杂度。

总结一下,圈复杂度是衡量代码复杂性的一个度量指标。

它可以通过控制流图和一些公式计算获得。

圈复杂度的值越高,代码的复杂性和测试的难度就越大。

降低圈复杂度的方法包括拆分函数、使用面向对象编程和设计模式等。

计算几何 最小圈

计算几何 最小圈

计算几何最小圈
在计算几何中,最小圈是包含给定点集的最小的圆。

也可以称之为最小包围圆或最小外接圆。

求解最小圈的常用算法是Welzl 算法(也称为随机增量法)和Graham's Scan算法。

以下是一般的最小圈求解步骤:
1.输入点集:给定一组点集P。

2.初始化最小圈:选择初始最小圈C,可以是一个已知的圆
(如两个点之间的线段的中点为圆心,半径为两端点之间
的距离的一半),或者一个空圆。

3.递归算法:使用递归算法依次考虑每个点p属于P。

对于
每个点p,进行以下判断:
o如果点p在当前最小圈C内,则继续处理下一个点。

o如果点p在当前最小圈C外,则更新最小圈C使之包含点p,并递归地考虑剩余点集。

4.递归基:当递归到只剩下一个点或没有点时,结束递归,
最小圈已经找到。

5.输出最小圈:返回找到的最小圈C作为结果。

最小圈的求解算法可以根据具体情况进行优化,例如根据点的位置进行顺序处理,避免计算不必要的点。

Welzl算法和Graham's Scan算法都能在较高效的时间复杂度内找到最小圈。

需要注意的是,最小圈的求解问题可以有多种变种和扩展,具体算法和实现因问题和条件的不同而有所差异。

最小曼哈顿网络问题

最小曼哈顿网络问题
在第一阶段的研究中,一方面在已知的最好近似算法基础上,对问题的性质进行更细致地分析以尝试改进; 另一方面对近似算法的设计进行系统的学习,探索其他的算法设计思路。
研究问题所属的复杂性类
尽管在过去的近十年里,最小曼哈顿络问题 受到许多西方计算机科学家的重视,但是到目前为止,人们还 不清楚这一问题是否存在多项式时间算法。人们猜想这一问题是NP-完全的,但到目前为止还没有人给出有效的 证明。
解决途径
设计出具有更优近似度的近似算法
近似算法的设计方法主要包括:局部搜索,线性规划方法,原始对偶(primal-dual)方法等。本问题已知 的近似算法可以分为两类:一类方法是将全局最优络问题规约为局部最优络问题,再通过局部络的组合达到全局 的较优解,如M. Benkert等人提出的3-近似算法。在这一方法的使用中,郭泽宇已取得了国际领先的成果。另一 类则基于线性规划方法,如V. Chepoi等人在文献提出的2-近似算法。
郭泽宇提出解决最小曼哈顿络的算法复杂性NP难问题是不太现实的,但改善现有解决方案的效率或提高近似 度是可行的研究方向,郭泽宇的结果是2-近似O(n2)时间复杂度。能否将效率提高到O(nlogn),与3-近似方法相 同?或提出1.5-近似的新方法是亟待解决的新问题。
进展
复旦大学2009年6月21日传来消息,该校计算机学院大三学生郭泽宇关于最小曼哈顿络问题的论文被美国ACM 学会主办的第25届计算几何国际会议录用,文章同时作为最佳论文之一被邀请投稿到会议特刊(DCG)。
2009年6月复旦大学计算机学院大三学生郭泽宇关于“最小曼哈顿络问题”的论文被第25届计算几何国际会 议录用,文章同时作为最佳论文之一被邀请投稿到会议特刊DiscreteandComputationalGeometry(DCG)。意味 着计算几何领域Ten years来的重要猜想被这位年仅20岁的本科生成功解决。计算几何国际会议是计算几何领域 最高级别的会议,这一个会议,中国内地数学家已经阔别整整十八年。

最小环 计数

最小环 计数

最小环计数摘要:I.引言- 介绍最小环的概念- 最小环在数学和计算机科学中的重要性II.最小环的定义和性质- 最小环的定义- 最小环的基本性质- 最小环与其他环的关系III.最小环的计数方法- 欧拉回路法- 矩阵表示法- 生成函数法IV.最小环的应用- 最小生成树- 网络流问题- 最小环在化学和生物学中的应用V.结论- 总结最小环的概念和应用- 对未来研究的展望正文:I.引言最小环是图论中的一个重要概念,它指的是在一个图中,所有长度小于等于某一固定长度的环。

最小环在数学和计算机科学中有着广泛的应用,例如在最小生成树、网络流问题和化学分子结构分析等领域。

本文将介绍最小环的概念、性质、计数方法及其应用。

II.最小环的定义和性质最小环是一个长度小于等于固定长度的环,其中环的长度是指环中边的数量。

对于一个图G(V, E),我们可以通过欧拉回路检测算法来判断是否存在长度为k 的最小环。

如果存在长度为k 的最小环,则称图G(V, E) 为k-连通图。

最小环具有以下基本性质:1.任意两个顶点间都存在一条长度为1 的环。

2.长度为k 的最小环至少包含k 个顶点。

3.长度为k 的最小环中,每个顶点都恰好出现一次。

III.最小环的计数方法A.欧拉回路法欧拉回路法是一种基于矩阵幂的方法,可以用于求解最小环的计数问题。

设A 为图G 的邻接矩阵,则有|ker(A^k)| = |C_k(G)|,其中ker(A^k) 表示A^k 的零空间,|ker(A^k)|表示零空间的维度,C_k(G) 表示图G 中长度为k 的环的个数。

B.矩阵表示法矩阵表示法是一种基于矩阵幂的方法,可以用于求解最小环的计数问题。

设A 为图G 的邻接矩阵,则有|C_k(G)| = ∑_{i=0}^{n-k} (-1)^i C_i(G)C_{n-k-i}(G),其中C_i(G) 表示图G 中长度为i 的边的数量,n 为图G 的顶点数。

C.生成函数法生成函数法是一种基于组合数学的方法,可以用于求解最小环的计数问题。

圈复杂度的计算

圈复杂度的计算

圈复杂度的计算
圈复杂度是一种衡量程序复杂度的指标,用于评估程序中存在的
控制流路径的数量和复杂性。

它通常与软件测试有关,能够指导测试
人员设计测试用例以覆盖各种路径和条件。

圈复杂度可以通过以下方法进行计算:
1. 找到程序的控制流图。

控制流图是用于描述程序中各个语句
之间控制流转移关系的图。

2. 在控制流图中标识出所有的环路(圈)。

环路是指从某个节点出发,经过若干条边后又回到该节点的路径。

3. 统计环路的数量,即为程序的圈复杂度。

一般来说,圈复杂度越高,程序的复杂度也越高。

根据圈复杂度
的值,可以根据下面的规则来评估程序的复杂度:
- 1~10:程序的复杂度较低,较易理解和维护。

- 11~20:程序的复杂度一般,需要较高的测试覆盖率。

- 21~50:程序的复杂度较高,需要进一步进行重构和优化。

- 50+:程序的复杂度非常高,需要进行重构和简化,以提高可测试性
和可维护性。

通过计算和评估圈复杂度,可以帮助开发人员和测试人员识别程
序中的潜在问题,提高代码的质量和可测试性。

图论第七次作业答案

图论第七次作业答案

图论第七次作业答案
6.11
求K n中无公共边的Hamilton圈的个数?
解答思路:
n-1
2
⎢⎥
⎢⎥
⎣⎦
,课本后有详细解答,构造法。

6.16
若G是二分图,但其二分图顶划分X与Y不均匀,即|X|≠|Y|,问G是否Hamilton图,为什么?解题思路:不是,假设|X|<|Y|,则ω(G-X) =|Y| >|X|,不满足Hamilton图的必要条件。

6.17
证明:若u,v∈V(G),u与v不相邻,且d(u)+d(v) ≥|V(G)|,则G为Hamilton图的充分必要条件是G+uv是Hamilton图。

解题思路:课本后有详细解答。

7.2:
证明无向图G有一种定向方法,使得其最长有向轨不超过G的最大顶次数。

解题思路:χ(G)≤Δ+1 ,又因为有L=χ(G)-1的有向轨,所以L≤Δ.
7.3:
已知有向图G中无有向圈,求δ-与δ+。

解题思路:假如G中最长有向轨C的起始点有入边,则C要么不是最长有向轨,要么G中就存在圈,所以δ- =0,同理δ+=0。

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广西百色市2024高三冲刺(高考数学)部编版能力评测(培优卷)完整试卷一、单选题:本题共8小题,每小题5分,共40分 (共8题)第(1)题若实数满足,则的最小值是()A.B.C.D.第(2)题每年6月到9月,昆明大观公园的荷花陆续开放,已知池塘内某种单瓣荷花的花期为3天(第四天完全凋谢),池塘内共有2000个花蕾,第一天有10个花蕾开花,之后每天花蕾开放的数量都是前一天的2倍,则在第几天池塘内开放荷花的数量达到最大()A.6B.7C.8D.9第(3)题已知数列{}满足:则()A.B.C.D.第(4)题分形几何学是数学家伯努瓦-曼德尔布罗在20世纪70年代创立的一门新的数学学科,它的创立为解决众多传统科学领域的难题提供了全新的思路.按照如图1所示的分形规律可得如图2所示的一个树形图.记图2中第行黑圈的个数为,若,则()A.5B.6C.D.第(5)题在直角坐标系中,已知质点从点处出发以沿着单位圆逆时针方向运动,后质点也从点处出发以沿着单位圆顺时针运动.设在运动后,质点分别位于处,若第二次出现,则()A.B.C.D.第(6)题小明爬楼梯每一步走1级台阶或2级台阶是随机的,且走1级台阶的概率为,走2级台阶的概率为.小明从楼梯底部开始往上爬,在小明爬到第4级台阶的条件下,他走了3步的概率是()A.B.C.D.第(7)题在正项等比数列中,,则公比()A.2B.C.4D.第(8)题已知集合,若,则实数的取值范围是()A.B.C.D.二、多选题:本题共3小题,每小题6分,共18分 (共3题)第(1)题某一时段内,从天空降落到地面上的液态或固态的水,未经蒸发,而在水平面上积聚的深度称为这段时间的降雨量.24h降雨量的等级划分如下:等级24h降用量(mm)小雨(0,10)中雨[10,25)大雨[25,50)暴雨[50,100)大暴雨[100,250)特大暴雨[250,+∞)在一次暴雨降雨过程中,小明用一个大容量烧杯(如图,瓶身直径大于瓶口直径,瓶身高度为50cm,瓶口高度为3cm)收集雨水,容器内雨水的高度可能是( )A.20cm B.22cm C.25cm D.29cm第(2)题已知图1中,是正方形各边的中点,分别沿着把,,,向上折起,使得每个三角形所在的平面都与平面垂直,再顺次连接,得到一个如图2所示的多面体,则( )A.是正三角形B.平面平面C.直线与平面所成角的正切值为D.当时,多面体的体积为第(3)题,若,则下列结论正确的有()A.B.C.D.的展开式中第1012项的系数最大三、填空题:本题共3小题,每小题5分,共15分 (共3题)第(1)题在的展开式中,的系数为______.第(2)题若直线被圆截得线段的长为,则实数m的值为______.第(3)题如图为某几何体的三视图,该几何体的表面积是___________.四、解答题:本题共5小题,每小题15分,最后一题17分,共77分 (共5题)第(1)题在四棱锥中,底面,且,四边形是直角梯形,且,,,,为中点,在线段上,且.(1)求证:平面;(2)求直线PB与平面所成角的正弦值;(3)求点到PD的距离.第(2)题澳大利亚Argyle钻石矿石全球最重要的粉钻和红钻出产地,占全球供应的90%.该钻石矿曾发现一颗28.84ct的宝石级钻石原石——[ArgyleOctavia],为该矿区27年来发现最大的钻石原石之一.如图,这颗钻石拥有完整的正八面体晶形,其命名[ArgyleOctavia]特别强调钻石的正八面体特征——[Octavia]在拉丁语中是[第八]的意思.如图设为随机变量,从棱长为1的正八面体的12条棱中任取两条,当两条棱相交时,;当两条棱平行时,的值为两条棱之间的距离;当两条棱异面时,.(1)求概率;(2)求的分布列,并求其数学期望.第(3)题,,,这组公式被称为积化和差公式,最早正式发表于16世纪天文学家乌尔索斯1588年出版的《天文学基础》一书中.在历史上,对数出现之前,积化和差公式被用来将乘除运算化为加减运算.在现代工程中,积化和差的重要应用在于求解傅里叶级数.为了解学生掌握该组公式的情况,在高一、高三两个年级中随机抽取了100名学生进行考查,其中高三年级的学生占,其他相关数据如下表:合格不合格合计高三年级的学生54高一年级的学生16合计100(1)请完成2×2列联表,依据小概率值的独立性检验,分析“对公式的掌握情况”与“学生所在年级”是否有关?(2)以频率估计概率,从该校高一年级学生中抽取3名学生,记合格的人数为,求的分布列和数学期望.附:,0.1000.0500.0100.0012.7063.841 6.63510.828第(4)题已知椭圆的左焦点为,右顶点为A,点E的坐标为,的面积为.(1)求椭圆的离心率;(2)设点Q在线段上,,延长线段与椭圆交于点P,若.(ⅰ)求直线的斜率;(ⅱ)求椭圆的方程.第(5)题2021年5月11日,第七次全国人口普查结果显示,中国65岁及以上人口为19064万人,占总人口的.随着出生率和死亡率的下降,我国人口老龄化趋势日益加剧,与老年群体相关的疾病负担问题越来越受到社会关注,虚弱作为疾病前期的亚健康状态,多发于65岁以上人群.虚弱指数量表(frailty in—dex,FI,取值范围是)可以用来判定老年人是否虚弱,若FI分,则定义为“虚弱”.某研究团队随机调查了某地1170名男性与1300名女性65岁及以上老年人的身体状况,并采用虚弱指数量表分析后得出虚弱指数频数分布表如下:FI男41157910179女417463162258(1)根据所调查的65岁及以上老年人的虚弱指数频数分布表作出65岁及以上老年人虚弱与性别的列联表,并分析能否在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为老年人身体虚弱与性别有关?非虚弱虚弱总计男1170女1300总计(2)以频率估计概率,现从该地区随机调查两位男性65岁以上老年人,这两位老人中身体虚弱的人数为随机变量,求随机变量的分布列、期望与方差?附表及公式:,.0.150.100.050.0250.0100.0050.0012.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828。

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收稿日期:2007-10-14基金项目:国家自然科学基金资助(60073028)作者简介:陈汝伟(1974-),男,西安电子科技大学博士研究生,E -mail:s pring2.718@.T anner 图中最短圈的计数陈汝伟1,2,黄华伟3,杜小妮4,丁 勇2,肖国镇1(1.西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安 710071; 2.桂林电子科技大学数学与计算机科学学院,广西桂林 541004; 3.华南农业大学信息学院,广东广州510642; 4.西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃兰州 730070)摘要:应用Chen 等提出的研究线性分组码校验矩阵与T anner 图中圈的关系的方法,证明了围长为2k的校验矩阵中满足一定条件的k 行组合与其T anner 图中最短圈的一一对应关系.由这一结论,对Chen等提出的计算T anner 图中最短圈数量的算法加以改进,减少一个运算步骤,而仍然得到同样准确的结果.关键词:低密度校验(L DPC)码;T anner 图;最短圈;2k -圈矩阵中图分类号:T N911.21 文献标识码:A 文章编号:1001-2400(2008)06-0983-03On the nu mber of shortest cycles of Tanner graphsCH EN Ru -w ei 1,2,H UA N G H ua -w ei 3,D U X iao -ni 4,DI NG Yong 2,X I A O Guo -z hen 1(1.State K ey L ab.o f I nteg rated Ser vice N et wo rks,Xidian U niv.,Xi an 710071,China; 2.Scho ol o fM ath.and Computat ional Sci.,Guilin U niv.of Electr onic T ech,G uilin 541004,China; 3.Colleg e o fInfor m.South China Ag ricultur al U niv.,Guangzhou 510642,China;4.College o f M ath.andInfor m.Sci.,N or thwest N or mal U niv.,Lanzho u 730070,China)Abstract: By t he met ho d for investig ating the relatio n betw een parit y -check mat rix es and cycles o fassociated T anner g raphs pro posed by Chen et al.,the o ne -to -one co rr espo ndence between k -r ow -co mbinations satisfying a cer tain conditio n in a parit y -check matrix of gr ith k and sho rtest cy cles in theassociated T anner g raph is pr ov ed.As a consequence,the alg or ithm fo r co unting the short est cycels o fT anner g raphs proposed by Chen et al.is impro ved.T he impr oved algo rit hm is as accurat e as the originalone w hile omitt ing one of the main steps.Key Words: lo w -densit y parit y -check (LDP C)code;T anner g raph;sho rtest cycle;2k -cycle -mat rix Gallager 于1962年首次提出了低密度校验码(LDPC 码)[1],但是,这一卓越的创造在当时并没有得到应有的重视.1981年,Tanner 从图的角度研究了低密度校验码[2].Tanner 的工作同样没有引起编码学界的关注.直到1996年,Mackay 和Neal 证实了低密度校验码可以获得接近香农限的误码性能[3],低密度校验码被编码学界忽视的状况才得以改变.自此以后,低密度校验码成为编码学界研究的热点[4~6],而T anner 图也成为研究低密度校验码不可或缺的重要工具.编码研究者对研究T anner 图中的圈表现出了极大的兴趣.普遍认为:好的低密度校验码的Tanner 图不应具有过多的短圈[7,8].T anner 图中最短圈的长度称为围长.好的低密度校验码构造应尽量避免其Tanner 图中有短圈出现,使其围长不至于很小.然而,大的围长仍然不足以保证低密度校验码具有好的性能.文献[9]的研究结果表明,具有相同围长、其他条件相似的两个低密度校验码,如果它们Tanner 图中短圈的数量不同,则可能导致很大的性能差异:Tanner 图中短圈数量少的低密度校验码性能优于Tanner 图中短圈数量多的低密度校验码.T anner 图中短圈的分布也对低密度校验码的性能有所影响:Tanner 图中短圈分布较不均匀的低密度校验码性能优于T anner 图中短圈分布较均匀的2008年12月第35卷 第6期 西安电子科技大学学报(自然科学版)JOUR NAL OF XIDI AN UNIV ER SI TY Dec.2008Vol.35 No.6低密度校验码.在文献[10]中,研究了校验矩阵与Tanner 图中圈的关系,其中给出了一个最短圈计数的算法.笔者在文献[10]的基础上给出了关于校验矩阵与T anner 图中最短圈的进一步结果,改进和简化了文献[10]中给出的计算T anner 图中最短圈数量的算法.1 校验矩阵与Tanner 图中的最短圈设H mn 是一个m n 校验矩阵,G 是H mn 的Tanner 图,并且G 的围长g =2k (k >2).引理1 若H mn 中k 个行r 1,r 2, ,r k 的和(在这里,若干个向量的和并不指它们在GF(2)上的向量和,而只是把它们看作一般整数按对应位置相加.)S 至少有k 个分量不小于2,则可以肯定S 中没有大于2的分量,且S 中只有k 个分量等于2.证明 记与r 1,r 2, ,r k 相对应的T anner 图G 中的校验节点分别为p 1,p 2, ,p k .假设S 有一个分量大于2.不失一般性,假设这一分量对应着H mn 中的第c 1列.记H mn 中对应着S 中另外k -1个不小于2的分量的列分别为c 2,c 3, ,c k ,记对应于c 1,c 2, ,c k 的Tanner 图G 中的变量节点分别为v 1,v 2, ,v k ,记位于以上k 行k 列交叉点上的H mn 的子矩阵为M .由于M 中的c 1列至少有3个 1 ,至少有3种不同的选择来使M 中的一些 1 转变为 0 ,以使转变后的矩阵的每一列中只有2个 1 .由文献[10]定理3 3中 (c) (b) 的证明,可以知道以上每一种不同的选择结果得到一个不同的2k -圈矩阵.不同的2k -圈矩阵对应着Tanner 图G 中不同的最短圈(圈长为2k).因此,G 中至少有3个不同的最短圈皆以p 1,p 2, ,p k 和v 1,v 2, ,v k 为圈上的所有节点.这显然是不可能的.因此,S 不可能有大于2的分量.下面证明S 中只有k 个等于2的分量.否则,假设S 中至少有k +1个等于2的分量.记对应于S 中k +1个等于2的分量的H mn 中列分别为c 1,c 2, ,c k ,c k+1,记位于r 1,r 2, ,r k 与c 2, ,c k ,c k+1交叉点上的H m n 的子矩阵为M 1,记位于r 1,r 2, ,r k 与c 1,c 3, ,c k ,c k+1交叉点上的H mn 的子矩阵为M 2.由上面的证明及文献[10]定理3 3中 (c) (b) 的证明,可以知道M 1和M 2都是2k -圈矩阵.M 1和M 2有k -1个共同的列.由文献[10]中2k -圈矩阵的定义,容易知道在M 1中对应于c 2的列等于在M 2中对应于c 1的列,并且这2列都有2个 1 .因此,H mn 中的c 1列与c 2列有2对对应的 1 在相同的位置上.由此可知,T anner 图G 的围长是4.这与设定的条件 G 的围长g =2k (k >2) 矛盾.因此,S 中不可能有超过k 个等于2的分量,而只能恰好有k 个等于2的分量.容易看出,若将引理1中的 行 改为 列 ,引理1依然成立.下面的引理是引理1的直接结果:引理2 若p 1,p 2, ,p k 是T anner 图G 中一个最短圈上的k 个校验节点,则G 中只有一个最短圈以p 1,p 2, ,p k 为圈上的全部校验节点.同样,如果将引理2中的 校验节点 改为 变量节点 ,引理2依然成立.2 Tanner 图中最短圈的计数在文献[10]中,给出了一个直接由校验矩阵H mn 计算其Tanner 图G 中最短圈数量的算法.现将这一算法的步骤叙述如下:(1)逐个从校验矩阵H mn 中取出所有可能的k 行组合.(2)将在第(1)步得到的每一个k 行组合里的k 行相加,记所得的和为S.S 中不小于2的分量的个数记为u.若u <k,则T anner 图G 中没有最短圈以这k 行对应的k 个校验节点为圈上的全部校验节点;若u k,则Tanner 图G 中有u k=u(u -1) (u -k +1)k (k -1) 2 1个最短圈以这k 行对应的k 个校验节点为圈上的全部校验节点.(3)逐个把第(2)步计算出的对应于每个k 行组合的最短圈的个数相加,得到T anner 图G 中最短圈的984 西安电子科技大学学报(自然科学版) 第35卷总数.由引理2,知道对于H mn 中每个k 行组合,T anner 图G 中最多只有一个最短圈以这k 行对应的k 个校验节点为圈上的全部校验节点.利用这一结论,文献[10]给出的计算T anner 图中最短圈数量的算法可以被简化.简化后的算法可以叙述为以下定理:定理1 T anner 图G 中最短圈的数量等于具有以下性质的H mn 中的k 行组合的数量:这些k 行组合每一个组合中的k 行相加的和S 有且仅有k 个分量等于2.定理1实际上给出了一种从校验矩阵H mn 计算其T anner 图中最短圈数量的算法:要计算Tanner 图G 中最短圈数量,可以逐个从校验矩阵H mn 中取出所有可能的k 行组合,计算满足定理2条件的k 行组合的总数.这一算法明显比文献[10]中给出的算法有所改进.容易证明,若将定理1中的 行 改为 列 ,定理1依然成立.3 结束语应用了Chen 等在文献[10]中提出的研究线性分组码校验矩阵与Tanner 图中圈的关系的方法,探讨了线性分组码校验矩阵与Tanner 图中最短圈的关系,改进和简化了Chen 等在文献[10]中给出的计算Tanner 图中最短圈数量的算法.参考文献:[1]Gallag er R G.L o w Density Parity Check Codes [J].IRE T r ans on Infor m T heor y,1962,IT -8:21-28.[2]T anner R M.A Recur sive A ppr oach to L ow Co mplex ity Codes[J].IEEE T rans o n Inf T heor y,1981,27(5):533-547.[3]M acK ay D J C,Neal R M.Near Shanno n L imit Per for mance of Lo w Density Par ity Check Co des[J].IEE Electr on L ett,1996,32(18):1645-1646.[4]童胜,王鹏,王单,等.L DPC 码量化和积译码的高效实现[J].西安电子科技大学学报,2004,31(5):709-713.T o ng Sheng ,W ang P eng ,Wang Dan,et al.Efficient Implementatio n of the Sum -pro duct Algo rit hm for Q uantized Decoding o f LD PC Co des[J].Journal o f Xidian U niver sity,2004,31(5):709-713.[5]王鹏,王新梅.L DPC 码的快速编码研究[J].西安电子科技大学学报,2004,31(6):934-938.Wang Peng,W ang Xinmei.St udy of Efficient Enco ding of LD PC Co des[J].Jo urnal of Xidian U niver sity,2004,31(6):934-938.[6]L in S,Co stello D J.Er ro r Contro l Coding:Fundamenta ls and A pplicat ions [M ].2nd Edition.U pper Saddle Riv er:P rent ice Hall,2004.[7]M ao Y,Banihashemi A H.A H eur istic Search for Go od Lo w Density Par ity -check Codes at Shor t Block L eng ths[C]//P roc Int Conf Co mmunications:V ol 1.Finland:H elsinki,2001:41-44.[8]Benedett o S,M o nto rsi G.Desig n of P arallel Co ncatenated Convo lutio nal Co des[J].IEEE T r ans on Commun,1996,44(5):591-600.[9]H alfo rd T R ,Chug g K M.An A lg or ithm fo r Count ing Sho rt Cycles in Bipart ite Gr aphs[J].I EEE T r ans on I nf T heor y,2006,52(1):287-292.[10]Chen R,H uang H ,Xiao G.Relation Bet ween P arit y -Check M at rix es and Cycles of Associated T anner Gr aphs [J].IEEECommunicat ions Lett ers,2007,11(8):674-676.(编辑:齐淑娟) 985第6期 陈汝伟等:T anner 图中最短圈的计数。

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