[pt] DECODIFICAÇÃO DE CÓDIGOS DE GEOMETRIA ALGÉBRICA E USO DE REDES NEURAIS PARA CÁLCULO EM CORPO FINITO

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FRANCISCO MARCOS DE ASSIS
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Outros
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8517@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8517@2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8517
Resumo: [pt] Este trabalho propõe um algoritmo para decodificação de códigos de geometria algébrica. Usando as propriedades geométricas da curva que define um código de Goppa com distância projetada d, método permite decodificar até [d - 1/ 2] erros em palavra recebida, sem esforço computacional adicional. As curvas de F. K. Schimdt são usada para construir uma nova classe de códigos de geometria algébrica, algumas propriedades destes novos códigos são apresentadas. Redes neurais não ortodoxas do tipo feedforward e não treinadas são usadas para construir circuitos que permitem calcular logaritmos de Zech eficientemente e, portanto, realizar aritmética em corpos finitos sem uso de tabelas.
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