Publication

A source coding scheme using sparse graphs: Modern Coding Theory Course Exam 2008

2008
Student Projects

Résumé

This is the report that submitted towards the final examination evaluation of the doctoral course \textit{Modern Coding theory} by Ruediger Urbanke at EPFL during Spring 2008. The problem studied can be roughly stated as source coding or compression using sparse graphs. We discuss a simple source coding problem and analyze its performance using an analytical tool formulated by \textit{Wormald}, usually employed to describe the expected behaviour of a suitably conditioned stochastic process on graph. A simulation investigation of the chosen scheme is also presented to verify the theoretical analysis.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/107625fa-bfe3-4a91-bc33-da93f3c920e0

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

2008
Student Projects

Résumé

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/107625fa-bfe3-4a91-bc33-da93f3c920e0

À propos de ce résultat

Concepts associés (32)

Théorie des codes

En théorie de l'information, la théorie des codes traite des codes et de leurs propriétés et de leurs aptitudes à servir sur différents canaux de communication. On distingue deux modèles de communication : avec et sans bruit. Sans bruit, le codage de source suffit à la communication. Avec bruit, la communication est possible avec les codes correcteurs. En définissant l'information de façon mathématique, l'étape fondatrice de la théorie des codes a été franchie par Claude Shannon.

Code source

vignette|redresse|Copie papier d'un code source en Fortran des années 1970, imprimé sur du , dédié aux fichiers textes. En informatique, le code source est un texte qui présente les instructions composant un programme sous une forme lisible, telles qu'elles ont été écrites dans un langage de programmation. Le code source se matérialise généralement sous la forme d'un ensemble de fichiers texte. Le code source est souvent traduit — par un assembleur ou un compilateur — en code binaire composé d'instructions exécutables par le processeur.

Densité d'un graphe

En mathématiques, et plus particulièrement en théorie des graphes, on peut associer à tout graphe un entier appelé densité du graphe. Ce paramètre mesure si le graphe a beaucoup d'arêtes ou peu. Un graphe dense (dense graph) est un graphe dans lequel le nombre d'arêtes (ou d'arcs) est proche du nombre maximal, par exemple un nombre quadratique par rapport au nombre de sommets. Un graphe creux (sparse graph) a au contraire peu d'arêtes, par exemple un nombre linéaire. La distinction entre graphe creux et dense est plutôt vague et dépend du contexte.

Afficher plus

Publications associées (7)

Afficher plus

A source coding scheme using sparse graphs: Modern Coding Theory Course Exam 2008

Chattez avec Graph Search

Scaling a Reliable Distributed System

Wavelet Frames On Graphs Defined By Fmri Functional Connectivity

Selected topics on distributed video coding