Error correction codeIn computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliable or noisy communication channels. The central idea is that the sender encodes the message in a redundant way, most often by using an error correction code or error correcting code (ECC). The redundancy allows the receiver not only to detect errors that may occur anywhere in the message, but often to correct a limited number of errors.
Code (information)vignette|redresse|Code morse international. En sciences et techniques, notamment en informatique et en théorie de l'information, un code est une règle de transcription qui, à tout symbole d'un jeu de caractères (alphabet source) assigne de manière univoque un caractère ou une chaîne de caractères pris dans un jeu de caractères éventuellement différent (alphabet cible). Un exemple est le code morse qui établit une relation entre lettres de l'alphabet latin et des séquences de sons courts et longs.
Block codeIn coding theory, block codes are a large and important family of error-correcting codes that encode data in blocks. There is a vast number of examples for block codes, many of which have a wide range of practical applications. The abstract definition of block codes is conceptually useful because it allows coding theorists, mathematicians, and computer scientists to study the limitations of all block codes in a unified way.
Convolutional codeIn telecommunication, a convolutional code is a type of error-correcting code that generates parity symbols via the sliding application of a boolean polynomial function to a data stream. The sliding application represents the 'convolution' of the encoder over the data, which gives rise to the term 'convolutional coding'. The sliding nature of the convolutional codes facilitates trellis decoding using a time-invariant trellis. Time invariant trellis decoding allows convolutional codes to be maximum-likelihood soft-decision decoded with reasonable complexity.
Code de HadamardLe code de Hadamard est un code correcteur, nommé d'après Jacques Hadamard, à taux de transfert extrêmement faible mais à grande distance, couramment utilisé pour la détection et la correction d'erreurs lors de la transmission de messages sur des canaux très bruyants ou peu fiables. Dans la notation standard de la théorie du codage pour les codes en bloc, le code de Hadamard est un code , c'est-à-dire un code linéaire sur un alphabet binaire, a une longueur de bloc de , la longueur (ou la dimension) du message , et une distance minimale .
Code correcteurvignette|Pour nettoyer les erreurs de transmission introduites par l'atmosphère terrestre (à gauche), les scientifiques de Goddard ont appliqué la correction d'erreur Reed-Solomon (à droite), qui est couramment utilisée dans les CD et DVD. Les erreurs typiques incluent les pixels manquants (blanc) et les faux signaux (noir). La bande blanche indique une brève période pendant laquelle la transmission a été interrompue.
Systematic codeIn coding theory, a systematic code is any error-correcting code in which the input data is embedded in the encoded output. Conversely, in a non-systematic code the output does not contain the input symbols. Systematic codes have the advantage that the parity data can simply be appended to the source block, and receivers do not need to recover the original source symbols if received correctly – this is useful for example if error-correction coding is combined with a hash function for quickly determining the correctness of the received source symbols, or in cases where errors occur in erasures and a received symbol is thus always correct.
Théorie des codesEn 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.
Codage de HuffmanLe codage de Huffman est un algorithme de compression de données sans perte. Le codage de Huffman utilise un code à longueur variable pour représenter un symbole de la source (par exemple un caractère dans un fichier). Le code est déterminé à partir d'une estimation des probabilités d'apparition des symboles de source, un code court étant associé aux symboles de source les plus fréquents. Un code de Huffman est optimal au sens de la plus courte longueur pour un codage par symbole, et une distribution de probabilité connue.
Complexité en tempsEn algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
Code de HammingUn code de Hamming est un code correcteur linéaire. Il permet la détection et la correction automatique d'une erreur si elle ne porte que sur une lettre du message. Un code de Hamming est parfait : pour une longueur de code donnée il n'existe pas d'autre code plus compact ayant la même capacité de correction. En ce sens son rendement est maximal. Il existe une famille de codes de Hamming ; le plus célèbre et le plus simple après le code de répétition binaire de dimension trois et de longueur un est sans doute le code binaire de paramètres [7,4,3].
Théorie de l'informationLa théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
Fountain codeIn coding theory, fountain codes (also known as rateless erasure codes) are a class of erasure codes with the property that a potentially limitless sequence of encoding symbols can be generated from a given set of source symbols such that the original source symbols can ideally be recovered from any subset of the encoding symbols of size equal to or only slightly larger than the number of source symbols. The term fountain or rateless refers to the fact that these codes do not exhibit a fixed code rate.
Viterbi decoderA Viterbi decoder uses the Viterbi algorithm for decoding a bitstream that has been encoded using a convolutional code or trellis code. There are other algorithms for decoding a convolutionally encoded stream (for example, the Fano algorithm). The Viterbi algorithm is the most resource-consuming, but it does the maximum likelihood decoding. It is most often used for decoding convolutional codes with constraint lengths k≤3, but values up to k=15 are used in practice. Viterbi decoding was developed by Andrew J.
Code d'effacementEn théorie de l'information, un code d'effacement est un code de correction d'erreur directe pour le canal binaire d'effacement qui transforme un message composé de symboles en un message plus long composé de symboles tel que le message original peut être retrouvé à partir d'un sous-ensemble de ces symboles. La fraction est appelé « débit du code ». La fraction , où représente le nombre de symboles requis pour restaurer le message est appelée efficacité de la réception.
Expander codeIn coding theory, expander codes form a class of error-correcting codes that are constructed from bipartite expander graphs. Along with Justesen codes, expander codes are of particular interest since they have a constant positive rate, a constant positive relative distance, and a constant alphabet size. In fact, the alphabet contains only two elements, so expander codes belong to the class of binary codes. Furthermore, expander codes can be both encoded and decoded in time proportional to the block length of the code.
Quantum complexity theoryQuantum complexity theory is the subfield of computational complexity theory that deals with complexity classes defined using quantum computers, a computational model based on quantum mechanics. It studies the hardness of computational problems in relation to these complexity classes, as well as the relationship between quantum complexity classes and classical (i.e., non-quantum) complexity classes. Two important quantum complexity classes are BQP and QMA.
Code préfixeUn code préfixe (ou code instantané) est un code ayant la particularité de ne posséder aucun mot du code ayant pour préfixe un autre mot du code. Autrement dit, aucun mot du code (ou symbole) d'un code préfixe ne peut se prolonger pour donner un autre mot du code (ou symbole). C'est une propriété souvent recherchée pour les codes à longueur variable, afin de pouvoir les décoder lorsque plusieurs symboles sont concaténés les uns aux autres sans qu'il soit nécessaire d'utiliser des séparateurs (les séparateurs rendent préfixes des codes non préfixes).
Turbo codeTurbo code est le nom générique d'un code correcteur imaginé dans les années 1990, qui permet de s'approcher aussi près qu'on le souhaite de la limite de Shannon. Les turbo codes représentent une percée majeure dans le domaine des communications numériques. Ils sont utilisés dans de nombreux standards de téléphonie mobile (UMTS, LTE), de communications par satellites (Inmarsat, DVB-RCS) ou de courants porteurs en ligne. Leur inventeur est Claude Berrou qui breveta cette technologie pour le compte de France Télécom et TDF.
Informatique théoriquevignette|Une représentation artistique d'une machine de Turing. Les machines de Turing sont un modèle de calcul. L'informatique théorique est l'étude des fondements logiques et mathématiques de l'informatique. C'est une branche de la science informatique et la science formelle. Plus généralement, le terme est utilisé pour désigner des domaines ou sous-domaines de recherche centrés sur des vérités universelles (axiomes) en rapport avec l'informatique.