in der Mathematik-Ausbildung
|
|
- Samuel Holtzer
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Fehler-korrigierende in der Mathematik-Ausbildung Institut für Informatik & Automation, IIA Fakultät E&I, Hochschule Bremen, HSB DMV-Jahrestagung, Erlangen
2 Agenda
3 Bedeutung ECC-Speicher HDD CD/DVD LAN/WLAN DECT Mobilfunk... Einbettung in Kodierung Kryptographie, s.a. [3] und puzzles.pdf in Kompression nicht ohne (lineare) Algebra! nicht ohne endliche Körper!
4 den, anknüpfen bit, bit-raten, Fehler-Raten, Kanal, (Block-) Beispiele: ISBN, Parität, Wiederholungscode, TMR Hamming-Abstand d mißt den Abstand zweier Code-Wörter d min := min u,v d(u, v) d min 1 Fehler detektierbar, dmin 1 Fehler korrigierbar 2 Fehler-Modell Arithmetik in GF(2) Shannon Euklidischer Abstand (Korrigier-) Kugeln in R n, C n Unabhängigkeit, Bernoulli Arithmetik in Q, R, C
5 lineare, binäre Block- C = V GF(2) n v = ug = u(i, P) mit span(g) = V (Zeilen-weise) systematisch G = (I, P) H = span(v ) v V vh = 0 j v jh ij = 0 mit GH = 0, H = ( P, I) ist Paritätsmatrix : lineare V, V sind die dualen Symmetrie V hat d min je d min 1 Spalten von H sind l.u. z.b. (erw.) Hamming Syndrom s=hy =He lineare (Unter-) Vektorräume, l.u., Basen Matrix-Multiplikation, Block- Matrizen, Gauß Permutationsmatrizen Skalarprodukt, V V Verbindung Rang(H) und Distanz d Äquivalenzrelation, LUT, N P block codes have a considerably better developed theory (than tree codes) (because they) are more closely related to established, well-understood mathematical structures, [2]
6 GF(2 m ), GF(2 m ) = GF(2 m ) \ {0} ist zyklisch z.b. H Hamming GF(2 4 ) = GF(2)[X]/(X 4 + X + 1) ergänzen liefert Code d min = 5 H = (α 0, α 2,..., α n k 1 ) mit Spalten/locators α GF n d min n k + 1 Singleton maximum distance separable code d min = n k + 1 z.b. Reed-Solomon ist MDS Euklid, Polynom-Division, (irreduzible) Polynome Dekodieren: quadratische Gleichung in GF(2 m ) lösen Vandermonde-Matrizen, Polynom-Interpolation Vandermonde-Determinante z.b. (verallgemeinerte) Reed-Solomon- auf CD, DVD
7 z.b. CRC in LAN, DECT zyklische C sind invariant unter (zyklischen) shifts z.b. parity, Wiederholung, RS Generator-Polynom minimalen Grades, Produkt- Darstellung Zeilen von G, H sind zyklisch g(x) (X n + 1) y(x) = a(x)g(x) + s(x) mit Syndrom s(x) liefert e(x) Fehlerbündel mit Struktur anreichern Minimalität, Wechsel der Darstellung Band-Matrizen Konstruktion (von ) Euklid, Schieberegister
8 Faltungscodes im digitalen Richtfunk, GSM, UMTS, usw. [5] un1 D1 D2 D3 semiinfinite Block-Band- Matrizen Zustandsautomat, FSM v = ug geht für endliche u in linearen Block-Code über Signalflußgraph, Netzdiagramm & Fundamentalwege Bewertung der Fundamentalwege durch d(u, 0), d(v, 0) und #Zustandsübergänge Viterbi + + vn2 Verzögerungskette mit Verschränkung und verschiedenen In- und Out-Takten Metrik TSP, maximum likelihood
9 Was fehlt? z.b. arithmetische, BCH-, CRC-, Golay-, Goppa-, Reed-Muller-, verallgemeinerte RS-, Trellis-... z.b. burst-error-correction, synchronisation recovery, additive white noise, erasure z.b. Implementierung mit Schieberegistern (LFSR) z.b. Schranken, Fehlerwahrscheinlichkeiten... unabdingbares Handwerkszeug (lineare) Algebra endliche Körper GF(2), GF(p), GF(2 m ) Wahrscheinlichkeitsrechnung Faltung, Z-Transformation...
10 Literatur [1] Wilfried Dankmeier: Codierung; Vieweg 2001 [2] W. Peterson, E. Weldon: Error-Correcting ; MIT Press 1972 [3] : Teaching Elliptic Curves Cryptography Reflecting Some Experiences; 24th Scientific Colloquium, Bremen [4] Ron M. Roth: Introduction to Coding Theory; Cambridge University Press 2006 [5] Martin Werner: Information und Codierung; Vieweg 2002
Index. Chien-Suche, 220 CIRC, 234 Code, 2, 9 äquidistanter, 81
Index Abelsche Gruppe, 140 Abgeschlossenheit, 47, 140, 143 Abhängigkeit lineare, 53 Abtastfolge, 226 ACS-Operation, 279 Addition, 46, 163 Alphabet, 1 ARQ, 6, 174 Assoziativität, 47, 52, 140, 143 Audio-CD,
MehrCodierungsverfahren SS 2011. Reed-Solomon-Codes zur Mehrblock-Bündelfehler-Korrektur
Reed-Solomon-Codes zur Mehrblock-Bündelfehler-Korrektur Wie die zyklischen BCH-Codes zur Mehrbitfehler-Korrektur eignen sich auch die sehr verwandten Reed-Solomon-Codes (= RS-Codes) zur Mehrbitfehler-Korrektur.
MehrEinführung in die Kodierungstheorie
Einführung in die Kodierungstheorie Einführung Vorgehen Beispiele Definitionen (Code, Codewort, Alphabet, Länge) Hamming-Distanz Definitionen (Äquivalenz, Coderate, ) Singleton-Schranke Lineare Codes Hamming-Gewicht
MehrDie Mathematik in der CD
Lehrstuhl D für Mathematik RWTH Aachen Lehrstuhl D für Mathematik RWTH Aachen St.-Michael-Gymnasium Monschau 14. 09. 2006 Codes: Definition und Aufgaben Ein Code ist eine künstliche Sprache zum Speichern
MehrKANALCODIERUNG AUFGABEN. Aufgabe 1. Aufgabe 2
AUFGABEN KANALCODIERUNG Aufgabe Wir betrachten den Hamming-Code mit m = 5 Prüfbits. a) Wie gross ist die Blocklänge n dieses Codes? b) Wie viele gültige Codewörter umfasst dieser Code? c) Leiten Sie die
Mehr6 Fehlerkorrigierende Codes
R. Reischuk, ITCS 35 6 Fehlerkorrigierende Codes Wir betrachten im folgenden nur Blockcodes, da sich bei diesen das Decodieren und auch die Analyse der Fehlertoleranz-Eigenschaften einfacher gestaltet.
MehrÜbung zu Drahtlose Kommunikation. 7. Übung
Übung zu Drahtlose Kommunikation 7. Übung 03.12.2012 Aufgabe 1 (Cyclic Redundancy Check) Gegeben ist das Generator-Polynom C(x) = x 4 + x 3 + 1 a) Zeichnen Sie die Hardware-Implementation zum obigen Generator-Polynom
MehrFehler-korrigierende Codes
Fehler-korrigierende Codes Prof. Dr. Thomas Risse Institut für Informatik & Automation, IIA Fakultät E&I, Hochschule Bremen, HSB 8. April 2013 Nummerierung der Kapitel und Abschnitte in [15] sind beibehalten,
MehrInhaltsverzeichnis. Grundlagen
Grundlagen 1 Logik und Mengen... 1 1.1 Elementare Logik... 1 1.2 Elementare Mengenlehre... 10 1.3 Schaltalgebra... 15 1.3.1 Anwendung: Entwurf von Schaltkreisen... 21 1.4 Mit dem digitalen Rechenmeister...
MehrLehrveranstaltung Speichersysteme Sommersemester 2009
Lehrveranstaltung Speichersysteme Sommersemester 2009 Kapitel 6: Double Disk Failures André Brinkmann Data CorrupDon in the Storage Stack Was sind Latent Sector Errors Was ist Silent Data CorrupDon Checksum
Mehr4.0.2 Beispiel (Einfacher Wiederholungscode). Im einfachsten Fall wird die Nachricht einfach wiederholt. D.h. man verwendet die Generatorabbildung
Wir beschäftigen uns mit dem Problem, Nachrichten über einen störungsanfälligen Kanal (z.b. Internet, Satelliten, Schall, Speichermedium) zu übertragen. Wichtigste Aufgabe in diesem Zusammenhang ist es,
Mehr3 Der Hamming-Code. Hamming-Codes
3 Der Hamming-Code Hamming-Codes Ein binärer Code C heißt ein Hamming-Code Ha s, wenn seine Kontrollmatrix H als Spalten alle Elemente in Z 2 s je einmal hat. Die Parameter eines n-k-hamming-codes sind:
MehrAufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010
Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2, Version vom 7. Mai 2 I Aufgabe I Teschl / K 3 Zerlegen Sie die Zahl 8 N in ihre Primfaktoren. Aufgabe II Teschl / K 3 Gegeben sind die natürliche Zahl 7 und
MehrEin (7,4)-Code-Beispiel
Ein (7,4)-Code-Beispiel Generator-Polynom: P(X) = X 3 + X 2 + 1 Bemerkung: Es ist 7 = 2^3-1, also nach voriger Überlegung sind alle 1-Bit-Fehler korrigierbar Beachte auch d min der Codewörter ist 3, also
Mehr2.1 Codes: einige Grundbegriffe
Gitter und Codes c Rudolf Scharlau 2. Mai 2009 51 2.1 Codes: einige Grundbegriffe Wir stellen die wichtigsten Grundbegriffe für Codes über dem Alphabet F q, also über einem endlichen Körper mit q Elementen
MehrRechnernetze Übung 5. Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai Wo sind wir?
Rechnernetze Übung 5 Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai 2012 Wo sind wir? Quelle Nachricht Senke Sender Signal Übertragungsmedium Empfänger Quelle Nachricht Senke Primäres
MehrKapitel 3 Kanalcodierung
Kapitel 3 Kanalcodierung Prof. Dr. Dirk W. Hoffmann Hochschule Karlsruhe w University of Applied Sciences w Fakultät für Informatik Übersicht Quelle Senke Kompression Huffman-, Arithmetische-, Lempel-Ziv
MehrÜbungen zur Vorlesung Diskrete Strukturen
Abt. Reine Mathematik SS 06 Blatt 1 Di., 02.05.2006 um 14:15 Uhr vor Beginn der Vorlesung 1. Beweisen Sie: Ist n N mit n > 4 keine Primzahl, so gilt (n 1)! 0 mod n. 2. Berechnen Sie den größten gemeinsamen
MehrOrthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen
Orthonormalisierung Wie schon im Falle V = R n erwähnt, erhalten wir durch ein Skalarprodukt eine zugehörige Norm (Länge) eines Vektors und in weiterer Folge eine Metrik (Abstand zwischen zwei Vektoren).
MehrDefinitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht
Seite 1 Definitionen affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht ähnliche Matrizen Matrizen, die das gleiche charakteristische Polynom haben
MehrFrank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai 2011
Rechnernetze Übung 5 Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai 2011 Ziel: Nachrichten fehlerfrei übertragen und ökonomisch (wenig Redundanz) übertragen Was ist der Hamming-Abstand?
MehrProseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt
Blatt 1 1. Berechnen Sie die Determinante der Matrix 0 0 4 1 2 5 1 7 1 2 0 3 1 3 0 α. 2. Stellen Sie folgende Matrix als Produkt von Elementarmatrizen dar: 1 3 1 4 2 5 1 3 0 4 3 1. 3 1 5 2 3. Seien n 2
MehrCodierung zur Fehlerkorrektur und Fehlererkennung
Codierung zur Fehlerkorrektur und Fehlererkennung von Dr.-techn. Joachim Swoboda Mit 39 Bildern und 24 Tafeln R. OLDENBOURG VERLAG MÜNCHEN WIEN 1973 Inhalt Vorwort 9 1. Einführung 11 1.1 Redundante Codierung
MehrMichael Artin. Algebra. Aus dem Englischen übersetzt von Annette A'Campo. Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin
Michael Artin Algebra Aus dem Englischen übersetzt von Annette A'Campo Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin INHALTSVERZEICHNIS Vorwort Hinweise viii x Kapitel 1 MATRIZEN 1 1. Matrizenkalkül 1 2. Zeilenreduktion
MehrLineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9
Prof Dr Katrin Wendland Priv Doz Dr Katrin Leschke Christoph Tinkl SS 27 Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Aufgabe (4 Punkte) Sei 2 3 4 A = 5 6 Berechnen Sie A k für alle k N und verifizieren
MehrLineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW. Beispiellösung für Serie 10. Aufgabe ETH Zürich D-MATH. Herbstsemester Dr. V. Gradinaru D.
Dr. V. Gradinaru D. Devaud Herbstsemester 5 Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie Aufgabe..a Bezüglich des euklidischen Skalarprodukts in R ist die Orthogonalprojektion
MehrCodierungstheorie, Vorlesungsskript
Codierungstheorie, Vorlesungsskript Irene I. Bouw Sommersemester 2014 Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Codes 2 1.1 Einführung.............................. 2 1.2 Eigenschaften linearer Codes....................
MehrKanalkodierung. Fachschaftsrat Informatik. Dr. Schönfeld. Fragen. Bemerkungen TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN
LDPC (Kontrollmatrix, Berechnung der Iterationen) BCH (primitive, nicht primitive, d min, G(x), M(x), Zyklen) Faltungskode (Viterbi) Die Prüfer springen sehr stark zwischen den einzelnen Themen des Fachgebiets
MehrΙ. Einführung in die Codierungstheorie
1. Allgemeines Ι. Einführung in die Codierungstheorie Codierung: Sicherung von Daten und Nachrichten gegen zufällige Fehler bei der Übertragung oder Speicherung. Ziel der Codierung: Möglichst viele bei
MehrDEUTSCHE SCHULE MONTEVIDEO BIKULTURELLES DEUTSCH-URUGUAYISCHES ABITUR ( AUF SPANISCH )
Grundlegende Bemerkungen : Der Begriff des Vektors wurde in den vergangenen Jahren im Geometrieunterricht eingeführt und das mathematische Modell des Vektors wurde vor allem auch im Physikunterricht schon
MehrZusammenfassung zu Codierungstheorie
Zusammenfassung zu Codierungstheorie Proseminar Mathematische Modelle in den Naturwissenschaften WS 09/10 Thomas Holzer 0755600 Sandra Sampl 0755049 Kathrin Oberradter 0755123 1 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung
MehrEinführung in die Codierungstheorie
11. Dezember 2007 Ausblick Einführung und Definitionen 1 Einführung und Definitionen 2 3 Einführung und Definitionen Code: eindeutige Zuordnung von x i X = {x 1,.., x k } und y j Y = {y 1,..., y n } Sender
MehrLineare Algebra - alles was man wissen muß
Statistik für Bioinformatiker SoSe 3 Rainer Spang Lineare Algebra - alles was man wissen muß Der Titel ist natürlich gelogen, aber was wir hier zusammengetragen haben ist zumindest ein Anfang. Weniger
MehrEndliche Körper Seminar: Diskrete Mathematik Leitung: Prof. Dr. Rainer Lang Von: Steffen Lohrke (ii5105) SS2005
Endliche Körper Seminar: Diskrete Mathematik Leitung: Prof. Dr. Rainer Lang Von: Steffen Lohrke (ii5105) SS2005 Inhaltsverzeichnis Abelsche Gruppe 3 Kommutativer Ring 5 Körper 6 Endliche Körper 7 Endliche
Mehr2 Die Dimension eines Vektorraums
2 Die Dimension eines Vektorraums Sei V ein K Vektorraum und v 1,..., v r V. Definition: v V heißt Linearkombination der Vektoren v 1,..., v r falls es Elemente λ 1,..., λ r K gibt, so dass v = λ 1 v 1
MehrÜbung zu Drahtlose Kommunikation. 9. Übung
Übung zu Drahtlose Kommunikation 9. Übung 07.01.2012 (n,k,k) k -> Eingangsbit (Informationszeichen ist 1 Bit lang) K -> Begrenzungsfaktor (Länge des Schieberegisters ist k*k) n -> Ausgangsbit (für jedes
MehrLineare Codes. Dipl.-Inform. Wolfgang Globke. Institut für Algebra und Geometrie Arbeitsgruppe Differentialgeometrie Universität Karlsruhe 1 / 19
Lineare Codes Dipl.-Inform. Wolfgang Globke Institut für Algebra und Geometrie Arbeitsgruppe Differentialgeometrie Universität Karlsruhe 1 / 19 Codes Ein Code ist eine eindeutige Zuordnung von Zeichen
MehrGF(2 2 ) Beispiel eines Erweiterungskörpers (1)
GF(2 2 ) Beispiel eines Erweiterungskörpers (1) Im Kapitel 2.1 wurde bereits gezeigt, dass die endliche Zahlenmenge {0, 1, 2, 3} q = 4 nicht die Eigenschaften eines Galoisfeldes GF(4) erfüllt. Vielmehr
MehrLineare Algebra I Zusammenfassung
Prof. Dr. Urs Hartl WiSe 10/11 Lineare Algebra I Zusammenfassung 1 Vektorräume 1.1 Mengen und Abbildungen injektive, surjektive, bijektive Abbildungen 1.2 Gruppen 1.3 Körper 1.4 Vektorräume Definition
MehrPrüfung Lineare Algebra Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr?
1. Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr? A. Wenn n = 3 ist, sind mindestens zwei der drei Euler-Winkel einer Drehung kleiner oder gleich π. B. Wenn n = 2
MehrAlgebraische Kurven. Holger Grzeschik
Algebraische Kurven Holger Grzeschik 29.04.2004 Inhaltsübersicht 1.Einführung in die Theorie algebraischer Kurven 2.Mathematische Wiederholung Gruppen, Ringe, Körper 3.Allgemeine affine Kurven 4.Singuläre
MehrSAGE, ein open source CAS vor allem für die diskrete Mathematik?
SAGE, ein open source CAS vor allem für die diskrete Mathematik? Institut für Informatik & Automation, IIA Fakultät E&I, Hochschule Bremen, HSB Mathematik für Ingenieure, 23.6.2010 Agenda 1 Einführung
Mehr6 Hauptachsentransformation
6 Hauptachsentransformation A Diagonalisierung symmetrischer Matrizen (6.1) Satz: Sei A M(n n, R) symmetrisch. Dann gibt es eine orthogonale n n-matrix U mit U t AU = D Diagonalmatrix Es folgt: Die Spalten
MehrInformation und Codierung
Richard W. Hamming Information und Codierung Technische Universität Darmstadt FACHBEREICH INFORMATIK BIBLIOTHEK Invantar-Nr.: Sachgebiete:. Standort: VCH Inhalt Vorwort zur 1. Auflage der Originalausgabe
Mehr9.2 Invertierbare Matrizen
34 9.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen
Mehr1.3 Gruppen. Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau,
Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 18 1.3 Gruppen Der Begriff der Gruppe ordnet sich in gewisser Weise dem allgemeineren Konzept der Verknüpfung (auf einer Menge) unter. So ist zum Beispiel
MehrJürgen Hausen Lineare Algebra I
Jürgen Hausen Lineare Algebra I 2. korrigierte Auflage Shaker Verlag Aachen 2009 Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation
MehrDie Lineare Algebra-Methode. Mahir Kilic
Die Lineare Algebra-Methode Mahir Kilic 23. Juni 2004 1 Einführung 1.1 Überblick Im Allgemein benutzt man die Lineare Algebra-Methode in der Kombinatorik wie folgt: Für die Bestimmung einer Obergrenze
MehrMathematik für Informatik 3
Mathematik für Informatik 3 - ANALYSIS - Folgen, Reihen und Funktionen - Funktionen mehrerer Veränderlicher - Extremwertaufgaben - Normen und Approximationen - STATISTIK - WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG Literaturempfehlungen:
MehrC orthogonal und haben die Länge 1). Dann ist die Länge von w = x u + y v gegeben durch w 2 Def. = w,w =
1 v Die Länge Def. Sei (V,, ) ein Euklidscher Vektorraum. Für jeden Vektor v V heißt die Zahl v,v die Länge von v und wird v bezeichnet. Bemerkung. Die Länge des Vektors ist wohldefiniert, da nach Definition
MehrVerallgemeinerte Dreiecksungleichungen Michael Kapovich
Verallgemeinerte Dreiecksungleichungen Michael Kapovich Wir alle wissen, dass eine gerade Linie die kürzeste Verbindung von einem Punkt zu einem anderen Punkt ist. Dieses Wissen scheint in den Jahrmillionen
MehrGeometrie von Flächen und Algebraischen Kurven Der Satz von Pascal
Geometrie von Flächen und Algebraischen Kurven Der Satz von Pascal Laura Hinsch November 005 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 Algebraische Kurven 1 3 Singularitäten 3 4 Der Satz von Pascal 5 i 1 Einleitung
MehrZusammenfassung Mathe III. Themenschwerpunkt 3: Analytische Geometrie / lineare Algebra (ean) 1. Rechenregeln mit Vektoren
Zusammenfassung Mathe III Themenschwerpunkt 3: Analytische Geometrie / lineare Algebra (ean) 1. Rechenregeln mit Vektoren Definition: (1) anschaulich: Ein Vektor ist eine direkt gerichtete Verbindung zweier
MehrDas Kryptosystem von McEliece. auf der Basis von linearen Codes
Das Kryptosystem von McEliece auf der Basis von linearen Codes Anforderungen Public-Key Kryptosysteme E e (m) = c Verschlüsselung D d (c) = m Entschlüsselung mit Schl. effizient effizient 2/25 Anforderungen
MehrGaloiskörper GF(2 n ) (Teschl/Teschl 4)
Galoiskörper GF(2 n ) (Teschl/Teschl 4) auch Galois-Felder (englisch Galois elds), benannt nach Evariste Galois (18111832). Körper (in der Mathematik) allgemein: Zahlenbereich, in dem die vier Grundrechenarten
MehrGrundlagen exakter Methoden zur Verschlüsselung von Codewörtern mittels linearer Codes*
Grundlagen exakter Methoden zur Verschlüsselung von Codewörtern mittels linearer Codes* Andrea Kraft andreakraft@gmx.at Elisabeth Pilgerstorfer elisabeth_pilg@hotmail.com Johannes Kepler Universität Linz
MehrDecodierung von Faltungscode- und Turbocode-basierten 2D-Barcodes unter Ausnutzung des Matched-Filter Ansatzes
Decodierung von Faltungscode- und Turbocode-basierten 2D-Barcodes unter Ausnutzung des Matched-Filter Ansatzes Andreas Weinand 1, Wolfgang Sauer-Greff 2, Hans D. Schotten 1 1 Lehrstuhl für Funkkommunikation
MehrFehlerkorrigierende Codes
Fehlerkorrigierende Codes SS 2013 Gerhard Dorfer 2 Inhaltsverzeichnis 1 Fehlerkorrigierende Codes 4 1.1 Einführende Beispiele................................. 4 1.2 Mathematische Grundlagen..............................
MehrFiM Fit in Mathematik ein Fitness-Programm
FiM Fit in Mathematik ein Fitness-Programm Institut für Informatik & Automation, IIA FB E&I, Hochschule Bremen, HSB BNMC, 8. Februar im Jahr der Mathematik 2008 im CeVis Agenda 1 bestimmung 2 Gegenstand
Mehr1 ALLGEMEINE HINWEISE Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Bisheriger Aufbau der Klausur...
Grundlagen Mathe V Inhaltsverzeichnis 1 ALLGEMEINE HINWEISE... 1-1 1.1 Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler... 1-1 1.2 Bisheriger Aufbau der Klausur... 1-1 1.3 Zugelassene Hilfsmittel und
MehrArithmetik auf elliptischen Kurven
Arithmetik auf elliptischen Kurven Christian enger, Dejan Lazich Institut für Algorithmen und Kognitive steme Fakultät für Informatik Universität Karlsruhe TH Karlsruhe, 2005 Elliptische Kurven EK über
MehrAnhang I zur Vorlesung Kryptologie: Elementare Zahlentheorie
Anhang I zur Vorlesung Kryptologie: Elementare Zahlentheorie von Peter Hellekalek Fakultät für Mathematik, Universität Wien, und Fachbereich Mathematik, Universität Salzburg Tel: +43-(0)662-8044-5310 Fax:
MehrCodierungstheorie Teil 1: Fehlererkennung und -behebung
Codierungstheorie Teil 1: Fehlererkennung und -behebung von Manuel Sprock 1 Einleitung Eine Codierung ist eine injektive Abbildung von Wortmengen aus einem Alphabet A in über einem Alphabet B. Jedem Wort
MehrÜbungen zur Vorlesung Grundlagen der Rechnernetze. Zusätzliche Übungen
Übungen zur Vorlesung Grundlagen der Rechnernetze Zusätzliche Übungen Hamming-Abstand d Der Hamming-Abstand d zwischen zwei Codewörtern c1 und c2 ist die Anzahl der Bits, in denen sich die beiden Codewörter
MehrMathematik für Informatiker II. Beispiellösungen zur Probeklausur. Aufgabe 1. Aufgabe 2 (5+5 Punkte) Christoph Eisinger Sommersemester 2011
Mathematik für Informatiker II Christoph Eisinger Sommersemester 211 Beispiellösungen zur Probeklausur Aufgabe 1 Gegeben sind die Polynome f, g, h K[x]. Zu zeigen: Es gibt genau dann Polynome h 1 und h
MehrBeispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger
Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Stefan Lell 2. Juli 2 Aufgabe. Sei t Q und A t = t 4t + 2 2t + 2 t t 2t 2t Mat 3Q a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A t in Abhängigkeit
MehrDIPLOMARBEIT. Titel der Diplomarbeit. Die Golay Codes. Verfasser. Daniel Eiwen. angestrebter akademischer Grad
DIPLOMARBEIT Titel der Diplomarbeit Die Golay Codes Verfasser Daniel Eiwen angestrebter akademischer Grad Magister der Naturwissenschaften (Mag.rer.nat) Wien, im Mai 2008 Studienkennzahl lt. Studienblatt:
MehrMathematik für Informatiker
Dirk Hachenberger Mathematik für Informatiker 2., aktualisierte Auflage ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario Sydney Mexico City Madrid Amsterdam
MehrEmpfänger. Sender. Fehlererkennung und ggf. Fehlerkorrektur durch redundante Informationen. Längssicherung durch Paritätsbildung (Blockweise)
Datensicherung Bei der digitalen Signalübertragung kann es durch verschiedene Einflüsse, wie induktive und kapazitive Einkopplung oder wechselnde Potentialdifferenzen zwischen Sender und Empfänger zu einer
MehrEine Menge K, auf der eine Addition. + und eine Multiplikation definiert sind, nennt man einen Körper, wenn folgende Eigenschaften gelten: Körper 1-1
Körper Eine Menge K, auf der eine Addition + und eine Multiplikation definiert sind, nennt man einen Körper, wenn folgende Eigenschaften gelten: Körper 1-1 Körper Eine Menge K, auf der eine Addition +
Mehr1 Vektoren, Vektorräume, Abstände: 2D
Vektoren, Vektorräume, Astände: D Definition: Die Menge aller (geordneten Paare reeller Zahlen (oder allgemeiner: Elemente eines elieigen Körpers, als Spalten geschrieen, ezeichnen wir als Vektoren: R
MehrVektorräume und Rang einer Matrix
Universität Basel Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Vektorräume und Rang einer Matrix Dr. Thomas Zehrt Inhalt:. Lineare Unabhängigkeit 2. Vektorräume und Basen 3. Basen von R n 4. Der Rang und Rangbestimmung
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr E Schörner WS / Blatt 6 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag Wir verwenden das Unterraumkriterium,
MehrGrundsätzliches Rechnen mit Matrizen Anwendungen. Matrizenrechnung. Fakultät Grundlagen. Juli 2015
Matrizenrechnung Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Matrizenrechnung Übersicht Grundsätzliches 1 Grundsätzliches Matrixbegriff Rechenregeln Spezielle Matrizen 2 Matrizenrechnung Determinanten
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5 Aufgabe. Man betrachte die Matrix A := über dem Körper R und über dem Körper F und bestimme jeweils die Jordan- Normalform. Beweis. Das charakteristische
MehrEinführung in die Codierungstheorie. Rudolf Schürer
Einführung in die Codierungstheorie Rudolf Schürer 8. Februar 2008 Vorwort Dieses Skript entstand im Zuge der gleichnamigen Vorlesung, die ich im Wintersemester 2007/08 am Fachbereich Mathematik der Universität
MehrEinleitung 19. Teil I Einführung 23. Kapitel 1 Motivation 25
Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 Konventionen in diesem Buch 19 Törichte Annahmen über den Leser 20 Was Sie in diesem Buch finden 20 Was Sie in diesem Buch nicht finden 20 Wie dieses Buch aufgebaut ist
Mehr:= 1. Der affine Unterraum Γ heißt Punkt, Gerade, Ebene oder Hyperebene, wenn dim K dim K
apitel II Lineare Algebra und analytische Geometrie 4 Punkte, Geraden, Ebenen, affine Unterräume in einem Vektorraum. Wie bisher ist V ein endlichdimensionaler Vektorraum über dem örper, oft ist V = n
MehrLineare Algebra II 6. Übungsblatt
Lineare Algebra II 6 Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 2011 Prof Dr Kollross 18/19 Mai 2011 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minimalpolynom) Bestimmen Sie das Minimalpolynom der
MehrTheoretische Grundlagen der Informatik WS 09/10
Theoretische Grundlagen der Informatik WS 09/10 - Tutorium 6 - Michael Kirsten und Kai Wallisch Sitzung 13 02.02.2010 Inhaltsverzeichnis 1 Formeln zur Berechnung Aufgabe 1 2 Hamming-Distanz Aufgabe 2 3
Mehr4. Woche Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes. 4. Woche: Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes 69/ 140
4 Woche Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes 4 Woche: Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes 69/ 140 Szenario für fehlerkorrigierende Codes Definition (n, M)-Code Sei C {0, 1}
MehrKonstruktion und Struktur endlicher Körper
Université du Luxembourg Faculté des Sciences, de la Technologie et de la Communication Bachelorarbeit Konstruktion und Struktur endlicher Körper Hoeltgen Laurent Luxemburg den 28. Mai 2008 Betreuer: Prof.
MehrRalph-Hardo Schulz. Codiemngstheorie
Ralph-Hardo Schulz Codiemngstheorie --Aus dem Programm Mathematik Albrecht Beutelspacher Kryptologie Gerd Fischer Lineare Algebra Gerhard Frey Elementare Zahlentheorie Manfred Knebusch und Claus Scheiderer
MehrProseminar: Primzahlen 1. Vortrag Der erweiterte euklidische Algorithmus
Proseminar: Primzahlen 1. Vortrag Der erweiterte euklidische Algorithmus Max Zoller 14. April 8 1 Der klassische euklidische Algorithmus Beispiel: ggt 15, 56? 15 = 1 56 + 49 56 = 1 49 + 7 49 = 7 7 + =
MehrÜbungsaufgaben. Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Teil 1: Lineare Algebra und Optimierung.
Übungsaufgaben Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Teil : Lineare Algebra und Optimierung Wintersemester Matrizenrechnung Aufgabe ( 3 0 Gegeben sind die Matrizen A = 2 5 2 4 D =
Mehr(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9)
(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9) Sei K ein beliebiger Körper. Ein Vektorraum über K ist eine (nichtleere) Menge V, auf der zwei Operationen deniert sind, die bestimmten Rechenregeln genügen:
MehrÜbungsblatt 13. Lineare Algebra I, Prof. Dr. Plesken, SS (β α) tr = α tr β tr.
Übungsblatt 13 Lineare Algebra I, Prof Dr Plesen, SS 2008 Aufgabe 1 (Transponierte lineare Abbildung) Sei α : V W linear Zeige: α tr ist injetiv (surjetiv) genau dann, wenn α surjetiv (injetiv) ist Ist
MehrÜbungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15
Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Linearkombinationen, Basen, Lineare Abbildungen 2.1 Lineare Unabhängigkeit Sind die folgenden Vektoren linear unabhängig? (a) 1, 2, 3 im Q Vektorraum R (b)
MehrP (x i ) log 2 = P (x. i ) i=1. I(x i ) 2 = log 1. bit H max (X) = log 2 MX = log 2 2 = 1. Symbol folgt für die Redundanz. 0.9 = 0.
7. Diskretes Kanalmodell I 7. a Aussagen über das digitale Übertragungsverfahren Bis auf die bereitzustellende Übertragungsrate [vgl. c)] sind keine Aussagen über das digitale Übertragungsverfahren möglich.
MehrGrundlagen der Technischen Informatik. Codierung und Fehlerkorrektur. Kapitel 4.2
Codierung und Fehlerkorrektur Kapitel 4.2 Prof. Dr.-Ing. Jürgen Teich Lehrstuhl für Hardware-Software-Co-Design Technische Informatik - Meilensteine Informationstheorie Claude Elwood Shannon (geb. 1916)
Mehr5. Woche Perfekte und Optimale Codes, Schranken. 5. Woche: Perfekte und Optimale Codes, Schranken 88/ 142
5 Woche Perfekte und Optimale Codes, Schranken 5 Woche: Perfekte und Optimale Codes, Schranken 88/ 142 Packradius eines Codes (Wiederholung) Definition Packradius eines Codes Sei C ein (n, M, d)-code Der
Mehr1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema
1 Lineare Algebra 1.1 Matrizen und Vektoren Slide 3 Matrizen Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema eine n m-matrix A besteht aus n Zeilen und m Spalten mit den Matrixelementen a ij, i=1...n und
MehrGrundlagen der Mathematik
Frederick H.Young Grundlagen der Mathematik Eine Einführung in die mathematischen Methoden Verlag Chemie John Wiley& Sons Inhalt 1. Die historische Entwicklung 1 1.1. Die Anfänge 1 1.2. Die antike Geometrie
MehrElemente von S n = Aut([1, n]) heißen Permutationen. Spezielle Permutationen sind Transpositionen und Zyklen. (Vergl. Skript S
Begriffe Faser: Es sei f : M N eine Abbildung von Mengen. Es sei n N. Die Menge f 1 ({n}) M nennt man die Faser in n. (Skript Seite 119). Parallel: Zwei Vektoren v und w heißen parallel, wenn für einen
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur Aufgabe. Sei A R 3 3. Welche der folgenden Aussagen sind richtig? a Ist det(a =, dann ist A eine orthogonale Matrix. b Ist A eine orthogonale Matrix,
MehrCopyright, Page 1 of 5 Die Determinante
wwwmathematik-netzde Copyright, Page 1 of 5 Die Determinante Determinanten sind ein äußerst wichtiges Instrument zur Untersuchung von Matrizen und linearen Abbildungen Außerhalb der linearen Algebra ist
Mehr1 0 1, V 3 = M, und λ A = λa
Aufgabe 57. Magische Quadrate Eine reelle 3 3-Matrix A = a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 heißt magisches Quadrat, falls alle Zeilensummen, alle Spaltensummen und die beiden Diagonalsummen a 11 + a 22 + a
MehrVorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7
Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7 Timo Stöcker Erstsemestereinführung Informatik TU Dortmund 22. März 2011 Heute Themen Lineare Gleichungssysteme Matrizen Timo Stöcker https://fsinfo.cs.tu-dortmund.de/studis/ese/vorkurse/mathe
Mehr3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung
3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung Definition und Lemma 3.3.1. Sei V ein K-Vektorraum, φ End K (V ), λ K. Wir defnieren den zu λ gehörigen Eigenraum von φ als Dies ist ein Unterraum von V.
MehrMathematisch-algorithmische Grundlagen für Big Data
Mathematisch-algorithmische Grundlagen für Big Data Numerische Algorithmen für Datenanalyse und Optimierung Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg Sommersemester 2016
Mehr