For syndrome decoding, the most pro

For syndrome decoding, the most probable vector x ( according to the channel model) has to be found, which explains the observed syndrome vector. The vector x is then our estimate of the error vector. The components of x are the noise symbols. The exact decoding problem is known to be NP-complete even when the column weight is fixed to be 3, therefore, an approximate algorithm
must be used. Here we introduce the details ofthe decoding procedure described in [174].

Kết quả (Việt) 1:

Hội chứng giải mã, vector có thể xảy ra nhất x (theo mô hình kênh) đã được tìm thấy, mà giải thích các véc tơ quan sát hội chứng. Vector x là sau đó chúng tôi ước tính của vectơ lỗi. Các thành phần của x là biểu tượng của tiếng ồn. Vấn đề giải mã chính xác được biết đến là NP-đầy đủ ngay cả khi trọng lượng cột là cố định là 3, do đó, một thuật toán xấp xỉphải được sử dụng. Ở đây chúng tôi giới thiệu chi tiết về các thủ tục giải mã được mô tả trong [174].

Kết quả (Việt) 2:

Đối với hội chứng giải mã, các vector có thể xảy ra nhất x (theo mô hình kênh) đã được tìm thấy, trong đó giải thích các vector hội chứng quan sát được. Các vector x là sau đó ước tính của chúng ta về vector lỗi. Các thành phần của x là các biểu tượng tiếng ồn. Vấn đề giải mã chính xác được biết đến là NP-đầy đủ ngay cả khi trọng lượng cột được cố định là 3, do đó, một thuật toán tương
phải được sử dụng. Ở đây chúng tôi giới thiệu chi tiết ofthe trình giải mã được mô tả trong [174].