Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 55, № 1 (2019)

Coding Theory

On Completely Regular Codes

Borges J., Rifà J., Zinoviev V.

Аннотация

This work is a survey on completely regular codes. Known properties, relations with other combinatorial structures, and construction methods are considered. The existence problem is also discussed, and known results for some particular cases are established. In addition, we present several new results on completely regular codes with covering radius ρ = 2 and on extended completely regular codes.

Problems of Information Transmission. 2019;55(1):1-45
pages 1-45 views

Information Theory

On Extreme Values of the Rényi Entropy under Coupling of Probability Distributions

Prelov V.

Аннотация

We consider the problem of determining extreme values of the Rényi entropy for a discrete random variable provided that the value of the α-coupling for this random variable and another one with a given probability distribution is fixed.

Problems of Information Transmission. 2019;55(1):46-52
pages 46-52 views

Large Systems

Probability of Inversion of a Large Spin in the Form of an Asymptotic Expansion in a Series of Bessel Functions

Karatsuba E., Morettib P.

Аннотация

An exact expression for the probability of inversion of a large spin is established in the form of an asymptotic expansion in the series of Bessel functions with orders belonging to an arithmetic progression. Based on the new asymptotic expansion, a formula for the inversion time of the spin is derived.

Problems of Information Transmission. 2019;55(1):53-66
pages 53-66 views

Communication Network Theory

Strong Converse Theorems for Multimessage Networks with Tight Cut-Set Bound

Fong S., Tan V.

Аннотация

This paper considers a multimessage network where each node may send a message to any other node in the network. Under the discrete memoryless model, we prove the strong converse theorem for any network whose cut-set bound is tight, i.e., achievable. Our result implies that for any fixed rate vector that resides outside the capacity region, the average error probability of any sequence of length-n codes operated at the rate vector must tend to 1 as n approaches infinity. The proof is based on the method of types and is inspired by the work of Csiszár and Körner in 1982 which fully characterized the reliability function of any discrete memoryless channel with feedback for rates above capacity. In addition, we generalize the strong converse theorem to the Gaussian model where each node is subject to an almost-sure power constraint. Important consequences of our results are new strong converses for the Gaussian multiple access channel with feedback and the following relay channels under both models: the degraded relay channel (RC), the RC with orthogonal sender components, and the general RC with feedback.

Problems of Information Transmission. 2019;55(1):67-100
pages 67-100 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».