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Título: DECODING OF ALGEBRAIC GEOMETRY CODES AND THE USE OF NEURAL NETWORKS FOR FINITE FIELD
Autor: FRANCISCO MARCOS DE ASSIS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CARLOS EDUARDO PEDREIRA - ADVISOR
PAULO HENRIQUE VIANA DE BARROS - ADVISOR
WEILER ALVES FINAMORE - ADVISOR

Nº do Conteudo: 8517
Catalogação:  14/06/2006 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8517@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8517@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8517

Resumo:
A method for decoding algbraic geometric codes is proposed. By using geometric properties of the curve defining a Goppa code, with projected distance d the algorithm corrects until [d - 1 / 2 ] errors without additional computational cost. F. K. Schmidt curves are used in construction of a new class of algebric geometric error correcting codes. A feedfoward neural network is proposed that realizes a efficient Zech`s logarithms calculation. The neural network proposed is non-ortodoxal in sense that non- training is used for these construction.

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