※ 引述《ckey (摇摇尾巴叹口气)》之铭言： : 想请教LDPC code search时, global opt.的问题. : 我在看Richardson 2001年的paper. : 其中在最佳化的部分有local opt.和global opt. : 在global opt.部分, 我有一些疑惑: : 1.他提到他把degree扩展成可以不是整数. : 那在用Denisty Evolution算cost时, 还是用他提出等效的整数degree去算吗? : 还是Denisty Evolution可以算非整数degree? 不清楚可以拓展成非整数的degree这件事情。 但DE可以硬算...假如真的要的话... : 2.用differential evolution找解是不是: : 一开始假设只有n个degree, 所以会在2n-1个dimension下去找解 : (n个degree, n个factor, 有一个factor相加等於1的constraint)? 变数不应该只有这些吧...要考虑的包括变数节点和查核节点分布 限制的话有Code Rate、和变数节点以及查核节点的系数和为1.... : 3.一般来说n会取多大? 因为你2的部份似乎没有弄清楚，这部份没办法回答你... 而且这和你想要的最大变数节点Degree和查核节点Degree有关 : 4.我看differential evolution的source code, : 在演化的过程中, 有一步是把解作随机的交换, : 这样n个degree和n个factor需要分开交换吗? 这问题也问的很奇怪 随机的交换应该是对不同分布但相同Degree的系数做交换 : 5.differential evolution有6种strategy : (rand, local-to-best, best/1 with jitter, rand/1 with per-vector-dither, : rand/1 with per-vector-dither, rand/1 either-or-algorithm ) : LDPC的问题一般会用哪个? 我不知道常用的是哪种，但我知道的是那种会留下最好的 然後会和其他做随机交换来产生新的population : 另外还想请教, 我的Denisty Evolution是在matlab上面的code, : 但是matlab精确度只到10^-15, : 6. 想请问Denisty Evolution有open source的C code吗? : 不好意思问了一堆问题, 感激~~ 似乎以前有看过一个，但是没留着，所以帮不上忙罗。 -- 现代人普遍的现象： 「小学而大遗」、「舍本而逐末」、「以偏而概全」、「因噎而废食」 --

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