※ 引述《ckey (搖搖尾巴嘆口氣)》之銘言： : 想請教LDPC code search時, global opt.的問題. : 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擴展成可以不是整數. : 那在用Denisty Evolution算cost時, 還是用他提出等效的整數degree去算嗎? : 還是Denisty Evolution可以算非整數degree? 不清楚可以拓展成非整數的degree這件事情。 但DE可以硬算...假如真的要的話... : 2.用differential evolution找解是不是: : 一開始假設只有n個degree, 所以會在2n-1個dimension下去找解 : (n個degree, n個factor, 有一個factor相加等於1的constraint)? 變數不應該只有這些吧...要考慮的包括變數節點和查核節點分布 限制的話有Code Rate、和變數節點以及查核節點的係數和為1.... : 3.一般來說n會取多大? 因為你2的部份似乎沒有弄清楚，這部份沒辦法回答你... 而且這和你想要的最大變數節點Degree和查核節點Degree有關 : 4.我看differential evolution的source code, : 在演化的過程中, 有一步是把解作隨機的交換, : 這樣n個degree和n個factor需要分開交換嗎? 這問題也問的很奇怪 隨機的交換應該是對不同分布但相同Degree的係數做交換 : 5.differential evolution有6種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的問題一般會用哪個? 我不知道常用的是哪種，但我知道的是那種會留下最好的 然後會和其他做隨機交換來產生新的population : 另外還想請教, 我的Denisty Evolution是在matlab上面的code, : 但是matlab精確度只到10^-15, : 6. 想請問Denisty Evolution有open source的C code嗎? : 不好意思問了一堆問題, 感激~~ 似乎以前有看過一個，但是沒留著，所以幫不上忙囉。 -- 現代人普遍的現象： 「小學而大遺」、「捨本而逐末」、「以偏而概全」、「因噎而廢食」 --

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