 Je présente la déconnée statistique à 2.0. C'est un travail joint avec Kevin Carrier, Thomas de Berealazar et Jean Piertich. Dans notre papier, nous introduisons un nouveau algorithme pour décoller sur les codes linéaires. La sécurité de toutes les codes primitives est réalisée sous l'art de déconner les codes linéaires. La complexité du meilleur algorithm de déconnée est essentielle pour décrocher les paramètres de ces codes primitives. Ce que nous étudions comme suivi. Dès la victoire S de la taille R, la métrique H de l'E, comme ça, HE est equal à S, et il y a deux familles principales du algorithme. L'information de cette déconnée, la première ICD, a été réalisée par l'Esprange en 1962. Il existe un autre algorithme qui est l'algorithme de déconnée statistique, qui a été introduit par l'algebraie en 2001. Ici, je l'ai placé à un point difficile. Vous pouvez voir ici que le déconnée statistique, vous pouvez aussi voir que, après 60 ans de recherche, la complexité exponentielle de la ICD n'a pas été seulement dans le state de l'art de la ICD, c'est que notre algorithme a été plus gros que 0,3. Il est dimanche d'imprimer qu'il n'y avait pas de magnifique improvements pour 60 ans dans cette machine de déconnée de déconnée. Dans la question de la stratégie 1,0, nous avons pris P de la taille 1. Nous ne voulons que regrerver l'air de la métrique H que l'H est de la valeur W sur un nouveau algorithme avec une P de la valeur de la valeur B de la valeur H, qui est la pièce de la matière H, comme que l'H est de la valeur W et le product E n est de l'E, donc c'est de l'E1-ε2, où l'E2 est de la function de W. La théorie de l'information nous dit qu'on nous a besoin d'un de nos épsilons qui sont différents, pour pouvoir récupérer l'EP. Notez ici que vous avez un constrain d'implicité. Vous devez avoir besoin que le nombre d'H venant de l'espace rouge de la matière H, comme que l'H est de la valeur W sur N, est supérieur à l'E1-ε2. C'est ce que l'E2 est de l'E2, donc vous devez choisir W pour pouvoir récupérer l'EP. Vous devez avoir une intuition de pourquoi un algorithme fonctionne mieux que l'economie statistique, parce qu'on choisit P de la valeur W et nous, on est capable de prendre W de la valeur smaller. La théorie de position, P est de l'E2, qui est de la valeur H, comme que l'H est de la valeur W. C'est fait en utilisant la technique de l'ISD, on récupère l'EP où il faut y transformer.