Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63181
Título
Pesos de Hamming generalizados y números de Betti
Director o Tutor
Año del Documento
2023
Titulación
Grado en Matemáticas
Resumen
Los pesos de Hamming generalizados de un código C son un conjunto
de parámetros del código, que generalizan su distancia mínima. Dada una
matroide M, podemos definir también sus pesos generalizados. En caso de
que M sea la matroide asociada a una matriz de control H del código C,
los pesos de la matroide coinciden con los pesos de Hamming del código. El
objetivo de este trabajo es, siguiendo [JV13], demostrar la relación que existe
entre los pesos generalizados de una matroide M, y los números de Betti Ngraduados
del anillo de Stanley-Reisner asociado al complejo simplicial Δ de
conjuntos independientes de M. Dichos números de Betti pueden calcularse
a través de la resolución graduada minimal del anillo de Stanley-Reisner del
complejo. Generalized Hamming weights of a code C are a set of parameters that
generalize its minimum distance. One may also define generalized weights for
any matroid M. If M is the matroid associated to a parity check matrix of
the code, both definitions coincide. The set of independent sets of a matroid
is a simplicial complex, Δ. The aim of this project is, using [JV13] as main
reference, to show the relation between the N-graded Betti numbers of the
Stanley-Reisner ring of the simplicial complex Δ and the generalized weights
of a matroid M. Such Betti numbers can be computed with the graded minimal
resolution of the Stanley-Reisner ring associated to Δ.
Palabras Clave
Stanley-Reinser
Pesos de Hamming
Números de Betti
Departamento
Departamento de Algebra, Geometría y Topología
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Grado UVa [30643]
Ficheros en el ítem
