sc解碼
已知資訊位和資訊/凍結位元分布情況。首先求算接收通道的llr，實質上就是根據0/1的概率比較來判定。
對於每一層向左迭代時，有llr的迭代公式。
對於凍結位元，直接判定其為約定好的數值；對於資訊位元根據大於0與否，賦值為0/1。
ssc
針對於rate-0節點（全零子樹），直接無需遍歷其子樹，也就是它的後代不會被啟用。針對於rate-1節點，通過公式的推導/數學歸納法，可以在下傳資料α到來的瞬間，o(1)計算出返回的β結果。可以降低時間複雜度。
scl
在sc的基礎上，對於解碼樹的決策採用取前l個最優路徑（度量值在sc4中的定義為越大越好），這樣可以有效減少solar code出現問題的概率。而由於過程中對p陣列的迭代使用，決定了原有的p陣列可以被簡化為乙個迴圈陣列，降低了空間複雜度。
懶惰副本：在使用之前才把需要的節點複製乙份。降低時間複雜度。
（借助sc4的背景內容將scl過程寫一下。）
初始化：向列表中填入乙個空路徑。
擴充套件：對現有的l條路徑，向下一層擴充套件，並更新度量值。
對比：比較現有路徑中最優的前l種路徑，知道最後一層。
ca-scl/ca-scs
在原有演算法的基礎上直接加上了乙個crc的校驗，進一步有效降低了錯誤率，並且能夠判斷當前引數為l/q（備選方案數）的情況下演算法能否成功。
ca-scl的步驟即為在sc3所描述的基礎上，在最後的時候檢測最優的l種路徑是否通過校驗。
而ca-scs的步驟為：
初始化：空路徑壓棧，棧當前容量+1。
彈出：上一層的路徑彈出棧頂，棧當前容量-k。
對比：若棧滿，清除所有最大深度小於等於當前深度的路徑，移除不優的路徑，調整棧當前容量-k。
擴充套件：凍結位元擴充套件至約定方向，資訊位元向01兩個方向擴充套件。
排序：使得棧中的路徑以路徑度量值為索引，降序排序。
最後是同樣的crc校驗。
新的度量方式
利用對數似然比，相比於原有的方法，大大增加了凍結位元估值出現錯誤時帶來的懲罰（無窮大），而後同樣是scl的方法，判據由於度量方式的變化，被改為度量值越小越好。
（在原有的度量方案基礎上）針對rate-1節點，根據經驗可得，只反轉2個可靠性最差的位元即可，對應的有四個方案，而後選取最優的多種方案即可。對rate-0節點，通過進一步推導，得出了乙個針對於子樹所有元素的統一化處理的表示式，從而減少了運算和判斷所帶來的時間。spc解碼器？重複解碼器針對全為0/1的資訊，中間出現一次1/0，則懲罰一次，懲罰方式與rate-0節點相似。
bp
通過bp解碼的結構，可以流水線成兩種不同的重複結構，降低了電路的複雜度。初始化：l為後驗概率，r依據先驗概率公式（對於資訊位元初始化為1，凍結位元初始化為無窮），而後利用下面的公式進行迭代運算。
針對省略計算函式的對數項，將其改為乙個其它項的常數倍來近似。這其實是乙個類似於組合優化的問題，因此，每個用於近似的常數倍數則通過基於深度前饋神經網路來估算，具體是利用了小批量的sgd來訓練出常數值。
演算法導論記錄本
過程描述 待排序序列數分為兩部分，一部分為已排好序序列，一部分未排好，初始時，已排好個數為1。從未排好序序列第乙個數開始迴圈，如果已排好序列中的數大於第乙個數，將該數右移，直到 遇見小於等於第乙個數的數值，那麼在該位置插入為未排序序列中的第乙個數，之後的從第二 個數開始，重複過程，直到遍歷完所有的數...
oracle命令記錄本
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