Linear network coding
কম্পিউটার নেটওয়ার্কিং-এ, রৈখিক নেটওয়ার্ক কোডিং হল এমন একটি প্রোগ্রাম যেখানে মধ্যবর্তী নোডগুলি রৈখিক সংমিশ্রণের মাধ্যমে উৎস নোড থেকে সিঙ্ক নোডে তথ্য প্রেরণ করে। লিনিয়ার নেটওয়ার্ক কোডিং একটি নেটওয়ার্কের থ্রুপুট, দক্ষতা এবং স্কেলিবিলিটি উন্নত করার পাশাপাশি আক্রমণ এবং আড়াল হ্রাস করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি নেটওয়ার্কের নোডগুলি বেশ কয়েকটি প্যাকেট নেয় এবং সংক্রমণের জন্য একত্রিত হয়। এই প্রক্রিয়াটি একটি নেটওয়ার্কে সর্বাধিক সম্ভাব্য তথ্য প্রবাহ অর্জনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি প্রমাণিত হয়েছে যে, তাত্ত্বিকভাবে, রৈখিক কোডিং একটি উৎসের সাথে মাল্টিকাস্ট সমস্যার উপরের সীমা অর্জনের জন্য যথেষ্ট। তবে সাধারণভাবে রৈখিক কোডিং যথেষ্ট নয়; এমনকি রৈখিকতার আরও সাধারণ সংস্করণ যেমন কনভোলিউশনাল কোডিং এবং ফিল্টার-ব্যাংক কোডিংয়ের জন্যও। নির্বিচারে চাহিদা সহ সাধারণ নেটওয়ার্ক সমস্যার জন্য সর্বোত্তম কোডিং সমাধান খুঁজে পাওয়া একটি কঠিন সমস্যা, যা এনপি-শক্ত এবং এমনকি অনিশ্চিতও হতে পারে। এনকোডিং এবং ডিকোডিং একটি রৈখিক নেটওয়ার্ক কোডিং সমস্যায়, নোডের একটি গ্রুপ সোর্স নোড থেকে সিঙ্ক নোডে ডেটা সরানোর সাথে জড়িত। প্রতিটি নোড নতুন প্যাকেট তৈরি করে যা অতীত প্রাপ্ত প্যাকেটগুলির রৈখিক সংমিশ্রণ যা একটি সীমাবদ্ধ ক্ষেত্র থেকে নির্বাচিত সহগ দ্বারা গুণ করে, সাধারণত আকারের। আরও আনুষ্ঠানিকভাবে, প্রতিটি নোড, ইনডিগ্রি সহ, সূত্র দ্বারা প্রাপ্ত বার্তাগুলির রৈখিক সংমিশ্রণ থেকে একটি বার্তা তৈরি করেঃ যেখানে মানগুলি থেকে নির্বাচিত সহগ। যেহেতু ক্রিয়াকলাপগুলি একটি সীমাবদ্ধ ক্ষেত্রে গণনা করা হয়, তাই উত্পন্ন বার্তাটি মূল বার্তাগুলির সমান দৈর্ঘ্যের হয়। প্রতিটি নোড স্তরে ব্যবহৃত সহগগুলির সাথে গণনাকৃত মানকে এগিয়ে নিয়ে যায়। সিঙ্ক নোডগুলি এই নেটওয়ার্ক কোডেড বার্তাগুলি গ্রহণ করে এবং সেগুলিকে একটি ম্যাট্রিক্সে সংগ্রহ করে। মূল বার্তাগুলি ম্যাট্রিক্সে গাউসিয়ান এলিমিনেশন সম্পাদন করে পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে। হ্রাসকৃত সারি ইকোলন আকারে, ডিকোডেড প্যাকেটগুলি ফর্মের সারির সাথে মিলে যায় পটভূমি একটি নেটওয়ার্ক একটি নির্দেশিত গ্রাফ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। নোড বা শীর্ষগুলির সেট, নির্দেশিত লিঙ্কগুলির সেট (বা প্রান্ত), এবং এর প্রতিটি লিঙ্কের ক্ষমতা দেয়। নোড থেকে নোডে সর্বাধিক সম্ভাব্য থ্রুপুট হতে দিন। ম্যাক্স-ফ্লো মিন-কাট উপপাদ্য অনুসারে, উপরের অংশটি সমস্ত কাটের ন্যূনতম ক্ষমতা দ্বারা আবদ্ধ, যা এই দুটি নোডের মধ্যে একটি কাটের প্রান্তের ক্ষমতার সমষ্টি। কার্ল মেঙ্গার প্রমাণ করেছিলেন যে, সর্বদা প্রান্ত-বিচ্ছিন্ন পথের একটি সেট থাকে যা একটি ইউনিকাস্ট দৃশ্যে উপরের সীমা অর্জন করে, যা ম্যাক্স-ফ্লো মিন-কাট উপপাদ্য হিসাবে পরিচিত। পরে, বহুপদী সময়ে এই ধরনের পথ খুঁজে বের করার জন্য ফোর্ড-ফুলকারসন অ্যালগরিদমের প্রস্তাব দেওয়া হয়েছিল। তারপর, এডমন্ডস "এজ-ডিসজয়েন্ট ব্রাঞ্চিংস" পত্রিকায় প্রমাণ করেছেন যে সম্প্রচারের দৃশ্যে উপরের সীমাটিও অর্জনযোগ্য, এবং একটি বহুপদী সময় অ্যালগরিদমের প্রস্তাব দিয়েছেন। যাইহোক, মাল্টিকাস্ট দৃশ্যকল্পের পরিস্থিতি আরও জটিল, এবং প্রকৃতপক্ষে, ঐতিহ্যবাহী রাউটিং ধারণা ব্যবহার করে এই ধরনের একটি উচ্চ সীমাতে পৌঁছানো যায় না। আহলসওয়েদে এট আল। প্রমাণ করে যে এটি অর্জন করা যেতে পারে যদি অতিরিক্ত কম্পিউটিং কাজগুলি (ইনকামিং প্যাকেটগুলি এক বা একাধিক আউটগোয়িং প্যাকেটের মধ্যে একত্রিত করা হয়) মধ্যবর্তী নোডে করা যায়। প্রজাপতি নেটওয়ার্ক প্রায়শই রেখীয নেটওয়ার্ক কোডিং কীভাবে রাউটিংকে ছাড়িয়ে যেতে পারে তা চিত্রিত করতে ব্যবহৃত হয়। দুটি উৎস নোডে (ছবির শীর্ষে) তথ্য এ এবং বি রয়েছে যা দুটি গন্তব্য নোডে (নীচে) প্রেরণ করা আবশ্যক। প্রতিটি গন্তব্য নোড এ এবং বি উভয়ই জানতে চায়। প্রতিটি প্রান্ত শুধুমাত্র একটি মান বহন করতে পারে (আমরা প্রতিটি সময় স্লটে কিছুটা প্রেরণকারী একটি প্রান্তের কথা ভাবতে পারি)। যদি শুধুমাত্র রাউটিংয়ের অনুমতি দেওয়া হত, তবে কেন্দ্রীয় সংযোগটি শুধুমাত্র এ বা বি বহন করতে সক্ষম হত, তবে উভয়ই নয়। ধরুন আমরা কেন্দ্রের মধ্য দিয়ে এ-কে পাঠাই; তাহলে বাম গন্তব্যটি দু 'বার এ পাবে এবং বি-কে আদৌ জানতে পারবে না। সঠিক গন্তব্যের জন্য 'বি' পাঠানোর ক্ষেত্রেও একই সমস্যা দেখা দেয়। আমরা বলি যে রাউটিং অপর্যাপ্ত কারণ কোনও রাউটিং স্কিম একই সাথে এ এবং বি উভয় গন্তব্যে প্রেরণ করতে পারে না। এদিকে, উভয় গন্তব্য নোডের জন্য এ এবং বি জানতে মোট চারবার সময় লাগে। একটি সহজ কোড ব্যবহার করে, যেমন দেখানো হয়েছে, এ এবং বি দুটি রিলে নোডের মাধ্যমে প্রতীকগুলির যোগফল পাঠিয়ে একই সাথে উভয় গন্তব্যে প্রেরণ করা যেতে পারে-"এ + বি" সূত্র ব্যবহার করে এ এবং বি এনকোডিং করা। বাম দিকের গন্তব্যটি এ এবং এ + বি পায় এবং দুটি মান বিয়োগ করে বি গণনা করতে পারে। একইভাবে, সঠিক গন্তব্য বি এবং এ + বি পাবে এবং এ এবং বি উভয়ই নির্ধারণ করতে সক্ষম হবে। অতএব, নেটওয়ার্ক কোডিং সহ, এটি শুধুমাত্র তিনটি সময় স্লট নেয় এবং থ্রুপুট উন্নত করে। র্যান্ডম লিনিয়ার নেটওয়ার্ক কোডিং র্যান্ডম লিনিয়ার নেটওয়ার্ক কোডিং (আরএলএনসি) একটি সহজ অথচ শক্তিশালী এনকোডিং স্কিম, যা সম্প্রচার ট্রান্সমিশন স্কিমগুলিতে বিকেন্দ্রীভূত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে সর্বোত্তম থ্রুপুটের কাছাকাছি অনুমতি দেয়। নোডগুলি তাদের প্রাপ্ত প্যাকেটগুলির এলোমেলো রৈখিক সংমিশ্রণ প্রেরণ করে, এলোমেলোভাবে নির্বাচিত সহগগুলির সাথে, একটি গ্যালোইস ক্ষেত্র থেকে অভিন্ন বিতরণ সহ। যদি ক্ষেত্রের আকার যথেষ্ট বড় হয়, তবে রিসিভার (গুলি) রৈখিকভাবে স্বাধীন সংমিশ্রণ (এবং তাই উদ্ভাবনী তথ্য পাওয়ার) সম্ভাবনা 1-এর কাছে পৌঁছায়। তবে এটি লক্ষ করা উচিত যে, যদিও র্যান্ডম লিনিয়ার নেটওয়ার্ক কোডিং-এর দুর্দান্ত থ্রুপুট পারফরম্যান্স রয়েছে, যদি কোনও রিসিভার অপর্যাপ্ত সংখ্যক প্যাকেট পায়, তবে এটি অত্যন্ত অসম্ভব যে তারা মূল প্যাকেটগুলির কোনওটি পুনরুদ্ধার করতে পারে। রিসিভার উপযুক্ত সংখ্যক প্যাকেট না পাওয়া পর্যন্ত অতিরিক্ত এলোমেলো রৈখিক সংমিশ্রণ পাঠিয়ে এটি সমাধান করা যেতে পারে। অপারেশন এবং মূল পরামিতিগুলি আর. এল. এন. সি-তে তিনটি মূল পরামিতি রয়েছে। প্রথমটি হল প্রজন্মের আকার। আর. এল. এন. সি-তে, নেটওয়ার্কের মাধ্যমে প্রেরিত মূল তথ্য প্যাকেটগুলিতে বিভক্ত করা হয়। নেটওয়ার্কের উৎস এবং মধ্যবর্তী নোডগুলি মূল এবং কোডেড প্যাকেটগুলির সেটকে একত্রিত এবং পুনরায় একত্রিত করতে পারে। মূল প্যাকেটগুলি একটি ব্লক গঠন করে, যাকে সাধারণত জেনারেশন বলা হয়। মূল প্যাকেটগুলির সংখ্যা একত্রিত এবং একসাথে পুনরায় একত্রিত করা হল প্রজন্মের আকার। দ্বিতীয় পরামিতিটি হল প্যাকেটের আকার। সাধারণত, মূল প্যাকেটের আকার স্থির থাকে। অসম আকারের প্যাকেটের ক্ষেত্রে, এগুলি শূন্য-প্যাডযুক্ত হতে পারে যদি এগুলি ছোট হয় বা লম্বা হলে একাধিক প্যাকেটের মধ্যে বিভক্ত হয়। বাস্তবে, প্যাকেটের আকার অন্তর্নিহিত নেটওয়ার্ক প্রোটোকলের সর্বাধিক সংক্রমণ ইউনিটের (এম. টি. ইউ) আকার হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি ইথারনেট ফ্রেমে প্রায় 1500 বাইট হতে পারে। তৃতীয় মূল পরামিতি হল ব্যবহৃত গ্যালোইস ক্ষেত্র। বাস্তবে, সর্বাধিক ব্যবহৃত গ্যালোয়া ক্ষেত্রগুলি হল বাইনারি এক্সটেনশন ক্ষেত্র। এবং গ্যালোয়া ক্ষেত্রগুলির জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত মাপগুলি হল বাইনারি ক্ষেত্র এবং তথাকথিত বাইনারি-8 ()। বাইনারি ক্ষেত্রে, প্রতিটি উপাদান এক বিট দীর্ঘ, যেখানে বাইনারি-8-এ, এটি এক বাইট দীর্ঘ। যেহেতু প্যাকেটের আকার সাধারণত ক্ষেত্রের আকারের চেয়ে বড় হয়, তাই প্রতিটি প্যাকেটকে গ্যালোইস ক্ষেত্রের উপাদানগুলির একটি সেট (সাধারণত প্রতীক হিসাবে উল্লেখ করা হয়) হিসাবে দেখা হয়। প্যাকেটগুলির একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ চিহ্ন থাকে (গ্যালোয়া ক্ষেত্রের উপাদান), এবং যেহেতু সমস্ত ক্রিয়াকলাপ গ্যালোয়া ক্ষেত্রের উপর সঞ্চালিত হয়, তাই প্যাকেটগুলির আকার পরবর্তী রৈখিক সংমিশ্রণের সাথে পরিবর্তিত হয় না। উৎস এবং মধ্যবর্তী নোডগুলি রৈখিক ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনকারী মূল এবং পূর্বে কোডেড প্যাকেটগুলির যে কোনও উপসেটকে একত্রিত করতে পারে। আর. এল. এন. সি-তে একটি কোডেড প্যাকেট তৈরি করতে, মূল এবং পূর্বে কোডেড প্যাকেটগুলিকে এলোমেলোভাবে নির্বাচিত সহগ দ্বারা গুণ করা হয় এবং একসঙ্গে যোগ করা হয়। যেহেতু প্রতিটি প্যাকেট গ্যালয়েস ক্ষেত্রের উপাদানগুলির একটি সংযুক্ত সেট, তাই গুণ এবং যোগের ক্রিয়াকলাপগুলি প্যাকেটের প্রতিটি পৃথক প্রতীকের উপর প্রতীক-ভিত্তিক সঞ্চালিত হয়, যেমন উদাহরণ থেকে ছবিতে দেখানো হয়েছে। কোডের স্থিতিহীনতা বজায় রাখতে, কোডযুক্ত প্যাকেট তৈরি করতে ব্যবহৃত কোডিং সহগগুলি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে প্রেরিত প্যাকেটগুলিতে সংযুক্ত করা হয়। অতএব, নেটওয়ার্কের প্রতিটি নোড দেখতে পারে যে প্রতিটি কোডেড প্যাকেট তৈরি করতে কোন সহগ ব্যবহার করা হয়েছিল। ঐতিহ্যবাহী ব্লক কোডের তুলনায় রৈখিক নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের একটি অভিনবত্ব হল এটি পূর্বের কোড করা প্যাকেটগুলিকে নতুন এবং বৈধ কোড করা প্যাকেটগুলিতে পুনরায় সংযুক্ত করার অনুমতি দেয়। এই প্রক্রিয়াকে সাধারণত রিকডিং বলা হয়। একটি পুনঃকোডিং ক্রিয়াকলাপের পরে, সংযুক্ত কোডিং সহগের আকার পরিবর্তন হয় না। যেহেতু সমস্ত ক্রিয়াকলাপ রৈখিক, তাই পেলোড এবং সংযুক্ত কোডিং সহগগুলিতে যোগ এবং গুণনের একই ক্রিয়াকলাপ প্রয়োগ করে পুনরুদ্ধার করা প্যাকেটের অবস্থা সংরক্ষণ করা যেতে পারে। নিম্নলিখিত উদাহরণে, আমরা এই প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করব। মূল তথ্য পুনর্গঠন করতে সক্ষম হওয়ার জন্য যে কোনও গন্তব্য নোডকে অবশ্যই যথেষ্ট রৈখিকভাবে স্বাধীন কোডেড প্যাকেট সংগ্রহ করতে হবে। প্রতিটি কোডেড প্যাকেটকে একটি রৈখিক সমীকরণ হিসাবে বোঝা যেতে পারে যেখানে সহগগুলি প্যাকেটের সাথে সংযুক্ত হওয়ার কারণে জানা যায়। এই সমীকরণগুলিতে, প্রতিটি মূল প্যাকেট অজানা। সমীকরণের রৈখিক পদ্ধতি সমাধান করার জন্য, গন্তব্যের অন্তত রৈখিকভাবে স্বাধীন সমীকরণ (প্যাকেট) প্রয়োজন। উদাহরণ এই চিত্রে, আমরা দুটি প্যাকেটের একটি উদাহরণ দেখতে পাচ্ছি যা রৈখিকভাবে একটি নতুন কোডেড প্যাকেটের মধ্যে মিলিত হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের দুটি প্যাকেট রয়েছে, যথা প্যাকেট এবং প্যাকেট। আমাদের উদাহরণের প্রজন্মের আকার দুটি। আমরা এটি জানি কারণ প্রতিটি প্যাকেটের দুটি কোডিং সহগ () সংযুক্ত থাকে। সংযুক্ত সহগগুলি গ্যালোইস ক্ষেত্র থেকে যে কোনও মান নিতে পারে। যাইহোক, একটি মূল, আনকোডেড ডেটা প্যাকেট কোডিং সহগগুলিকে সংযুক্ত করত বা, যার অর্থ হল যে এগুলি শূন্য গুণ একটি প্যাকেট এবং এক গুণ অন্য প্যাকেটের রৈখিক সংমিশ্রণ দ্বারা নির্মিত হয়। যে কোনও কোডেড প্যাকেট অন্যান্য সহগ যুক্ত করত। আমাদের উদাহরণে, উদাহরণস্বরূপ প্যাকেট সহগগুলি যুক্ত করেছে। যেহেতু নেটওয়ার্ক কোডিং যোগাযোগ প্রোটোকলের যে কোনও স্তরে প্রয়োগ করা যেতে পারে, তাই এই প্যাকেটগুলিতে অন্যান্য স্তরগুলির থেকে একটি হেডার থাকতে পারে, যা নেটওয়ার্ক কোডিং ক্রিয়াকলাপে উপেক্ষা করা হয়। এখন, ধরে নেওয়া যাক যে নেটওয়ার্ক নোড প্যাকেট এবং প্যাকেটের সংমিশ্রণে একটি নতুন কোডেড প্যাকেট তৈরি করতে চায়। আর. এল. এন. সি-তে, এটি এলোমেলোভাবে দুটি কোডিং সহগ নির্বাচন করবে, এবং উদাহরণে। নোড প্যাকেটের প্রতিটি প্রতীককে দ্বারা এবং প্যাকেটের প্রতিটি প্রতীককে দ্বারা গুণ করবে। তারপর, এটি নতুন কোডেড ডেটা তৈরি করতে প্রতীক-ভিত্তিক ফলাফল যোগ করবে। এটি কোডেড প্যাকেটগুলির কোডিং সহগগুলির সাথে গুণ এবং সংযোজনের একই ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করবে। ভুল ধারণা লিনিয়ার নেটওয়ার্ক কোডিং এখনও তুলনামূলকভাবে একটি নতুন বিষয়। যাইহোক, গত কুড়ি বছর ধরে বিষয়টি নিয়ে ব্যাপক গবেষণা করা হয়েছে। তবুও, এখনও কিছু ভুল ধারণা রয়েছে যা আর বৈধ নয়ঃ গণনামূলক জটিলতা ডিকোডিংঃ নেটওয়ার্ক কোডিং ডিকোডারগুলি বছরের পর বছর ধরে উন্নত করা হয়েছে। আজকাল, অ্যালগরিদমগুলি অত্যন্ত দক্ষ এবং সমান্তরাল। 2016 সালে, সিমডি নির্দেশাবলী সক্রিয় করা আই5 প্রসেসরগুলিতে, নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের ডিকোডিং গুডপুট ছিল 16টি প্যাকেটের প্রজন্মের আকারের জন্য 750 এমবি/সে এবং 64টি প্যাকেটের প্রজন্মের আকারের জন্য 250 এমবি/সে। উপরন্তু, আজকের অ্যালগরিদমগুলি ব্যাপকভাবে সমান্তরাল হতে পারে, যা এনকোডিং এবং ডিকোডিং গুডপুটকে আরও বাড়িয়ে তোলে। ট্রান্সমিশন ওভারহেডঃ সাধারণত মনে করা হয় যে প্রতিটি কোডেড প্যাকেটে কোডিং সহগ যুক্ত করার প্রয়োজনের কারণে নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের ট্রান্সমিশন ওভারহেড বেশি। বাস্তবে, এই ওভারহেড বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নগণ্য। কোডিং সহগের কারণে ওভারহেড নিম্নরূপ গণনা করা যেতে পারে। প্রতিটি প্যাকেটে কোডিং সহগ যুক্ত করা থাকে। প্রতিটি সহগের আকার হল গালোয়া ক্ষেত্রের একটি উপাদানকে উপস্থাপন করার জন্য প্রয়োজনীয় বিটের সংখ্যা। বাস্তবে, বেশিরভাগ নেটওয়ার্ক কোডিং অ্যাপ্লিকেশন প্রতি প্রজন্মের 32টি প্যাকেটের চেয়ে বেশি প্রজন্মের আকার এবং 256টি উপাদানের (বাইনারি-8) গ্যালোইস ক্ষেত্র ব্যবহার করে। এই সংখ্যাগুলির সাথে, প্রতিটি প্যাকেটের উপরে সংযুক্ত বাইটের প্রয়োজন হয়। যদি প্রতিটি প্যাকেট 1500 বাইট লম্বা হয় (অর্থাৎ। ইথারনেট এম. টি. ইউ), তারপর 32টি বাইট মাত্র 2 শতাংশের ওভারহেড উপস্থাপন করে। রৈখিক নির্ভরতার কারণে ওভারহেডঃ যেহেতু কোডিং সহগগুলি আর. এল. এন. সি-তে এলোমেলোভাবে বেছে নেওয়া হয়, তাই এমন একটি সম্ভাবনা রয়েছে যে কিছু প্রেরিত কোডযুক্ত প্যাকেট গন্তব্যের জন্য উপকারী নয় কারণ সেগুলি প্যাকেটগুলির রৈখিকভাবে নির্ভর সংমিশ্রণ ব্যবহার করে গঠিত হয়। যাইহোক, এই ওভারহেড বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নগণ্য। রৈখিক নির্ভরতা গ্যালোয়া ক্ষেত্রের আকারের উপর নির্ভর করে এবং ব্যবহারিকভাবে ব্যবহৃত প্রজন্মের আকার থেকে স্বাধীন। নিচের উদাহরণটি দিয়ে আমরা এটি ব্যাখ্যা করতে পারি। ধরা যাক আমরা উপাদানগুলির একটি গ্যালোইস ক্ষেত্র এবং প্যাকেটগুলির একটি প্রজন্মের আকার ব্যবহার করছি। যদি গন্তব্যটি কোনও কোডেড প্যাকেট না পায়, আমরা বলি যে এটির ডিগ্রি অফ ফ্রিডম রয়েছে এবং তারপরে প্রায় যে কোনও কোডেড প্যাকেট দরকারী এবং উদ্ভাবনী হবে। প্রকৃতপক্ষে, শুধুমাত্র শূন্য-প্যাকেট (কোডিং সহগের মধ্যে শুধুমাত্র শূন্য) অ-উদ্ভাবনী হবে। শূন্য-প্যাকেট তৈরির সম্ভাবনা প্রতিটি কোডিং সহগের গ্যালোইস ক্ষেত্রের শূন্য-উপাদানের সমান হওয়ার সম্ভাবনার সমান। অর্থাৎ, একটি অ-উদ্ভাবনী প্যাকেটের সম্ভাবনা হল। প্রতিটি ধারাবাহিক উদ্ভাবনী সংক্রমণের সাথে, এটি দেখানো যেতে পারে যে একটি অ উদ্ভাবনী প্যাকেটের সম্ভাবনার সূচক এক দ্বারা হ্রাস করা হয়। যখন গন্তব্যটি উদ্ভাবনী প্যাকেটগুলি পেয়েছে (অর্থাৎ, ডেটা সম্পূর্ণরূপে ডিকোড করার জন্য এটির আরও একটি প্যাকেটের প্রয়োজন)। তারপর একটি অ উদ্ভাবনী প্যাকেটের সম্ভাবনা হল। আমরা এই জ্ঞান ব্যবহার করে প্রতি প্রজন্মের রৈখিকভাবে নির্ভরশীল প্যাকেটের প্রত্যাশিত সংখ্যা গণনা করতে পারি। সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতিতে, যখন ব্যবহৃত গ্যালোইস ক্ষেত্রে মাত্র দুটি উপাদান () থাকে, তখন প্রতি প্রজন্মের রৈখিকভাবে নির্ভরশীল প্যাকেটের প্রত্যাশিত সংখ্যা হল 1.6 অতিরিক্ত প্যাকেট। যদি আমাদের প্রজন্মের আকার 32 বা 64 প্যাকেটের হয়, তবে এটি যথাক্রমে 5 শতাংশ বা 2.5 শতাংশের ঊর্ধ্বমুখী প্রতিনিধিত্ব করে। যদি আমরা বাইনারি-8 ক্ষেত্র () ব্যবহার করি, তাহলে প্রতি প্রজন্মের রৈখিকভাবে নির্ভরশীল প্যাকেটের প্রত্যাশিত সংখ্যা কার্যত শূন্য। যেহেতু এটি রৈখিক নির্ভরতার কারণে ওভারহেডে প্রধান অবদানকারী শেষ প্যাকেট, তাই টিউনেবল স্পার্স নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের মতো আরএলএনসি-ভিত্তিক প্রোটোকল রয়েছে যা এই জ্ঞানকে কাজে লাগায়। এই প্রোটোকলগুলি ডিকোডিং জটিলতা হ্রাস করার জন্য সংক্রমণের শুরুতে কোডিং সহগগুলিতে স্পারসিটি (শূন্য-উপাদান) প্রবর্তন করে এবং রৈখিক নির্ভরতার কারণে ওভারহেড হ্রাস করার জন্য সংক্রমণের শেষে স্পারসিটি হ্রাস করে। বছরের পর বছর ধরে, একাধিক গবেষক এবং সংস্থাগুলি তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে নেটওয়ার্ক কোডিং সমাধানগুলিকে সংহত করেছে। আমরা বিভিন্ন ক্ষেত্রে নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের কিছু অ্যাপ্লিকেশন তালিকাভুক্ত করতে পারিঃ ভিওআইপিঃ বেতার জাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে ভিওআইপি-র মতো স্ট্রিমিং পরিষেবাগুলির কার্যকারিতা নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের মাধ্যমে নেটওয়ার্কের বিলম্ব এবং উত্তেজনা হ্রাস করে উন্নত করা যেতে পারে। ভিডিও এবং অডিও স্ট্রিমিং এবং কনফারেন্সিংঃ এমপিইজি-4 ট্র্যাফিকের কার্যকারিতা বিলম্ব, প্যাকেট ক্ষতি এবং প্যাকেট মুছে ফেলার প্রবণ ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কগুলির উপর ঝাঁকুনির ক্ষেত্রে আরএলএনসি দিয়ে উন্নত করা যেতে পারে। ওয়্যারলেস জাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে অডিও স্ট্রিমিংয়ের ক্ষেত্রে, প্যাকেট ফরওয়ার্ডিং-ভিত্তিক প্রোটোকল যেমন সরলীকৃত মাল্টিকাস্ট ফরওয়ার্ডিং এবং আংশিক প্রভাবশালী ছাঁটাইয়ের পরিবর্তে আরএলএনসি ব্যবহার করার সময় নেটওয়ার্কের প্যাকেট ডেলিভারি অনুপাত, বিলম্বতা এবং জেটার পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করা যেতে পারে। ভিডিও কনফারেন্সিংয়ের জন্য নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের কর্মক্ষমতার উন্নতি কেবল তাত্ত্বিক নয়। 2016 সালে, এর লেখকরা নেটওয়ার্ক-কোডিং-ভিত্তিক ভিডিও কনফারেন্স সিস্টেমের সম্ভাব্যতা মূল্যায়নের জন্য 15টি ওয়্যারলেস অ্যান্ড্রয়েড ডিভাইসের একটি বাস্তব-বিশ্বের টেস্টবেড তৈরি করেছেন। তাদের ফলাফলগুলি প্যাকেট ডেলিভারি অনুপাত এবং সামগ্রিক ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতায় বড় উন্নতি দেখিয়েছে, বিশেষ করে প্যাকেট ফরওয়ার্ডিংয়ের উপর ভিত্তি করে মাল্টিকাস্টিং প্রযুক্তির তুলনায় নিম্নমানের লিঙ্কগুলির ক্ষেত্রে। সফ্টওয়্যার-সংজ্ঞায়িত ওয়াইড এরিয়া নেটওয়ার্ক (এসডি-ডাব্লুএএন): বড় শিল্প আইওটি ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কগুলি নেটওয়ার্ক কোডিং থেকে উপকৃত হতে পারে। গবেষকরা দেখিয়েছেন যে নেটওয়ার্ক কোডিং এবং এর চ্যানেল বান্ডলিং ক্ষমতা একাধিক সেলুলার সংযোগ সহ বিপুল সংখ্যক নোডের সাথে এসডি-ডাব্লুএএন-এর কার্যকারিতা উন্নত করেছে। আজকাল, বারাকুডার মতো সংস্থাগুলি কম বিলম্বতা, কম্পিউটিং ডিভাইসে ছোট পদচিহ্ন এবং কম ওভারহেডের সুবিধার কারণে আরএলএনসি-ভিত্তিক সমাধানগুলি নিয়োগ করছে। চ্যানেল বান্ডিলিংঃ আর. এল. এন. সি-র রাষ্ট্রহীন বৈশিষ্ট্যের কারণে, এটি দক্ষতার সাথে চ্যানেল বান্ডিলিং, অর্থাৎ একাধিক নেটওয়ার্ক ইন্টারফেসের মাধ্যমে তথ্য প্রেরণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যেহেতু কোডেড প্যাকেটগুলি এলোমেলোভাবে তৈরি হয় এবং কোডের অবস্থা কোডেড প্যাকেটগুলির সাথে একসাথে নেটওয়ার্ককে অতিক্রম করে, তাই একটি উৎস তার সমস্ত নেটওয়ার্ক ইন্টারফেসের মাধ্যমে কোডেড প্যাকেটগুলি পাঠিয়ে খুব বেশি পরিকল্পনা ছাড়াই বান্ডলিং অর্জন করতে পারে। পর্যাপ্ত কোডেড প্যাকেট আসার পরে গন্তব্যটি নেটওয়ার্ক ইন্টারফেসের অপ্রতিরোধ্যভাবে তথ্য ডিকোড করতে পারে। আর. এল. এন. সি-র চ্যানেল বান্ডিলিং ক্ষমতা প্রদর্শনের একটি ভিডিও এখানে পাওয়া যায়। 5জি ব্যক্তিগত নেটওয়ার্কঃ 5জি সিস্টেমে ভিডিও সরবরাহের কার্যকারিতা উন্নত করতে আরএলএনসিকে 5জি এনআর স্ট্যান্ডার্ডের সাথে একীভূত করা যেতে পারে। 2018 সালে, কনজিউমার ইলেকট্রনিক্স শোতে উপস্থাপিত একটি ডেমো মূল নেটওয়ার্কে যানজটের কারণে প্যাকেট ক্ষতির বিরুদ্ধে ভিডিওর গুণমান উন্নত করতে এনএফভি এবং এসডিএন প্রযুক্তির সাথে আরএলএনসি-র ব্যবহারিক স্থাপনার প্রদর্শন করে। দূরবর্তী সহযোগিতা। অগমেন্টেড রিয়েলিটি রিমোট সাপোর্ট এবং প্রশিক্ষণ। দূরবর্তী যানবাহন চালানোর অ্যাপ্লিকেশন। সংযুক্ত গাড়ির নেটওয়ার্ক। গেমিং অ্যাপ্লিকেশন যেমন লো লেটেন্সি স্ট্রিমিং এবং মাল্টিপ্লেয়ার সংযোগ। স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশন। শিল্প 4। স্যাটেলাইট নেটওয়ার্ক। কৃষি সংবেদক ক্ষেত্র। ইন-ফ্লাইট এন্টারটেইনমেন্ট নেটওয়ার্ক। মোবাইল পণ্য পরিবারের জন্য প্রধান নিরাপত্তা এবং ফার্মওয়্যার আপডেট। স্মার্ট সিটি পরিকাঠামো। তথ্য-কেন্দ্রিক নেটওয়ার্কিং এবং নামযুক্ত ডেটা নেটওয়ার্কিং। লিনিয়ার নেটওয়ার্ক কোডিং এই ধরনের ব্যবস্থাগুলির মাল্টি-সোর্স মাল্টি-কাস্ট প্রকৃতি কাজে লাগিয়ে তথ্য-কেন্দ্রিক নেটওয়ার্কিং সমাধানগুলির নেটওয়ার্ক দক্ষতা উন্নত করতে পারে। এটি দেখানো হয়েছে যে, আর. এল. এন. সি-কে আই. পি. এফ. এস-এর মতো বিতরণকৃত বিষয়বস্তু সরবরাহকারী নেটওয়ার্কগুলিতে সংহত করা যেতে পারে যাতে তথ্যের প্রাপ্যতা বৃদ্ধি করা যায় এবং সঞ্চয় সংস্থানগুলি হ্রাস করা যায়। প্যাকেট ক্ষতি সহ ঐতিহ্যবাহী এবং ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কে ত্রুটি সংশোধন এবং স্বয়ংক্রিয় পুনরাবৃত্তির অনুরোধের বিকল্প, যেমন কোডেড টিসিপি এবং মাল্টি-ইউজার এআরকিউ সুরক্ষা যেমন স্নুপিং, ইভসড্রপিং, রিপ্লে বা ডেটা দুর্নীতির মতো নেটওয়ার্ক আক্রমণের বিরুদ্ধে। ডিজিটাল ফাইল বিতরণ এবং পি2পি ফাইল শেয়ারিং, যেমন। মাইক্রোসফ্ট ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ থেকে অ্যাভালাঞ্চ ফাইল সিস্টেম ওয়্যারলেস জাল নেটওয়ার্কে থ্রুপুট বৃদ্ধি করে, যেমন। : COPE, CORE, কোডিং-সচেতন রাউটিং, এবং B.A.T.M.A.N। স্থানিক সেন্সর নেটওয়ার্কগুলিতে বাফার এবং বিলম্ব হ্রাসঃ স্থানিক বাফার মাল্টিপ্লেক্সিং ওয়্যারলেস সম্প্রচারঃ আরএলএনসি একক-হপ ওয়্যারলেস মাল্টিকাস্ট নেটওয়ার্কের জন্য প্যাকেট ট্রান্সমিশনের সংখ্যা হ্রাস করতে পারে এবং তাই নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথ বিতরণকৃত ফাইল ভাগ করে নেওয়ার উন্নতি করতে পারে মোবাইল ডিভাইসে কম-জটিলতার ভিডিও স্ট্রিমিং ডিভাইস-টু-ডিভাইস এক্সটেনশন আরও দেখুন নেটওয়ার্ক কোডিংয়ের জন্য গোপন ভাগ করে নেওয়ার প্রোটোকল সমরূপ স্বাক্ষর ত্রিভুজাকার নেটওয়ার্ক কোডিং রেফারেন্স ফ্রাগৌলি, সি; লে বাউডেক, জে। & উইডমার, জে। কম্পিউটার কমিউনিকেশন রিভিউ, 2006-এ "নেটওয়ার্ক কোডিংঃ অ্যান ইন্সট্যান্ট প্রাইমার"। https://doi.org/10.1145/1111322.1111337 আলী ফারজামনিয়া, শরিফাহ কে. সৈয়দ-ইউসুফ, নরশেলা ফিসা "মাল্টিকাস্টিং মাল্টিপল ডিসক্রিপশন কোডিং ইউজিং পি-সাইকেল নেটওয়ার্ক কোডিং", ইন্টারনেট এবং ইনফরমেশন সিস্টেমে কেএসআইআই লেনদেন, খণ্ড 7, নং 12,2013। বাহ্যিক লিঙ্ক নেটওয়ার্ক কোডিং হোমপেজ একটি নেটওয়ার্ক কোডিং গ্রন্থপঞ্জি রেমন্ড ডব্লিউ. ইয়ুং, তথ্য তত্ত্ব এবং নেটওয়ার্ক কোডিং, স্প্রিংগার 2008, http://iest2.ie.cuhk.edu.hk ~ হোয়াইউং/বুক2/রেমন্ড ডব্লিউ. ইয়ুং এবং অন্যান্য, নেটওয়ার্ক কোডিং তত্ত্ব, এখন প্রকাশক, 2005, http://iest2.ie.cuhk.edu.hk ~ হোয়াইউং/নেটকোড/মনোগ্রাফ. এইচটিএমএল ক্রিস্টিনা ফ্রাগৌলি এবং অন্যান্য, নেটওয়ার্ক কোডিংঃ একটি ইনস্ট্যান্ট প্রাইমার, এসিএম সিগকম 2006, http://infoscience.epfl.ch/getfile.py?mode=best&recid=58339। অ্যাভালাঞ্চ ফাইলসিস্টেম, র্যান্ডম নেটওয়ার্ক কোডিং, র্যান্ডম নেটওয়ার্ক কোডিং, র্যান্ডম নেটওয়ার্ক কোডিং, র্যান্ডম নেটওয়ার্ক কোডিং, র্যান্ডম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইলসিস্টেম ফাইল বেতার নেটওয়ার্কের জন্য কোডিং-সচেতন প্রোটোকল ডিজাইনঃ http://scholarcommons.sc.edu/etd/230 কোডিং তত্ত্ব তথ্য তত্ত্ব সীমাবদ্ধ ক্ষেত্র নেটওয়ার্ক কর্মক্ষমতা বেতার সেন্সর নেটওয়ার্ক