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J-GLOBAL ID：201702218236216222   整理番号：17A1356104

H(X)とH(F(X))【Powered by NICT】

H(X) vs. H(f (X))

著者 (3件)： Cicalese Ferdinande (Universita` di Salerne, Salerne, Italy) ,  Gargane Luisa (Universita` di Salerne, Salerne, Italy) ,  Vaccare Uge (Universita` di Salerne, Salerne, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISIT  ページ： 51-55  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 有限ランダム変数のエントロピーH(X)は常に大きいかXの関数fのエントロピーH(f(X))に等しい,fが1対1ならばのみ等号を持つことが知られている。本論文では,関数fは1対1でない場合,H(f(X)上のタイツ限界を与え,この問題をいくつかのシナリオを示した。筆者らの主結果へ向けての中間段階として,著者らは,確率分布のエントロピー,最大と最小確率にのみ結合が既知の場合の下限を証明した。この下界は,文献中の以前の結果を改善し,現在のシナリオ外での応用を見出すことができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率分布 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： 下界 ,  ランダム変数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 在庫管理  (KB05030D) ,  情報工学基礎理論一般  (JB01000T) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)