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J-GLOBAL ID：201702274832241658   整理番号：17A0666098

離散分布のRenyiエントロピーの推定【Powered by NICT】

Estimating Renyi Entropy of Discrete Distributions

著者 (4件)： Acharya Jayadev (School of Electrical and Computer Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA) ,  Orlitsky Alon (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA) ,  Suresh Ananda Theertha (Google Research, 76, 9th Avenue, New York, NY, USA) ,  Tyagi Himanshu (Department of Electrical Communication Engineering, Indian Institute of Science, Bengaluru, India)
資料名： IEEE Transactions on Information Theory  (IEEE Transactions on Information Theory)
巻： 63  号： 1  ページ： 38-56  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0231A  ISSN： 0018-9448  CODEN： IETTAW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 離散K-シンボル分布pのShannonエントロピーH(p)を推定するΘ(k/logk)試料,サポートサイズにおける近直線的に成長することを数を必要とすることが示された。多くの応用では,H(p)は,αとH_α(p)のより一般的なRe’nyiエントロピーに置き換えることができる。全てαのH_α(p)を推定するために必要な試料の数,α<1は超線形を必要とすることを示し,ほぼK~1/α試料,非整数α>1はほぼ線形なK試料を必要とするが,おそらく驚くべきことに,整数α>1がΘ(k~1 1/α)試料のみを必要とする。形Σ_xf(p_x)の付加的関数の多項式近似と推定の間の最近確立された接合部の開発,経験的推定量と比較してlogkの因子によるαの非整数値の試料の複雑性を低減した。これら限界を達成する推定量は単純で,試料の数に対して線形時間で実行される。下限は識別することが困難な異なるRe’nyiエントロピーを持つ分布の明示的な構築を提供した。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： 推定量 ,  線形性 ,  多項式近似 ,  接合部 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： 複雑性 ,  情報エントロピー ,  *Renyiエントロピー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 分布 ,  Renyiエントロピー ,  推定