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J-GLOBAL ID：201702291422978156   整理番号：17A1356703

Markov確率場とサブフィールドの情報理論的特性評価【Powered by NICT】

Information-theoretic characterizations of Markov random fields and subfields

著者 (5件)： Yeung Raymond W. (Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, N.T., Hong Kong) ,  Al-Bashabsheh Ali (Big Data and Brain Computing Center, Beihang University, No. 37 Xueyuan Road, Haidian District, Beijing, Postcode 100191) ,  Chen Chao (School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China, 710071) ,  Chen Qi (Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, N.T., Hong Kong) ,  Moulin Pierre (Coordinated Science Lab and ECE Dept, University of Illinois, Urbana IL 61801, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISIT  ページ： 3040-3044  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： X_i,i∈Vう無向グラフG=(V, E),V」に代表されるMarkovランダム場(MRF)を形成するVのサブセットであるMRFとしてサブフィールドX_i,i∈V’を表す常にできる最小グラフを決定した。この結果に基づいて,著者らはMarkovツリーであるともMarkovツリーのサブフィールドのための必要十分条件を得た。Gを経路であるX_i,i∈VはMarkov連鎖を形成する時には,I測定は常に非負[3]ことが知られている。Markov鎖はこの性質を有することをMRFのみを本質的にであることを証明した。著者らの研究は,[4]でMRFの集合論的キャラクタリゼーションに基づいている。文献における多くの研究とは異なり,ここでは,基本的な確率分布はMRFを表すグラフに関してfactorizableであることを標準的な仮定をしない。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： *情報理論 ,  グラフ ,  集合論 ,  無向グラフ ,  確率分布 ,  *キャラクタリゼーション ,  部分集合 ,  Markov連鎖
準シソーラス用語： 必要十分条件 ,  *確率場 ,  *Markov確率場 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： Markov確率場 ,  サブ ,  フィールド ,  情報理論 ,  特性評価