文献

J-GLOBAL ID：201802269737705476   整理番号：18A1512802

最小好ましい事前分布の構造について【JST・京大機械翻訳】

On the Structure of the Least Favorable Prior Distributions

著者 (4件)： Dytso Alex (Princeton University, Department of Electrical Engineering’, Princeton, NJ, 08544, USA) ,  Poor H. Vincent (Princeton University, Department of Electrical Engineering’, Princeton, NJ, 08544, USA) ,  Bustin Ronit (Technion-Israel Institute of Technology, Department of Electrical Engineering, Technion City, Haifa, 32000, Israel) ,  Shamai Shlomo (Technion-Israel Institute of Technology, Department of Electrical Engineering, Technion City, Haifa, 32000, Israel)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISIT  ページ： 1081-1085  発行年： 2018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： 本論文では,最小二乗誤差(MMSE)の最適化を研究し,最小の事前分布の構造を特性化した。最初の部分において,本論文は入力分布の観点からMMSEの局所的挙動を特性化して,分布Q_Xの方向における分布P_XにおけるMMSEの方向性導関数を見つけた。本論文の第二部では,凸最適化の理論と共に方向導関数を用いて,最小の好ましい分布の構造を特性化した。特に,温和な規則性条件下では,最小の好ましい分布の支持は,必ずしも非常に小さくなければならず,Lebesgueの高密度集合がゼロになるように含まれることを示した。本論文の結果は,最適性に対する十分条件と必要条件の両方を生成し,Gauss統計仮定に依存せず,ランダムベクトルの次元に敏感でない。結果を単変量および多変量ランダムGaussケースおよびPoissonケースに対して評価した。最後に,応用の一つとして,振幅制約を持つGauss MIMOチャネルの容量を特性化するために,結果をどのように用いることができるかを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指向性 ,  CASE ,  チャネル ,  最適化 ,  *キャラクタリゼーション ,  必要条件 ,  導関数 ,  十分条件 ,  ベクトル
準シソーラス用語： MIMO ,  多変量 ,  最適性 ,  凸最適化 ,  最小平均二乗誤差 ,  *事前分布 , 【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 (1件)： 事前分布