情報理論における漸近結合とその応用【JST・京大機械翻訳】

Yu Lei; Tan Vincent Y. F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218598957436 整理番号：21P0005768

情報理論における漸近結合とその応用【JST・京大機械翻訳】

Asymptotic Coupling and Its Applications in Information Theory

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (2件)： ,
資料名：
発行年： 2017年12月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年08月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

2つの分布P_XとP_Yの結合は,P_XとP_Yに等しい限界分布を有する共同分布P_XYである。限界P_XとP_Yと結合分布P_XYの実数値関数fを考えると,P_XとP_Yの全ての結合P_XYで最小である。X ̄n=(X_1,..,X_n)とY ̄n=(Y_1,Y_n)によって置換された異なるf’sとXとYとのそのような結合問題の漸近性を研究し,X_iとY_iは,それぞれ分布P_XとP_Yを持つランダム変数XとYのi.i.d.copiesである。これらは最大結合,最小距離結合,最大推測結合,最小エントロピー結合問題を含む。nが無限になるので,これらの結合問題の限界値を特性化した。それらが典型的に少なくとも指数的に収束することを示している。さらに,最大結合と最小過剰距離確率結合の問題に対して,最適収束速度(指数)を特性づける。さらに,最大推測結合問題に対して,それが分布近似問題と等価であることを示した。したがって,後者の問題に対するいくつかの既存の結果を用いて,最大推測結合問題の漸近を導いた。また,2つの一般ソースに対する最大推測結合問題の漸近と,チャネル問題による最大推測結合と名付けたこの問題の一般化を研究した。著者らは,正確な固有ランダム性,正確な可解性,入力分布制約によるチャネル容量,および完全なステルスと秘密通信を含む,いくつかの新しい情報理論的問題に先行する結果を適用した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子の電子構造 , 分子の性質一般 , システム・制御理論一般 , 物理化学一般その他 , 分子化合物

前のページに戻る