確率における情報:有限de Finetti定理のもう一つの情報理論的証明【JST・京大機械翻訳】

Gavalakis Lampros; Kontoyiannis Ioannis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219766199271 整理番号：22P0329455

確率における情報:有限de Finetti定理のもう一つの情報理論的証明【JST・京大機械翻訳】

Information in probability: Another information-theoretic proof of a finite de Finetti theorem

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発行年： 2022年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月26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)

確率理論におけるコア結果を導くために,情報理論的アプローチの歴史のいくつかを思い出し,いくつかの興味深い方向に沿った現在の進展とともに,この領域における関心の最近の復活の一部を示した。次に,有限値ランダム変数のためのデファインティの古典的表現定理の有限バージョンの新しい情報理論的証明を与えた。n交換可能なランダム変数のシーケンスにおける最初のkの分布および生成物分布に対する適切な混合物の間の相対エントロピーに関する上限を導いた。混合測度を,元のシーケンスの経験的測度の法則として特徴付け,そして,デファインティの結果を,コロールとして回収した。証明は,統計力学との関連でGibbs調整原理によってうまく動機づけられ,それはステップの魅力的配列に沿っている。これらのステップに必要な技術的推定は,情報理論で知られている組合せツールの収集を,タイプの「このとして利用することによって得られる。【JST・京大機械翻訳】

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量子力学一般 , 人工知能

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