May, 2014

输入受限信道中的信息耗散

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TL;DR研究信息论中输入成本约束下的数据处理不等式，并提出一种量化信息耗散程度的 Dobrushin 曲线来评估噪声通道的耗散情况，并讨论了该理论在随机控制、噪声电路和噪声信道最大化的应用。
information theoryinput cost constraintsdobrushin curvestochastic controlnoisy circuits
发现论文，激发创造
  • 通道和贝叶斯网络的强数据处理不等式

    本文研究了数据处理不等式及其在信息论等领域中的应用，提出了一种针对贝叶斯网络的端到端强数据处理不等式构造方法，并探讨了基于线性强数据处理不等式而非耗散不等式的信息扩散方式。

    Aug, 2015

  • 离散通道的强数据处理不等式和 $Φ$-Sobolev 不等式

    本文系统研究了离散通道中 SDPIs 的最优常数，包括它们的变分表征、上下界、产品概率空间上的通道结构结果以及 SDPIs 与所谓的 $\Phi$-Sobolev 不等式之间的关系，并讨论了对信息论、离散概率和统计物理的几个应用。

    Nov, 2014

  • 关于 $f$- 散度的收缩系数之间的线性界限

    本文旨在通过驱动输入 $f$- 散度达到零来实现对 $f$- 散度的收缩系数下界以及建立起特定类别下的高效改进上界，并证明了一些重要结论。

    Oct, 2015

  • 私密量子通道压缩与私密量子假设测试

    量子广义差异、收缩系数、隐私约束下的样本复杂度、私密量子通道是本研究的主要关键词和研究领域。

    Jun, 2024

  • 线性向量高斯信道中互信息、微分熵和熵功的海森矩阵和凹性

    利用先前研究得出的最小均方误差和费舍尔信息矩阵与信息论数量之间的联系，本文在任意信号情况下计算出该矩阵对系统任意参数的雅可比矩阵，并推导了互信息和差分熵的黑塞矩阵表达式，进一步研究了不同信道条件下互信息和差分熵的凹性质及 Costa 熵功率不等式的多元版本。

    Mar, 2009

  • 信息约束下的推断 I：卡方压缩的下限

    本文研究一个多个玩家协作下的信息收集与分析的协议，其中信息传输的通道对于推断过程和样本复杂度有着显著的影响，并通过引入卡方距离和其它量度以得出更为准确的样本复杂度下限。

    Dec, 2018

  • 熵的 Wasserstein 连续性与干扰通道外界

    在合适的正则条件下，表明差分熵和 (离散) Shannon 熵分别是关于二次 Wasserstein 距离和 Ornstein 的 $ar d$- 距离的分布的 Lipschitz 函数，结合 Talagrand 和 Marton 的运输 - 信息不等式，可以用它们的 i.i.d. 近似来代替未知的多用户干扰。作为应用，证明了二用户高斯干扰信道的新的外界，特别是解决了 Costa (1985) 的 “缺失拐角点” 问题。

    Apr, 2015

  • 信息论、通信和编码中的测度不等式（第二版）

    本文简要介绍了集中不等式的一些基本概念和相关的数学工具，以及它们在信息理论、通信和编码等领域中的应用，尤其聚焦于熵方法的相关研究。

    Dec, 2012

  • 数据处理不等式的直观证明

    该研究提供了一种基于量子渐近等分定理（QAEP）的新的、简化的证明方法，从而获得了约束 von Neumann 熵的数据处理不等式（DPI）的自包含证明。

    Jul, 2011

  • 离散和高斯源的分布式信息瓶颈方法

    研究多个编码器分别以某种方式压缩其观察结果的分布式信息瓶颈问题，建立单字母表征信息率区间的模型，并针对离散无记忆源和无记忆向量高斯源，提出 Blahut-Arimoto 类型的迭代算法，通过迭代一组自洽方程来计算最优的信息率与复杂度之间的权衡。

    Sep, 2017