该论文中提出了一种新的估计信号的方法，可以在压缩感知、稀疏叠加编码或分割多路接入等应用中使用，该方法基于统计物理的启发式重复方法，使用 Guerra 类型插值和空间耦合分析，得出了相对精确的互信息估计和最小均方误差单字公式，可以应用于所有离散有界信号的随机高斯线性估计。

Jul, 2016

该论文研究如何采用严谨的方法证明低秩矩阵的对称秩一情况的互信息，进而表达最小均方误差和表征检测相位转变；同时介绍了一种被称为近似消息传递的迭代算法在贝叶斯最优条件下的优越性，并提出了通用的解决其他问题的方法。

Jun, 2016

我们发现在 A. Kraskov 等人的文章中声称两个实值随机变量之间的互信息的下界存在错误，并提出了一种新的方法建立在较弱的假设下得到较紧的下界，并在基因表达数据中展示了这种方法的实用性。

Aug, 2010

该论文回顾了最近利用随机矩阵理论（RMT）工具估计大协方差矩阵的结果，介绍了几种 RMT 方法和分析技术，如复制品形式和免费概率等，并强调了 Marchenko-Pastur 方程，它提供了有关成倍污染的嘈杂矩阵的解的信息，特别关注经验相关矩阵的特征向量的统计学，说明这些结果特别适用于当没有先验关于基础过程结构的情况下构建大协方差矩阵的一致的 “旋转不变” 估算器（RIE），最后将一些真实世界的应用作为典型案例，确立 RIE 框架的实证效力，在这种情况下，发现其优于以前提出的所有方法。

Oct, 2016

本文提供了关于贝叶斯网中互信息的先验分布、后验分布以及互信息分布的计算方法，以及这些方法的可靠快速的近似。

Dec, 2001

本文提出了一种基于非参数估计和广义最近邻图的计算 Renyi 熵和互信息的算法，证明了这种算法的几乎必然一致性和上限的收敛速度，并在实验中展示了其在独立子空间分析中的实用性。

Mar, 2010

基于矩阵的噪声观测，我们构建了一个弹性框架以推断其线性形式，我们提出了一种构建渐近正常估计量的普遍过程，以进行双重样本去偏差和低秩投影，从而允许我们构建线性形式的置信区间并检验假说。

Aug, 2019

本文介绍了基于 $k$- 最近邻距离的熵估计的改进互信息估计器类别，并说明了它们与现有算法的比较和实际应用中的有效性。

May, 2003

本文构建了一个多样的分布族，展示了语言无关基准平台用于互信息估计器的实用性和局限性，并提出了适应问题困难度的适当估计器的选择指南及应用估计器时需要考虑的问题。

Jun, 2023

提出了一种新的相互信息非参数估计值，解决了其他方法基于局部分布均匀性计算相互信息的局限性，对于很少的数据也可以准确地估计两个相关变量之间的相互信息，并且在合成和真实世界数据上表现出卓越的性能。

Nov, 2014