Enregistrement W2041355078 · doi:10.1109/ita.2012.6181822

Non-asymptotic equipartition properties for independent and identically distributed sources

2012· article· en· W2041355078 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible

Typearticle

Langueen

DomaineEngineering

ThématiqueWireless Communication Security Techniques

Établissements canadiensUniversity of Waterloo

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésCombinatoricsAlgorithmComputer scienceMathematics

DOI10.1109/ita.2012.6181822

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given an independent and identically distributed source X = {X i } i=1 ∞ with finite Shannon entropy or differential entropy (as the case may be) H(X), the non-asymptotic equipartition property (NEP) with respect to H(X) is established, which characterizes, for any finite block length n, how close -1/n ln p(X 1 X 2 ...X n ) is to H(X) by determining the information spectrum of X 1 X 2 ...X n , i.e., the distribution of -1/n ln p(X 1 X 2 ...X n ). Non-asymptotic equipartition properties (with respect to conditional entropy, mutual information, and relative entropy) in a similar nature can also be established [3]. These non-asymptotic equipartition properties are instrumental to the development of non-asymptotic coding (including both source and channel coding) results in information theory in the same way as the asymptotic equipartition property to all asymptotic coding theorems established so far in information theory. As an example, the NEP with respect to H(X) is used to establish a non-asymptotic fixed rate source coding theorem, which reveals, for any finite block length n, a complete picture about the tradeoff between the minimum rate of fixed rate coding of X 1 ...X n and error probability when the error probability is a constant, or goes to 0 with block length n at a sub-polynomial n -α , 0 <; α <; 1, polynomial n -α , α ≥ 1, or sub-exponential e -nα , 0 <; α <; 1, speed. In particular, it is shown that for any finite block length n, the minimum rate (in nats per symbol) of fixed rate coding of X 1 X 2 ...X n with error probability Θ(n-α/(√in n)) is H(X) + √(σ H 2 (X)(2α)) √(ln n/n) + O(ln n/n), where α >; 0 and σ H 2 (X) = E[-lnp(X 1 )] 2 - H 2 (X) is the information variance of X. With the help of the NEP with respect to other information quantities, non-asymptotic channel coding theorems of similar nature will be established in a separate paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000

Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,171

Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,000
Bibliométrie	0,000	0,000
Études des sciences et des technologies	0,000	0,000
Communication savante	0,000	0,000
Science ouverte	0,000	0,000
Intégrité de la recherche	0,000	0,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,000	0,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022

Tête enseignante GPT0,241

Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations11

Publié2012

Routes d'admission1

Résumé présentoui

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