Robust Entropy Rate for Uncertain Sources: Applications to Communication and Control Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper the notion of robust entropy and subsequently, robust entropy rate for a family of discrete time uncertain sources is introduced. When the uncertainty is described by a relative entropy constraint between the set of uncertain source densities and a given nominal source density, the solution to this robust notion of information is presented and its connection with other notions of entropy definitions, such as, Renyi entropy and Tsallis entropy is presented. Then, the robust entropy rate is calculated for 1) Uncertain sources corresponding to a partially observed Gauss Markov process, 2) Sources with uncertain frequency response, and 3) Uncertain sources corresponding to a partially observed controlled Gauss Markov Process. Finally, an application of the robust entropy rate in networked control systems is presented by defining necessary conditions for uniform asymptotic stabilizability and observability. I. I NTRODUCTION The entropy and entropy rate are information theoretic measures. They have applications in physics, probability and statistics, communication theory and economics. The importance of entropy in communication theory was first introduced by Shannon in terms of Shannon first coding theorem. Then, the application of entropy rate in joint source channel coding theorem, the AEP and etc. is shown (1). The objective of this paper is to extend the notion of entropy and subsequently entropy rate to the case when there is uncertainty in the source. The robust entropy is defined as the maximum of the Shannon entropy over a family of sources belonging to an uncertainty set. The explicit solution to the robust entropy is presented when the uncertainty is described by a constraint on the relative entropy between the set of uncertain source densities and the corresponding nominal source density. Subsequently, the connection between this solution with other entropies is shown. Then, for different families of uncertain source densities, the robust entropy rate is calculated and an application of the robust entropy rate in stabilizability and observability of networked control systems is presented. This paper is organized as follows. In Section II, the robust entropy and the robust entropy rate are defined. The solution to the robust entropy and its connection to other kinds of entropy are presented. In Section III, for different families of uncertain sources, the robust entropy rate is calculated. Finally in Section IV, an application of robust entropy rate in stabilizability and observability of networked control system is presented.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».