基于Bregman散度的Arimoto-Blahut算法

我们将广义Arimoto-Blahut算法推广到定义在Bregman散度系统上的通用函数。 在现有方法中，当施加线性约束时，每次迭代都需要求解一个凸最小化问题。 利用我们获得的算法，我们提出了一个无需最小化的迭代算法。 该算法可用于经典和量子率失真理论。 我们对该方法的数值应用，针对率失真理论中的最优条件分布进行了推导。