一般信源下的假设检验

在第一类错误概率满足指数型错误约束下，研究了以一般信源作为原假设与备择假设的渐近最优假设检验问题。我们这样做的基本思路是首先将所有的假设检验问题完全转化为大偏差概率理论中相应的计算问题。结果表明，这种方法论上的新途径使我们能够针对包括具有任意抽象字母表（可数或不可数）的所有非平稳和/或非遍历信源在内的一般信源，建立起第二类错误与正确检验概率的最优指数的相当紧凑的一般公式。从信息谱的观点给出了此类一般公式。