关于噪声群体测试的注记：渐近界与置信传播重构
信息论
2013-03-20 v1 math.IT
摘要
最近，Atia和Saligrama提出了群体测试问题的信息论视角，以刻画最优测试次数。他们的结果在无噪声情况下成立，其中仅出现假阳性，或仅出现假阴性。我们将他们的结果扩展到同时包含假阳性和假阴性的模型，开发了关于所需测试次数的简单信息论界。基于这些界，我们在仅假阴性的情况下获得了改进的收敛阶数。由于这些结果基于(计算上不可行的)联合典型性解码，我们提出了一种用于检测缺陷物品的置信传播算法，并将其实际性能与理论界进行了比较。
引用
@article{arxiv.1010.2441,
title = {Note on Noisy Group Testing: Asymptotic Bounds and Belief Propagation Reconstruction},
author = {Dino Sejdinovic and Oliver Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.2441},
year = {2013}
}
备注
5 pages, 3 figures, presented at the Forty-Eighth Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, September 29 - October 1, 2010, Monticello, IL, USA