离散和有限分布的最坏情况可压缩性
信息论
2009-07-13 v1 math.IT
摘要
在文献[1]的分布式信源编码(DSC)最坏情况问题中，描述信息源数据相关性的支撑集基数较小，既不一定意味着需要较少的信息源比特，也不一定意味着需要查询较少的信息源来完成汇聚节点的数据收集。正式阐述这些观察结果很重要，原因有二：首先，为了发展良好的最坏情况信息度量；其次，为了对各种分布式数据收集问题进行有意义的最坏情况信息论分析。为此，我们引入了支撑集的比特可压缩性和信息源可压缩性的概念。我们考虑了 DSC 和分布式函数计算问题，并给出了关于支撑集的比特和信息源可压缩性区域作为其基数函数的结果。
引用
@article{arxiv.0907.1723,
title = {Worst-case Compressibility of Discrete and Finite Distributions},
author = {Samar Agnihotri and Rajesh Venkatachalapathy},
journal= {arXiv preprint arXiv:0907.1723},
year = {2009}
}
备注
5 pages, 3 figures