Ústav teorie informace a automatizace

Jste zde

Bibliografie

Journal Article

On asymptotic sufficiency and optimality of quantizations

Berlinet A., Vajda Igor

: Journal of Statistical Planning and Inference vol.136, 12 (2006), p. 4217-4237

: CEZ:AV0Z10750506

: 1M0572, GA MŠk

: quantization, information divergence, asymptotic sufficiency, rate of converegence

(eng): Asymptotically sufficient quantizations of statistical observation spaces are studied, for which the loss of information converges to zero. Optimality is treated on the basis of the rate of this converegence. The paper presents criteria for asymptotic sufficiency and optimality. Practical applicability of these criteria is illustrated by examples.

(cze): Studují se tzv. asymptoticky postačující kvantování statistických pozorovacích prostorů, při kterých ztráta informace konverguje k nule. Optimalnost se odvozuje od rychlosti této konvergence. Práce poskytuje kriteria pro asymptotickou postačitelnost a optimálnost kvantování. Jejich praktická použitelnost se ilustruje na příkladech.

: 12B

: BD

07.01.2019 - 08:39