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Speed-Up Method for Optimal Quantizations of Binary-Input Discrete Memoryless Channels with Monge Property

机译:具有Monge性质的二进制输入离散无记忆通道的最佳量化的加速方法

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摘要

This study examines quantizations for outputs of binary-input discrete memoryless channels (B-DMCs) by concatenating a DMC, so-called a quantizer, to the output of the B-DMC. In this study, we define a generalized information measures for B-DMCs, which contains the mutual information, Gallager's reliability function E_0, the α-mutual information, and the f-divergence. We call such generalized information measures the φ-information, and we evaluate the loss of quantizations by using the φ-information. The main result of this study is to reduce the computational complexity for finding an optimal quantizer by using the Monge property.
机译:这项研究通过将DMC(所谓的量化器)与B-DMC的输出连接起来,研究了二进制输入离散无记忆通道(B-DMC)输出的量化。在这项研究中,我们定义了一种针对B-DMC的通用信息测度,其中包含互信息,加拉格尔的可靠性函数E_0,α互信息和f散度。我们将这种广义信息称为φ信息,并通过使用φ信息来评估量化的损失。这项研究的主要结果是通过使用Monge属性来降低找到最佳量化器的计算复杂度。

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