Nonconvex optimization plays a key role in multi-user information theory and related fields, but it is usually difficult to solve. The rate region of the Gray--Wyner source coding system is a typical example in nonconvex optimization, whose single-letter expression was given by Gray and Wyner. However, due to the nonconvexity of the optimization involved in this expression, previously, there was none nontrivial source for which the analytic expression is known. In this paper, we prove the analytic expression for the doubly symmetric binary source (DSBS), which confirms positively a conjecture of Gray and Wyner in 1974. We also provide (or recover) the analytic expressions for more general regions, the mutual information region and the lossy Gray--Wyner region, for both the DSBS and Gaussian source. Our proof relies an auxiliary measure technique, which is coupled with the analytical expression of the optimal-transport divergence region to show the desired results.


翻译:非convex优化在多用户信息理论和相关领域发挥着关键作用,但通常很难解决。 Gray-Wyner源编码系统的速率区域是非convex优化的一个典型例子,其单字母表达由 Gray 和 Wyner 提供。然而,由于此表达式所涉及的优化不兼容性,以前没有非三维来源,因此分析表达方式是已知的。在本文中,我们证明双对称二进制源(DSBS)的解析表达方式,这在1974年肯定了灰色和Wyner的推测。我们还为DSBS和高斯的源提供了(或恢复)较普通区域、相互信息区域和损失的灰色-Wyner区域的分析表达方式。我们的证据依赖于辅助性测量技术,同时辅之以最佳运输差异区域的分析表达方式,以显示理想的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
74+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年9月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月28日
Arxiv
0+阅读 · 2023年2月24日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
74+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年9月7日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员