For any channel $P_{Y|X}$ the strong data processing constant is defined as the smallest number $\eta_{KL}\in[0,1]$ such that $I(U;Y)\le \eta_{KL} I(U;X)$ holds for any Markov chain $U-X-Y$. It is shown that the value of $\eta_{KL}$ is given by that of the best binary-input subchannel of $P_{Y|X}$. The same result holds for any $f$-divergence, verifying a conjecture of Cohen, Kemperman and Zbaganu (1998).


翻译:对于任何频道 $P ⁇ Y ⁇ X} 美元,强力数据处理常量被定义为最小的 $\eta ⁇ K ⁇ in[0,1]美元,例如,$I(U;Y)\le\eta ⁇ KL} I(U;X)美元持有任何Markov链 $U-X-Y$。据证明,$neta ⁇ KL} 美元的价值由最佳二进分流分流 $P ⁇ Y ⁇ X} 美元给出。同样的结果对于任何以美元计价的分流来说也是一样,可以核实科恩、肯普曼和兹巴加努(1998年)的预测值。

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