Abstract-Ges en kanal och en inmatningsprocess, den minsta slumpmässighet av de inmatningsprocesser vars utdata statistik ungefär den ursprungliga utdatastatistiken med godtycklig noggrannhet studeras. Begreppet resolvability av en kanal, definierat som antalet slumpmässiga bitar som krävs per kanal användning för att generera en ingång som uppnår godtyckligt korrekt approximation av utdatastatistiken för varje given inmatningsprocess, införs. En allmän formel för upplösning som håller oavsett kanalminnesstruktur, erhålls. Det visas att för de flesta kanaler är återlösningsmöjligheten lika stor som Shannonkapaciteten. Biprodukter av analysen är en allmän formel för minsta möjliga (fast längd) källkodningshastighet för alla ändliga-alfabetkällor, och en stark omvändning av identifieringskodningsteorem, som innehar för alla kanaler som uppfyller den starka omgången av kanalen som kodar teorem.
Han och Verdu, i REF längs samma problem, definierar begreppet resolvability av en given kanal, som definieras som den minsta nödvändiga slumpmässighet för att generera utgående statistik i form av ett försvinnande totala variationsavstånd mellan syntetiserade och föreskrivna gemensamma densiteter.
Approximation Theory of Output Statistics
{'venue': 'IEEE Trans. Inform. Theory', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}