Abstract-Problemet med sammansatta binära hypotes testning av Markov skog (eller träd) fördelningar beaktas. Den värsta typ II fel exponenten härleds under Neyman-Pearson formulering. Under enkla null hypotes, fel exponenten härleds i sluten form och kännetecknas i termer av den så kallade flaskhals kanten av skogen distribution. Den minst gynnsamma fördelningen för detektion visas vara Markov på den näst bästa max-vikt spanning träd med ömsesidig information egg vikter. Ett nödvändigt och tillräckligt villkor för att ha positiva fel exponent härleds.
Dessutom ställde vi struktur inlärnings problemet för träd som en sammansatt hypotes testning problem REF och härledde en sluten form uttryck för ChernoffStein exponenten i termer av ömsesidig information om flaskhals kanten.
Error exponents for composite hypothesis testing of Markov forest distributions
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Information Theory', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}