Abstract-Motiverad av applikationer till sensornätverk och sekretessbevarande databaser, anser vi problemet med funktionell kompression. Målet är att separat komprimera eventuellt korrelerade diskreta källor så att en godtycklig men fast deterministisk funktion av dessa källor kan beräknas med tanke på komprimerade data från varje källa. Vi anser att både förlustfri och förlustfri beräkning av en funktion. Närmare bestämt presenterar vi resultat av hastighetsregionerna för tre fall av problemet där det finns två källor: 1) förlustfri beräkning där en källa finns tillgänglig vid dekodern; 2) under ett särskilt villkor, förlustfri beräkning där båda källorna är separat kodade; och 3) förlustberäkning där en källa finns tillgänglig vid dekodern. För alla dessa fall presenterar vi en lagerarkitektur för distribuerad kodning: först förbehandla data vid varje källa med hjälp av färgningar av vissa karakteristiska grafer och sedan använda standard distribuerad källkodskodning (a la Slepian och Wolfs schema) för att komprimera dem. För det första utvidgar våra resultat den strategi som Orlitsky och Roche (2001) utvecklat i den meningen att vårt system kräver enklare struktur för färgning snarare än oberoende uppsättningar som i det tidigare fallet. Som ett mellansteg för att få dessa resultat, får vi en asymptotisk karakterisering av villkorlig graf färgning för en ELLER produkt av grafer generaliserande ett resultat av Korner (1973), som bör vara av intresse i sin egen rätt.
I REF, Doshi et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. beakta den förlustfria beräkningen av en funktion av två korrelerade, men distribuerade källor.
Functional Compression Through Graph Coloring
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}