Transceiver Pair Designs for Multiple Access Channels under Fixed Sum Mutual Information using MMSE Decision Feedback Detection
在本文中，我们考虑的联合设计的多址多输入多输出（MIMO）系统的收发机具有符号间干扰（ISI）信道。我们考虑的系统配备了最小均方误差（MMSE）判决反馈（DF）检测器。传统上，该系统的发射机设计基于每个用户的发射功率或信号干扰噪声比（SINR）的约束。在这里，我们探索了一个新的视角，并研究了收发器的设计，这是基于一个固定的总和互信息的约束，并最大限度地减少MMSE判决反馈检测的均方误差的算术平均值。对于这个优化问题，得到一个封闭形式的解决方案，并实现当且仅当平均和互信息均匀分布在每个活动的子信道。同时，假设所有先前的用户信号都已被完美地检测，则当前检测到的用户的互信息均匀地分布在该用户的块信号内的每个单独的符号上。
2008-05-15 cs.IT math.IT
Abstraction in decision-makers with limited information processing capabilities
Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所）；Max Planck Institute for Biolog. Cybernetics（马克斯·普朗克生物控制论研究所）
人类和动物智能的一个独特属性是通过忽略无关信息来形成抽象的能力，这使得可以将结构与噪音分开。从信息论的观点来看，抽象是可取的，因为它们允许非常有效的信息处理。在人工系统中，抽象通常是通过计算成本高的组或集群的形式来实现的。在这项工作中，我们建立了自由能框架的决策和率失真理论之间的关系，并演示了如何应用率失真决策导致抽象的出现。我们认为，抽象的诱导，由于在信息处理能力的限制。
2013-12-19 cs.AI cs.IT math.IT
Algebraic Soft-Decision Decoding of Reed-Solomon Codes Using Bit-level Soft Information
研究了利用比特级软信息的Reed-Solomon码代数软判决译码的性能。首先研究了在擦除信道和二进制对称信道下具有无限代价的代数软判决译码的最优重数分配策略。相应的解码半径计算在封闭的形式和紧界的错误概率。然后将多重数分配策略和相应的性能分析推广到描述混合错误和比特级擦除信道上代数软判决译码的译码区域。所提出的多重性分配策略的比特级解码区域被证明是显着大于传统的Berlekamp-Massey解码。作为应用，提出了一种比特级广义最小距离译码算法。该译码算法在各种信道条件下都优于其它的Reed-Solomon软判决译码算法。此外，由于所提出的比特级广义最小距离解码的简单性，其性能可以使用顺序统计量严格限制。
2008-08-04 cs.IT math.IT
Conflict Analysis for Pythagorean Fuzzy Information Systems with Group Decision Making
Tongji University（同济大学）；Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学）
与直觉模糊集相比，勾股模糊集具有更强的建模不确定性信息和知识的能力，但勾股模糊信息系统的冲突分析研究较少。在本文中，我们提出了三种类型的积极，中心和消极的联盟与不同的阈值，并举例说明如何构建积极，中心和消极的联盟。然后研究了基于贝叶斯最小风险理论的勾股模糊信息系统冲突分析。最后，我们研究了基于贝叶斯最小风险理论的勾股模糊信息系统群体冲突分析。
2017-07-12 cs.AI cs.IT math.IT
Evolution of Information in Interactive Decision Making: A Case Study for Multi-Armed Bandits
New York University（纽约大学）
本研究以随机多臂老虎机为对象，探究交互决策中信息的演化规律，揭示互信息的三阶段增长特征及最优成功概率与信息增益的解耦关系，为理解交互决策中信息与学习的作用机制提供新见解。
2025-10-22 cs.IT cs.LG math.IT
Decision Making with Side Information and Unbounded Loss Functions
研究了具有边信息和无界损失函数的决策问题。受可能近似正确的学习模型的启发，我们使用了一个稍微不同的模型，该模型以更通用的形式引入了边信息的概念，使其适用于更广泛的应用，包括参数估计和系统辨识。我们解决一致的决策与指数收敛行为的充分条件。在这方面，除了对损失函数类的增长函数有一定的条件外，损失函数类由一个可测函数支配就足够了，该可测函数的指数Orlicz期望在概率模型上是一致有界的。衰减指数，衰减常数，和样本的复杂性进行了讨论。实例应用的矩量法，最大似然估计，和系统辨识，以及说明。
2006-02-24 cs.IT cs.LG math.IT
Information Avoidance and Overvaluation in Sequential Decision Making under Epistemic Constraints
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
参与管理民用资产和系统的决策者通常在社会法规的约束下采取行动。其中一些约束与认识量有关，如故障事件的概率和相应的风险。传感器和检查员可以提供有用的信息，支持控制过程（例如资产的维护过程），关于收集这些信息的决定应依赖于对其成本和价值的分析。当社会法规编码的经济观点与决策者的观点不一致时，信息价值（VoI）可能是负面的（即，信息有时是有害的），并且几乎不相关的信息甚至可以具有重要的价值（积极或消极的），对于在这些认知约束下行动的代理。我们将这些现象称为信息规避（IA）和信息高估（IOV）。在本文中，我们说明了如何评估VoI在顺序决策下的认知约束（如社会法规所施加的），通过建模部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）和评估非最优政策，通过有限状态控制器（FSC）。我们专注于在当前时间收集信息的价值，并在收集顺序信息，我们说明了这些值是如何相关的，我们讨论了IA和IOV可以发生在这些设置。
2021-06-09 cs.AI cs.IT cs.MA
Sampling to Achieve the Goal: An Age-aware Remote Markov Decision Process
针对AoI与决策效用间因果关系不明的问题，提出年龄感知远程MDP的采样—控制协同设计框架，证明其可归约为无延迟标准MDP，并指出AoI应作为辅助信息而非唯一优化目标。
2024-08-08 cs.IT math.IT
Achievable Information Rates for Coded Modulation with Hard Decision Decoding for Coherent Fiber-Optic Systems
我们分析了可实现的信息速率（AIR）的编码调制方案与QAM星座与逐位和逐符号解码器，对应的情况下，其中二进制码与高阶调制结合使用的比特交织编码调制（BICM）的范例和使用的情况下，分别在一个字段匹配的星座大小的非二进制码。特别是，我们认为硬判决解码，这是光纤通信系统的解码复杂性是一个问题的优选方案。最近，Liga \emph{et al.}分析了按位和按符号解码器的AIR，考虑了作者称之为\emph{hard decision decoder}的方法，然而，该方法利用了由硬检测产生的离散输入离散输出信道的转移概率的\emph{soft information}。因此，解码器的复杂度基本上与软判决解码器的复杂度相同。在本文中，我们分析，而不是标准的硬判决解码器，在实践中常用的，其中的解码是基于汉明距离度量的AIR。我们表明，如果使用标准的硬判决解码，逐位解码器产生显着更高的AIR比符号解码器。结果，与Liga \emph{et al.}的结论相反，二进制解码器与BICM范例一起对于光谱高效的光纤系统是优选的。我们还设计了二进制和非二进制的楼梯码，并表明，在协议的AIR，二进制码产生更好的性能。
2017-11-02 cs.IT math.IT
Knowledge reduction of dynamic covering decision information systems with varying attribute values
Hunan University（湖南大学）；College of Mathematics and Econometrics, Hunan University（湖南大学数学与计量经济学院）
本文针对属性值变化的动态覆盖信息系统，提出基于type-1和type-2特征矩阵的增量式方法，用于高效计算集合近似并实现知识约简。
2015-04-12 cs.AI cs.IT math.IT
The optimality of coarse categories in decision-making and information storage
Royal Holloway College, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院）
一个缺乏偏好的代理人，而是使用成本高昂的标准来做出决策，应该选择有效的标准集，其中做出给定数量的选择差异的成本最小化。在温和的条件下，效率要求每个标准只有两个类别的二元标准被选择。当应用于确定信息存储设备中的最佳位数的问题时，该结果意味着二进制位（位）是有效的解决方案，即使当使用附加位的边际成本迅速下降到0时。这篇简短的论文特别注意的对称性条件时，所涉及的标准是有效的。
2016-06-24 cs.AI cs.IT math.IT
Centralized Versus Decentralized Team Games of Distributed Stochastic Differential Decision Systems with Noiseless Information Structures-Part II: Applications
University of Cyprus（塞浦路斯大学）；University of Ottawa（渥太华大学）
本文利用随机最大值原理、条件哈密顿量和耦合正倒向随机微分方程，推导了无噪声信息结构下分布式随机微分系统的团队最优分散策略，并通过线性和非线性二次型示例展示了信息信号对降低计算复杂度的作用。
2013-02-14 cs.IT cs.SY eess.SY
Sharp Thresholds of the Information Cascade Fragility Under a Mismatched Model
Tel-Aviv university（特拉维夫大学）
我们分析了一个顺序决策模型，其中决策者（或玩家）根据自己的私人信息以及之前的决策者的行为做出决策。这样的决策过程通常会导致所谓的\emph{information cascade}或\emph{herding}现象。具体来说，当一些参与者放弃自己的私人信息并模仿早期参与者的行为似乎是合理的时，就会产生级联效应。然而，风险在于，如果最初的决定是错误的，那么整个级联将是错误的。尽管如此，信息级联被认为是脆弱的：存在一系列的\emph{revealing}概率$\{p_{\ell}\}_{\ell\geq1}$，这样，如果概率为$p_{\ell}$的玩家$\ell$忽略前一个玩家的决定，只依赖他的私人信息，那么错误的级联就可以避免。以往研究信息级联脆弱性的相关文献总是假设所有参与者都完全知道信息的泄露概率，这在实际中可能是不现实的。因此，在本文中，我们研究了一个不匹配模型，玩家认为，揭示概率是$\{q_\ell\}_{\ell\in\mathbb{N}}$时，他们真的是$\{p_\ell\}_{\ell\in\mathbb{N}}$，并研究这种不匹配的信息级联的效果。我们考虑了对抗性和概率顺序决策模型，并推导出最佳学习率的封闭形式的表达式，在该表达式中，与某个决策者相关的错误概率为零。我们证明了几个新的相变的渐近学习率的行为。
2020-06-07 cs.IT cs.LG cs.SI
An Information Theoretic Analysis of Decision in Computer Chess
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出的方法的基础是这样一种思想，即信息是战略决策中最重要的因素之一，包括计算机象棋和其他战略游戏中的决策。本文提出的模型和算法描述的思想的基础上的信息理论的决策策略游戏。该模型概括和提供了一个数学理由，最流行的搜索算法之一，在领先的计算机国际象棋程序，分数层计划。然而，尽管它在领先的计算机国际象棋应用程序中取得了成功，但到目前为止，很少有人发表关于这种方法的文章。本文在信息论的公理中为这种方法建立了一个基本基础，然后推导出搜索程序中使用的原则，并在数学上描述了系数的形式。分数铺层搜索的最重要的参数之一是从基本原理推导出来的。到目前为止，这个系数通常是手工制作的，或者是从直观的元素或数据采掘中确定的。有一个深刻的，信息理论的理由，这样一个参数。在某种程度上，所提出的方法是以前的方法的推广。更重要的是，它显示了为什么分数深度铺层计划是如此强大。这是因为算法沿着可能获得最高信息增益的路线导航。一个工作和原始的实现已经编写并测试了这个算法，并在附录中提供。这篇文章基本上是自成一体的，并提供了适当的背景知识和参考资料。这些假设是直观的，并且是在国际象棋伟大冠军所预期和直观描述的方向上。
2011-12-09 cs.AI cs.IT math.IT
Ergodicity, Decisions, and Partial Information
在遍历随机过程X的最简单的序贯判定问题中，在每一时刻n，决策u_n是过去观测值X_0，.的函数，X_{n-1}，并且损失l（u_n，X_n）被招致。在这种情况下，人们可以选择（在温和的可积性假设下）一个决策策略，其路径时间平均损失渐近小于任何其他策略。然而，在部分信息的情况下，相应的问题被证明是更加微妙的：如果过程X是不可观察的，但是决策必须基于对不同过程Y的观察，则不能保证路径方向最优策略的存在。本文的目的是展示路径最优策略和遍历理论的概念之间的联系。在具有部分信息Y \subseteq B的遍历动力系统（Ω，B，P，T）的一般背景下，研究了序贯判定问题.路径最优策略的存在基于两个基本性质：动力系统的条件遍历理论和损失函数的复杂性。当损失函数不太复杂时，存在路径最优策略的一般充分条件是动力系统是相对于过去观测值\bigvee_n T^n Y的条件K-自同构。如果条件遍历性假设被加强，复杂性假设可以被削弱。有几个例子证明了复杂性和遍历性之间的相互作用，这在完全信息的情况下不会出现。我们的结果也得到了遍历理论中弱混合的一个决策论特征，并建立了遍历非线性滤波的路径最优性。
2012-08-15 cs.IT math.IT math.OC
Bootstrap Methods for the Empirical Study of Decision-Making and Information Flows in Social Systems
我们的特点统计引导估计的信息理论量的数据，特别是它的使用在大规模的社会现象的研究。我们的方法允许一个保存，大约，基本的公理关系的信息论-特别是，一致性下任意粗粒化-激励使用这些数量摆在首位，同时提供可靠性相媲美的贝叶斯估计的最先进的。我们展示了如何信息理论的数量允许严格的实证研究的决策能力的理性代理和时间不对称的信息流在分布式系统。我们提供说明性的例子，参考正在进行的合作工作，英国刑事法院系统的语义结构和当代阿富汗叛乱的冲突动态。
2013-06-05 cs.IT cs.SI math.IT
Centralized Versus Decentralized Team Games of Distributed Stochastic Differential Decision Systems with Noiseless Information Structures-Part I: General Theory
分布式随机微分系统的分散优化是半个多世纪以来的一个活跃的研究领域。它的制定利用静态团队和个人的最优性标准进行了很好的研究。然而，结果还没有推广到非线性分布随机微分系统可能是由于分散决策策略固有的技术困难。在本文的第一部分中，我们推导了具有不同信息结构的分布式随机微分系统的团队最优性和个人最优性条件最优性条件。最优性条件给出的哈密顿系统系统的耦合向后和向前随机微分方程和一个条件哈密尔顿方程，根据经常和放松的战略。我们的方法是基于半鞅表示定理和变分方法。在整个演示文稿中，我们讨论的相似之处集中式决策的最优性条件。
2013-02-14 cs.IT math.IT math.OC
