New Upper Bounds for Noisy Permutation Channels
针对噪声置换信道二阶渐近特性未表征的问题，提出改进极小极大元逆界与散度覆盖分析方法，推导二阶渐近与强逆结论，得到带BSC信道的可计算界，新逆界优于已有结果且正态近似精度高。
2024-06-21 cs.IT math.IT
A Pairwise-Error-Probability Framework for One-Shot Information Theory
Tel Aviv University（特拉维夫大学）
该研究提出基于成对错误概率的单次信息论信道编码框架，推导相关变分恒等式，可恢复经典单次界，通过数值示例验证其效果。
2026-08-10 cs.IT math.IT
Outer Bound of the Capacity Region for Identification via Multiple Access Channels
在本文中，我们考虑通过多个接入信道（MAC）的识别（ID）。在一般MAC中，ID容量区域包括普通传输（TR）容量区域。本文讨论逆编码定理。我们估计了容量区外速率的两种识别错误概率，导出了两种识别错误概率之和的下界函数。该函数具有这样的性质，即，对于满足强逆性质的噪声信道，它趋向于零作为$n\to \infty$。利用这一性质，我们建立了传输容量区域等于ID容量的MAC满足强逆性质。为了得到的结果，我们引入了一个新的resolvability问题的输出从MAC。我们进一步开发了一种新的方法，转换为逆编码定理的ID通过MAC的上述MAC可分解性问题的直接编码定理。
2013-02-10 cs.IT math.IT
Identification over Permutation Channels
本文研究q元均匀置换信道上的消息识别，证明无反馈时消息规模至多为2^{O(n^{q-1})}，有反馈时可达双重指数增长，并提出两阶段可达方案。
2024-09-20 cs.IT math.IT
Gaussian mean width strong converse bound on the classical identification capacity of quantum channels
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Munich Center for Quantum Science and Technology (MCQST)（慕尼黑量子科学与技术中心）
通过引入乘积态加权的σ-欧几里得几何，利用Sudakov不等式和单字母正算子的算子范数，建立了量子信道经典识别容量的单字母可计算强逆界，并给出了半定规划表示。
2026-06-03 cs.IT math.IT math.MG
Identification Over Noisy Permutation Channels
该文研究q元噪声置换信道的消息识别问题，推导了可识别消息规模的可达界与强逆定理，提出基于信道可解性的新型确定性量化方案，还证明了确定性编解码下的紧可达性与逆定理。
2025-06-17 cs.IT math.IT
Joint Identification, Transmission, and Sensing over State-Dependent Channels with Noiseless Feedback
Technische Universität Braunschweig（不伦瑞克工业大学）；BMFTR Research Hub 6G-life（BMFTR 6G-life 研究枢纽）
针对带无噪反馈的离散无记忆状态依赖信道，建立了联合识别、传输与感知的容量-失真区域单字母表征，明确了通信速率的分离结构及编码与证明方法。
2026-10-15 cs.IT math.IT
The entanglement-assisted transmission capacity is a strong converse bound for identification
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Munich Center for Quantum Science and Technology (MCQST)（慕尼黑量子科学与工程中心）
该研究针对量子信道识别任务，证明纠缠辅助传输容量是其强逆界，低噪声信道中二者相等，一般信道中存在严格不等的转置退极化信道，还得到识别容量严格超加性的首个实例。
2026-08-12 cs.IT math.IT math.MG
Minimax games for quantum channel discrimination
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞））；National Taiwan University（台湾大学）；National Center for Theoretical Sciences（国家理论科学中心）；Hon Hai (Foxconn) Quantum Computing Center（鸿海（富士康）量子计算中心）；Wuhan University（武汉大学）；Wuhan Institute of Quantum Science and Technology（武汉量子技术研究院）；International Quantum Academy（国际量子学院）；Nagoya University（名古屋大学）
本文提出量子信道辨识的博弈论框架，涵盖十二种博弈模型，给出精确刻画和渐近Stein指数，并解决开放问题。
2026-09-10 cs.IT math.IT quant-ph
Almost Minimax Optimal Best Arm Identification in Piecewise Stationary Linear Bandits
National University of Singapore（新加坡国立大学）；Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））
本文提出分段平稳线性老虎机模型，设计了PS$\varepsilon$BAI$^+$算法，通过并行执行变点检测与上下文对齐，以最小样本复杂度识别最优臂，并证明其在对数因子内达到极小极大最优。
2024-10-10 cs.AI cs.IT cs.LG
Reliability-Dependent Scaling Laws of Deterministic Identification over Binary Symmetric Channels
School of Mathematics, Sichuan University（四川大学数学学院）；Academy of Mathematics and Systems Science, University of Chinese Academy and Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院，中国科学院大学）
该研究针对二元对称信道上的确定性识别，引入最小误差参数刻画误差衰减对可实现速率的影响，推导了不同偏差机制下的界，揭示了其渐近行为的几何规律，为有限码长行为提供了见解。
2026-08-05 cs.IT math.IT math.PR
On the Bee-Identification Error Exponent with Absentee Bees
“蜜蜂识别问题”由Tandon、Tan和Varshney [IEEE Trans.Commun.（2019）【在线抢先体验】，并研究了误差指数。这项工作扩展了“缺席蜜蜂”的情况下，其中一小部分的蜜蜂是缺席的蜂巢图像用于识别的结果。对于这种设置，我们提出了蜜蜂识别误差指数的精确表征，并表明独立的条形码解码是最佳的，即，相对于每个噪声条形码的独立解码，Bee条形码的联合解码不会导致更好的误差指数。这与没有缺席蜜蜂的结果相反，其中联合条形码解码导致比独立条形码解码显著更高的误差指数。我们还定义和表征的“能力”的蜜蜂识别问题缺席蜜蜂，并证明了强逆。
2019-10-23 cs.IT math.IT
One-Shot Information Theory via the Pairwise Error Probability: Lossy, Joint Source-Channel, Erasure, and Multiuser Coding
Tel Aviv University（特拉维夫大学）
本文扩展了基于成对错误概率的单样本信息论框架，将其应用于有损信源编码等四种场景，恢复了相关界并建立了多用户场景与可达性/逆对的关联。
2026-08-18 cs.IT math.IT
Identification for Inverse Gaussian Channels
Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；Technical University of Braunschweig（布伦瑞克工业大学）
研究逆高斯信道的识别容量上下界，分析确定性编码方案在峰值时间约束下的渐进行为，发现满足弱正则性条件时，识别容量随码字长度呈超指数增长。
2026-10-19 cs.IT math.IT
Second-Order Identification Capacity of AWGN Channels
本文建立了AWGNC的二阶随机识别容量，通过改进Hayashi定理证明可达性，并利用更精细的量化方法证明逆部分，发现其与二阶传输容量形式相同，仅最大消息数随块长呈双指数增长。
2024-06-27 cs.IT math.IT
Beyond Identification: Computing Boolean Functions via Channels
The University of Melbourne（墨尔本大学）
研究通过信道可靠恢复未知布尔函数的问题，提出计算容量概念，分析不同函数类的渐进行为。
2026-08-13 cs.IT math.IT
Covert Identification over Binary-Input Discrete Memoryless Channels
研究了隐蔽身份识别问题，发送方通过二进制离散无记忆信道（BDMC）向一组接收方可靠地传递身份信息，同时保证通信对于通过另一个独立的BDMC监视通信的管理员来说是隐蔽的.我们证明了一个平方根法的隐蔽识别问题。这表明大小为\exp（\exp（Θ（\sqrt{n}）的ID消息可以在n个信道使用上发送。然后，我们在Θ（.）中表征精确的前常数。符号这个常数被称为隐性识别能力。我们表明，它等于最近开发的隐蔽容量在标准的隐蔽通信问题，有点令人惊讶的是，隐蔽的识别能力可以实现没有任何共享的发送者和接收者之间的密钥。可重复性证明依赖于具有脉冲位置调制（PPM）的随机编码参数，再加上执行代码细化的第二级。相反的证明依赖于一个删除参数，以及严格的输入约束的通道可解析性的结果。
2021-06-03 cs.CR cs.IT math.IT
On the Capacity of Noisy Frequency-based Channels
Technion（以色列理工学院）；UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文研究了噪声频率基通道的容量，通过分析识别噪声的影响，提出了信道容量的反向界限和可实现界限，并应用于DNA存储中的位数损失量化。
2026-01-15 cs.IT math.IT
Some continuity properties of quantum Rényi divergences
本文研究了乘积输入下的二元量子信道判别问题，利用基于夹心 Rényi 散度新连续性性质的极小极大论证，证明了两个错误指数阈值相等及强逆性质，并详细分析了其他量子 Rényi 散度的连续性。
2023-06-27 cs.IT math-ph math.FA
Fixed-Budget Differentially Private Best Arm Identification
National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文研究差分隐私约束下固定预算线性赌博机最佳臂识别问题，提出基于最大绝对行列式原则的 DP-BAI 策略，并证明其错误概率上下界均随预算指数衰减且阶数匹配。
2024-01-17 cs.AI cs.IT cs.LG
