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- Arizona State University（亚利桑那州立大学）
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AI总结：
本文刻画了使用至多k条消息的外生信息的最大化（无占优）摘要，并证明当信息产生正则事后分布时，这些摘要具有层次幂图的几何形式。
AI中文摘要：
对于外生信息源和预先指定的消息数量k，我刻画了使用至多k条消息的信息的最大化——即无占优——摘要集合。当外生信息在事后分布上产生正则分布（例如，在其仿射包上具有密度）时，最大化摘要具有精确的几何形式。它们是层次幂图：通过根据加权邻近准则递归细分单元而构造的信念空间的凸细分。
英文摘要：
For an exogenous source of information and a prespecified number of messages k, I characterize the set of maximal--that is to say, undominated--summaries of the information that use at most k messages. When the exogenous information produces a regular distribution over posteriors (if it has a density on its affine hull, for instance), the maximal summaries take a precise geometric form. They are hierarchical power diagrams: convex subdivisions of the space of beliefs constructed by recursively subdividing cells according to weighted proximity criteria.
