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桂，X.Y。;黄Y.C。

关于反向Pinsker不等式的备注。 （英语。俄文原件） Zbl 1518.94028号

问题。Inf.Transm公司。 第4期第58页，第297-299页（2022年）; Probl的翻译。Peredachi Inf.58，No.4，3-5（2022）。
摘要：在本说明中，我们提出了一种简化的方法来处理最近的反向Pinsker不等式，因为O.比内特[IEEE Trans.Inf.Theory 65，No.7，4094–4096（2019；Zbl 1432.94046号)]. 更确切地说，我们给出了在相对信息极值上可能存在约束的\（f\）-散度的最优变分界的直接证明。我们的论点在精神上更接近于I.萨森和S.Verdú[IEEE Trans.Inf.Theory 62，No.11，5973–6006（2016；Zbl 1359.94363号)].

MSC公司：

94甲17 信息、熵的度量

关键词：

Kullback-Leibler散度;总变化量;反向Pinsker不等式;\（f）-散度;凸性;尖锐的不等式;极端分子

引文：

Zbl 1432.94046号;Zbl 1359.94363号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Y.Gui}和\textit{Y.C.Huang}，Probl。信息传输。58，编号4，297--299（2022；Zbl 1518.94028）；Probl的翻译。Peredachi Inf.58，No.4，3--5（2022）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Binette，O.，《关于反向Pinsker不等式的注释》，IEEE Trans。通知。理论，65，7，4094-4096（2019）·兹比尔1432.94046 ·doi:10.1109/TIT.2019.2896192
[2] Prelov，VV，关于给定变分距离下的（f）-散度和Rényi散度的最大值，Probl。Peredachi Inf.，56，1，3-15（2020年）·Zbl 1443.60015号
[3] Prelov，VV，《关于给定耦合值的概率分布的最大散度》，Probl。Peredachi Inf.，57，4，24-33（2021年）·Zbl 07460264号
[4] 萨森，I。；Verdú，S.，\（f\）-分歧不等式，IEEE Trans。通知。理论，62，11，5973-6006（2016）·Zbl 1359.94363号 ·doi:10.1109/TIT.2016.2603151
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