Information concentration for convex measures

Jiange Li 1 Matthieu Fradelizi 2 Mokshay Madiman 1
1 University of Delaware - Department of Mathematical Sciences
2 LAMA - Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées
Abstract : Sharp exponential deviation estimates of the information content as well as a sharp bound on the varentropy are obtained for convex probability measures on Euclidean spaces. These provide, in a sense, a nonasymptotic equipartition property for convex measures even in the absence of stationarity-type assumptions.
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Communication dans un congrès
2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2016), Jul 2016, Barcelone, Spain. 2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT),, pp.1128-1132, 2016, 〈http://www.isit2016.org/〉. 〈10.1109/ISIT.2016.7541475〉
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Contributeur : Matthieu Fradelizi <>
Soumis le : mardi 19 septembre 2017 - 14:02:27
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:12:17

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Jiange Li, Matthieu Fradelizi, Mokshay Madiman. Information concentration for convex measures. 2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT 2016), Jul 2016, Barcelone, Spain. 2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT),, pp.1128-1132, 2016, 〈http://www.isit2016.org/〉. 〈10.1109/ISIT.2016.7541475〉. 〈hal-01590229〉

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