Articulo de referencia

Desigualdad en el procesamiento de datos

La desigualdad del procesamiento de datos es un concepto de la teoría de la información que establece que el contenido informativo de una señal no puede incrementarse mediante u...

La desigualdad del procesamiento de datos es un concepto de la teoría de la información que establece que el contenido informativo de una señal no puede incrementarse mediante una operación física local. Esto puede expresarse concisamente como «el posprocesamiento no puede incrementar la información». [ 1 ]

Declaración

Consideremos tres variables aleatorias que forman la cadena de Markov.incógnitaYZ{\displaystyle X\rightarrow Y\rightarrow Z}, lo que implica que la distribución condicional deZ{\displaystyle Z}depende únicamente deY{\displaystyle Y}y es condicionalmente independiente deincógnita{\displaystyle X}. Específicamente, tenemos una cadena de Markov de este tipo si la función de probabilidad conjunta se puede escribir como

pag(incógnita,y,z)=pag(incógnita)pag(y|incógnita)pag(z|y)=pag(y)pag(incógnita|y)pag(z|y){\displaystyle p(x,y,z)=p(x)p(y|x)p(z|y)=p(y)p(x|y)p(z|y)}

En este entorno, no se procesaY{\displaystyle Y}, determinista o aleatorio, puede aumentar la información queY{\displaystyle Y}contiene sobreincógnita{\displaystyle X}Utilizando la información mutua , esto se puede escribir como  :

I(incógnita;Y)I(incógnita;Z),{\displaystyle I(X;Y)\geqslant I(X;Z),}

con la igualdadI(incógnita;Y)=I(incógnita;Z){\displaystyle I(X;Y)=I(X;Z)}si y solo siI(incógnita;YZ)=0{\displaystyle I(X;Y\mid Z)=0}. Eso es,Z{\displaystyle Z}yY{\displaystyle Y}contienen la misma información sobreincógnita{\displaystyle X}, yincógnitaZY{\displaystyle X\rightarrow Z\rightarrow Y}También forma una cadena de Markov. [ 2 ]

Prueba

Se puede aplicar la regla de la cadena para la información mutua para obtener dos descomposiciones diferentes deI(incógnita;Y,Z){\displaystyle I(X;Y,Z)}:

I(incógnita;Z)+I(incógnita;YZ)=I(incógnita;Y,Z)=I(incógnita;Y)+I(incógnita;ZY){\displaystyle I(X;Z)+I(X;Y\mid Z)=I(X;Y,Z)=I(X;Y)+I(X;Z\mid Y)}

Por la relaciónincógnitaYZ{\displaystyle X\rightarrow Y\rightarrow Z}, sabemos queincógnita{\displaystyle X}yZ{\displaystyle Z}son condicionalmente independientes, dadoY{\displaystyle Y}, lo que significa la información mutua condicional ,I(incógnita;ZY)=0{\displaystyle I(X;Z\mid Y)=0}La desigualdad del procesamiento de datos se deriva entonces de la no negatividad deI(incógnita;YZ)0{\displaystyle I(X;Y\mid Z)\geq 0}.

Véase también

Referencias

  1. Beaudry, Normand (2012), "Una prueba intuitiva de la desigualdad del procesamiento de datos", Quantum Information & Computation , 12 ( 5–6 ): 432–441 , arXiv : 1107.0740 , Bibcode : 2011arXiv1107.0740B , doi : 10.26421/QIC12.5-6-4 , S2CID 9531510 
  2. Portada; Thomas (2012). Elementos de la teoría de la información . John Wiley & Sons.
  • http://www.scholarpedia.org/article/Mutual_information