有限アルファベットにおけるプラグイン推定量の漸近挙動
サンプルサイズの増加に伴い動的に変化する有限アルファベットにおけるシャノンエントロピーのプラグイン推定量の漸近正規性、Berry-Esseen不等式、および中程度の偏差原理が成立することを示した。
チャネルを介した識別のための逆変換手法
チャネルを介した識別問題に対する逆変換手法を包括的に解説する。特に、Hayashi、Watanabe、Ahlswede、Dueckらの先駆的な研究成果に焦点を当てる。
情報の構造に関する一般化
部分σ-代数を用いて、損失関数に関する不確実性の定量化を一般化した。エントロピーと情報は、完全な知識と部分的な知識への不確実性の削減として統一的に扱える。
情報理論の先駆者、寧蔡に捧ぐ
寧蔡は情報理論の分野で先駆的な業績を残し、ネットワークコーディングの開拓者として知られている。彼の研究は通信複雑性、任意変動チャネル、量子情報理論など、広範囲にわたる。寧蔡は多くの研究者を指導し、学界に大きな影響を与えた。
情報理論と関連分野に関するワークショップ - 蔡宁の追悼
蔡宁の逝去を悼み、情報理論と関連分野における彼の卓越した貢献を称える。
Shannon情報理論に基づく二次歪み率-歪み関数の下限と上限
Shannon情報理論に基づき、二次歪み率-歪み関数の下限と上限を導出し、その特性を明らかにする。
情報漏洩メトリクスの漸近的挙動
情報理論的な情報漏洩メトリクスは、観測された変数Yを通して私的変数Xについて漏洩する情報量を定量化する。これらのメトリクスは、敵対者に対してXを秘匿したい場合のシステムのプライバシーを評価するのに使用できる。ポイントワイズ情報漏洩メトリクスは、特定の実現値yを観測した際の漏洩を定義し、グローバルメトリクスは全体的な漏洩量を定量化する。多数の独立な観測値を得た敵対者の場合、プライバシーは指数関数的に劣化し、その速度は最小のChernoff情報によって決まる。
トレーニングデータの圧縮としての基盤モデルの学習: 情報、モデルの重み、著作権法について
基盤モデルの学習は、トレーニングデータを圧縮した形でモデルの重みに表現されている。このことから、モデルの重みは、保護されたトレーニングデータの複製物や派生著作物と見なすことができる。
単一挿入と単一削除を訂正する非二進量子符号のデコーディングアルゴリズム
単一挿入と単一削除の複合エラーに対する訂正アルゴリズムを提供する。
秘密情報の漏洩に関する一般化された公理的アプローチ
本論文では、Kolmogorov-Nagumo f-平均を用いて秘密情報を推測する敵対者を含む量的情報流(QIF)の枠組みを拡張する。これにより、事前および事後の脆弱性の一般化された概念と、これらのf-平均ベースの脆弱性がどのように相互作用するかを示す一般化された公理的関係を導出する。この拡張された枠組みは、QIF枠組み外で導出された一部の情報漏洩尺度(α-漏洩、最大α-漏洩、(α,β)-漏洩)を説明することができる。
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