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高斯源下率失真分类函数的通用表达

研究高斯信源下率失真分类函数及其通用表达问题。针对传统率失真理论的局限,提出融合分类约束与感知需求的码率-失真-感知-分类模型。推导标量高斯信源下率失真分类函数闭式解,证明最优分类约束对应的最大失真是最小失真的两倍,并提出单一编码器满足多约束时无码率惩罚的通用

通用 函数 高斯 率失真 率失真分类 2025-09-09 11:50  7

Besov空间

这三个参数共同刻画了函数在 “光滑性 - 振荡性 - 局部 / 全局可积性” 上的精细特征,是调和分析与偏微分方程中分析 “非光滑函数正则性” 的核心工具。

函数 besov空间 besov 2025-09-07 13:13  3