Quantisierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Laufzeit: ab 01.01.1996
Partner: S. Graf (Universität Passau)
Kurzfassung
Die Vektorquantifizierung spielt eine wichtige Rolle bei der Kompression akustischer und visueller Daten. Die mathematische Modellierung führt auf das Problem der Approximation von Wahrscheinlichkeitsverteilungen durch diskrete Wahrscheinlichkeitsmaße. (Das wahrscheinlichkeitstheoretische Quantisierungskonzept ist vom Quantisierungsbegriff der Quantenphysik zu unterscheiden.) In diesem Forschungspropjekt wird die Güte von Quantisierungsverfahren unter diversen Fehlermassen untersucht. Für die...Die Vektorquantifizierung spielt eine wichtige Rolle bei der Kompression akustischer und visueller Daten. Die mathematische Modellierung führt auf das Problem der Approximation von Wahrscheinlichkeitsverteilungen durch diskrete Wahrscheinlichkeitsmaße. (Das wahrscheinlichkeitstheoretische Quantisierungskonzept ist vom Quantisierungsbegriff der Quantenphysik zu unterscheiden.) In diesem Forschungspropjekt wird die Güte von Quantisierungsverfahren unter diversen Fehlermassen untersucht. Für die immer häufiger eingesetzten fraktalen Modelle soll der Zusammenhang zwischen der Konvergenzgeschwindigkeit des Quantisierungsfehlers und Dimensionskonzepten der fraktalen Geometrie geklärt werden.» weiterlesen» einklappen
Veröffentlichungen
- Graf, Siegfried; Luschgy, Harald
- Quantization for probability measures with respect to the geometric mean error
- Luschgy, H.; Graf, S.; Univ., Trier
- Quantization for probability measures in the Prohorov metric
- Graf, Siegfried; Luschgy, Harald
- Rates of convergence for the empirical quantization error
- Luschgy, Harald
- Foundations of quantization for probability distributions
- Graf, S.; Luschgy, H.
- The Quantization of the Cantor Distribution