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High Signal-to-Noise Ratio Asymptotics of Entropy-Constrained Gaussian Channel Capacity

2026

Résumé

We study the input-entropy constrained Gaussian channel capacity problem in the asymptotic high signal-to-noise ratio (SNR) regime. We show that the capacity-achieving distribution as SNR goes to infinity is given by a discrete Gaussian distribution supported on a scaled integer lattice. Further, we show that the gap between the input entropy and the capacity decreases to zero exponentially in SNR, and characterize this exponent.

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Concepts associés (20)

Bandwidth (computing)

In computing, bandwidth is the maximum rate of data transfer across a given path. Bandwidth may be characterized as network bandwidth, data bandwidth, or digital bandwidth. This definition of bandwidth is in contrast to the field of signal processing, wireless communications, modem data transmission, digital communications, and electronics, in which bandwidth is used to refer to analog signal bandwidth measured in hertz, meaning the frequency range between lowest and highest attainable frequency while meeting a well-defined impairment level in signal power.

Throughput

Le throughput est le taux de production ou la vitesse à laquelle quelque chose peut être traitée. Ce terme peut aussi désigner le débit global d'un routeur ou d'un nœud du réseau. Lorsqu'il est utilisé dans le cadre des réseaux de télécommunications, tels que ethernet ou un réseau radio en mode paquet, le throughput d'un réseau est le débit de transmission utile du réseau sur un canal de communication (messages reçus avec succès). Les données de ces messages peuvent être émises sur un lien physique ou logique, ou bien à travers un nœud du réseau.

Loi de probabilité

thumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.

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Testing the choice of a mixing distribution in discrete choice models