Guessing Individual Sequences: Generating Randomized Guesses Using Finite-State Machines

Motivated by earlier results on universal randomized guessing, we consider an individual-sequence approach to the guessing problem: in this setting, the goal is to guess a secret, individual (deterministic) vector <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">x^{n}=(x_{1},\ldots,...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE transactions on information theory Jg. 66; H. 5; S. 2912 - 2920
1. Verfasser:	Merhav, Neri
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York IEEE 01.05.2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Algorithms Asymptotic properties Binary trees Compressibility Data compression Decoding finite–state machine Guessing exponent Hidden Markov models incremental parsing individual sequences Lempel–Ziv algorithm Password Probabilistic logic Randomization randomized guessing sequence complexity side information State machines Viterbi algorithm
ISSN:	0018-9448, 1557-9654
Online-Zugang:	Volltext
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