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A Method for Bounding Tail Probabilities
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AI
DOI：10.1109/ACCESS.2026.3650974.png)
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摘要
En 中文
我们提出了一种方法，用于对连续随机变量（RV）的右尾概率和左尾概率进行上界和下界估计。对于随机变量X的右尾概率，其概率密度函数为f(x)，该方法首先需要设定一个连续、正且严格递减的函数g(x)，使得-f(x)/g'(x)为递减和递增函数，对所有x>x₀成立，由此分别得到上界和下界，形式为-f(x)g(x)/g'(x)，对所有x>x₀，其中x₀为某一点。类似地，对于X的左尾概率的上界和下界，该方法首先需要设定一个连续、正且严格递增的函数g(x)，使得f(x)/g'(x)为递增和递减函数，对所有x
Keyword:
Lower bound
Upper bound
Channel capacity
AWGN channels
Probability density function
Iterative methods
Random variables
Error analysis
Signal to noise ratio
Reliability theory
Tail probabilities
tail bounds
continuous random variables
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W
机构
引用论文
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On the Evaluation of the Polyanskiy-Poor–Verdú Converse Bound for Finite Block-Length Coding in AWGN
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