鲍勃的最佳选择是猜测 t 概率最大的值。
如果您愿意使用Rényi熵,那么Boztaş的熵,猜测和密码学中的第17号命题指出t 猜测最多
1−2−H2(μ)(1−logtlogn)≈ln2(1−logtlogn)H2(μ),
哪里
n是域的大小。当然,对
t 是非常糟糕的,也许Boztaş专注于熵的另一种形式。
对于香农熵,您可以尝试解决对偶优化问题:给定固定的失败概率 δ,找到这种分布的最大熵。使用的凸性−xlogx,我们知道分布 μ 具有形式 a,b,…,b;b,…,b,c,在哪里 a≥b≥c, a+(t−1)b=1−δ和 c=δ−⌊δb⌋b。我们有t−1+⌊δb⌋ 获得概率的值 b。调理s=⌊δb⌋,我们可以尝试寻找 b从而使熵最小化。为了正确的价值s,这将是一个内部点(导数消失)。我不确定如何使用这种方法获得渐近估计。