Nouvelle approche de la quantification vectorielle avide.

Résumé Nous étendons certains résultats de taux de convergence de séquences de quantification avides déjà étudiés dans [16]. Nous montrons, pour une classe plus générale de distributions satisfaisant un certain contrôle, que l'erreur de quantification de ces séquences a un taux de convergence n - 1 d et que la propriété de mauvaise correspondance de la distorsion est satisfaite. Nous donnerons quelques estimations non asymptotiques de type Pierce. Le caractère récursif de la quantification vectorielle gourmande permet certaines améliorations de l'algorithme de calcul de ces séquences et l'implémentation d'une formule récursive d'intégration numérique basée sur la quantification. De plus, nous établissons d'autres propriétés de sous-optimalité des séquences de quantification gourmande.