熵率
在概率的数学理论中,非正式地说,一个随机过程的熵率或信源信息率是在一个随机过程的平均信息的时间密度。对于一个索引可数的随机过程,熵率 Η(X) 是 n 个 Xk 过程作为成员的联合熵,在 n 趋向无穷时的极限: :\Eta(X) = \lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} \Eta(X_1, X_2, \dots X_n) 前提是该极限存在。另一种相关量为: :\Eta'(X) = \lim_{n \to \in…
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在概率的数学理论中,非正式地说,一个随机过程的熵率或信源信息率是在一个随机过程的平均信息的时间密度。对于一个索引可数的随机过程,熵率 Η(X) 是 n 个 Xk 过程作为成员的联合熵,在 n 趋向无穷时的极限: :\Eta(X) = \lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} \Eta(X_1, X_2, \dots X_n) 前提是该极限存在。另一种相关量为: :\Eta'(X) = \lim_{n \to \in…
一個由A部分和B部分組成的量子力學的系統,A與B之間可能存在某種遠距離的相關性,即使A與B之間並不存在交互作用力,這種關聯仍然存在,而且A部分和B部分的空間距離可以很遠,這種概念稱為糾纏。糾纏的強弱程度常利用糾纏熵來定量分析。事實上,糾纏的概念並不侷限只把系統分成兩個部分,但是多個部份的糾纏強弱在定量分析上遭遇許多困難,目前仍是物理學家研究的課題之一。常見的糾纏熵都是定義在一個由A部分和B部分組成的純態系統,例如:冯诺依曼熵、倫伊熵。 …