Ненты (H, T, T, H, T). Такие векторы распространены в теории

Вероятность, если они могут быть сгенерированы повторной выборкой.

Если такой вектор сформирован выборкой с заменой, он имеет

Только небольшая особенность в том, что каждое значение происходит от одного и того же

Набор компонентов, тогда как более общий тип, S.3 / 5 для

Например, для каждого компонента может быть свой набор.

Ограничение в наборе последовательностей. Набор таких последовательностей может

Показать ограничение, так же как набор векторов (S.7 / 11), не имея

Полный спектр, что спектр компонентов, если бы они были независимыми-

172

энт, сделало бы возможным. Если последовательность имеет конечную длину, например

Пять вращений монеты, как и в предыдущем абзаце, ограничение

Можно идентифицировать и обрабатывать точно так же, как в S.7 / 11. Однако когда

Он бесконечно длинный, как это часто бывает с последовательностями (чьи

Прекращение часто бывает произвольным и неуместным) мы должны использовать некоторые

Другой метод, не меняя, однако, существенного.

Что это за метод, можно узнать, рассмотрев, как

Может быть задан бесконечно длинный вектор. Ясно, что такой вектор не может

Быть полностью произвольным по компонентам и значениям, как и вектор

В S.3 / 5, в течение бесконечного времени, и бумага будет необходима для

Его запись. Обычно такие бесконечно длинные векторы являются заданными.

Подтверждено каким-то процессом. Сначала значение начального компонента равно

Задано, а затем к

последовательно генерировать следующие компоненты (например, «интегрировать-

Ции»из S.3 / 9).

Теперь мы можем сделать вывод, что необходимо, если набор таких векторов

Чтобы не показывать никаких ограничений. Предположим, мы создаем набор «без кон-

Деформация», и продолжайте покомпонентно. К S.7 / 12 первый

Компонент должен принимать полный диапазон значений; тогда каждая из этих ценностей

Должны сочетаться с каждой из возможностей второго компонента.

Низкие значения; и каждая из этих пар должна сочетаться с каждым из

Возможные значения третьего компонента; и так далее. Правило таково, что как

Каждый новый компонент добавляется, все его возможные значения должны встречаться.

Теперь будет видно, что набор векторов без ограничений коррелирует.

Отвечает на цепь Маркова, которая при каждом переходе имеет все

Переходы равновероятны. (Когда вероятность становится

Фактическая частота, будет возникать множество цепочек, что обеспечит установленную

Последовательностей.) Таким образом, если есть три возможных состояния для каждой ком-

Ponent, последовательности без ограничений будут набором, сгенерированным

Матрица

↓ ABC

А 1/3 1/3 1/3

В 1/3 1/3 1/3

С 1/3 1/3 1/3

Бывший. 1: Экспоненциальный ряд определяет бесконечно длинный вектор с компонентами:

xx x 1, x, ----, ---------, -----------------,…  --- 2 2 ∙ 3 2 ∙ 3 ∙ 4

Какое преобразование порождает серию, получая каждый компонент из

что слева? (Подсказка: назовите компоненты t1, t2,... и т. Д.; ti 'то же, что и

t1 + 1.)

Бывший. 2: Показывает ли сериал, созданный настоящим штампом, ограничение?

Бывший. 3: (Продолжение.) Есть ли серия Ex. 9/4/3?

2

3

4

173

ANINTROD UC TIONTOCYBER NE TICS

IN CESSA NT TR AN SMI SSIO N

EN TRO PY

Мы видели в S.7 / 5 и главе 8, как информационные

Не может передаваться в большем количестве, чем количество

Разнообразие позволяет. Мы видели, как ограничение может уменьшить некоторые

Потенциальное количество разнообразия. И мы только что видели в предыдущем

В этом разделе рассказывается, как такой источник разнообразия, как цепь Маркова,

Нулевое ограничение, когда все его переходы равновероятны. Это следует

Указывает на то, что это условие (нулевого ограничения) является тем, которое позволяет

Источник информации, если он ведет себя как цепь Маркова, транс-

Максимальное количество информации (в заданное время).

Шеннон разработал меру количества показываемого разнообразия.

Цепью Маркова на каждом шаге - энтропией - что доказало