Anintrod uc tiontocyber ne tics. In cessa nt tr an smi ssio n

IN CESSA NT TR AN SMI SSIO N

Тогда средняя энтропия (на шаг в последовательности) равна

0,449 × 0,811 + 0,429 × 0,811 + 0,122 × 1,061 = 0,842 бит.

Вращение монеты многократно производит серию с энтропией на каждом

Спин, 1 бит. Итак, серия локаций, сделанных одним из насекомых

Время идет не так сильно, как серии, произведенные

Закрученная монета, 0,842 меньше 1,00. Таким образом Шеннон

Мера позволяет сравнивать различные степени разнообразия.

Причина использования средневзвешенного значения заключается в том, что мы начинаем с

Нахождение трех энтропий: 0,811, 0,811 и 1,061; и от них

Мы хотим одного. Если бы все они были одинаковыми, мы бы, очевидно, просто использовали

Это значение, но это не так. Однако мы можем рассуждать так: когда

система достигла равновесия, 45 ° / O насекомых будет на

состояние B, 43% на W и 12% на P. Это эквивалентно, поскольку насекомые

Циркулируют между всеми штатами, говоря, что каждое насекомое тратит

45% времени в B, 43% в W и 12% в P. Другими словами, 45%

переходов будет из B, 43% из W и 12% из P.

Таким образом, 45% его переходов будут связаны с энтропией или разнообразием

0,811, 43% также с 0,811 и 12% с 1,061. Таким образом, переходный

С энтропией 0,811 будут частыми (а значение

«0,811» должно иметь большое значение) и те, у которых энтропия равна 1,061.

Будет довольно редко (а значение «1.061» не должно иметь большого значения). Так

средневзвешенное значение: 88% в пользу 0,811 и 12% в пользу

Пользу 1.061, т.е.

45 × 0,811 + 43 × 0,811 + 12 × 1,061

средневзвешенное значение = ----------------------------------------------- -------------------------------------------

45 + 43 + 12

Что, по сути, и использовалось выше.

Бывший. 1: Покажите, что серия H и T, произведенная вращающейся монетой, имеет средний

энтропия 1 бит на спин. (Подсказка: постройте матрицу вероятностей перехода).

галстуки.)

Бывший. 2: (Продолжение.) Что происходит с энтропией, если монета смещена? (Подсказка: попробуйте

эффект изменения вероятностей.)

(2) Если применяется к источнику информации, с несколькими наборами проблем.

Способностей, матрица переходных вероятностей должна быть марковской;

То есть вероятность каждого перехода должна зависеть только от

в состоянии, в котором находится система (операнд), а не в состояниях, в которых она

Было раньше (S.9 / 7). При необходимости состояния источника должны

Сначала нужно переопределить, как в S.9 / 8, чтобы оно стало марковским.

(3) Несколько энтропий нескольких столбцов усредняются.

(S.9 / 12) с использованием пропорций конечного равновесия (S.9 / 6).

Отсюда следует, что теоремы предполагают, что система, как бы она ни была

Было начато, разрешено продолжаться в течение долгого времени, так что

Состояния достигли своих равновесных плотностей.

Следовательно, результаты Шеннона должны быть применены к биологическому партнеру.

Риал только после того, как будет проведена детальная проверка их применимости.

Аналогичное предупреждение может быть сделано перед любой попыткой

Играть свободно и на чисто словесном уровне с двумя энтропиями

Шеннона и статистической механики. Аргументы в этих суб-

Объекты нуждаются в тщательном уходе при очень незначительном изменении условий или

Предположения могут привести к изменению утверждения от строго истинного

До смехотворно ложного. Перемещение по этим регионам похоже на перемещение в

Джунгли полны ловушек. Те, кто больше всего разбирается в предмете,

Обычно наиболее осторожно об этом говорят.

Бывший. 1. Рассчитайте мысленно энтропию матрицы с переходными вероятностями.

↓

А

B

C

А

0,2

0,7

0,1

B

0

1.0

0

C

0,3

0,3

0,4

(Подсказка: это не подвиг расчета, а поиск необычной простоты.

Что означает цифра 1 на главной диагонали (Пример 9/5/1)? Так какой финал

равновесие системы? Имеют ли значение энтропии столбцов A и C? А также

какова энтропия столбца B (Пример 9/11/6)?)

Бывший. 2: (Продолжение.) Объясните парадокс: «Когда система находится в точке А, существуют различные

неопределенность или неопределенность в следующем состоянии, поэтому энтропия не может быть равна нулю».

Прежде чем развивать тему, следует также заметить