作者
上市的：- 达克鲁斯，费利佩·爱德华多·洛佩斯
- 乔·维托·维埃拉·弗劳齐诺
- 塞尔吉奥·罗伯托·洛佩斯
- 蒂亚戈·德利马·普拉多
摘要
自从递归图（RP）和递归量化分析（RQA）的发展以来，人们对使用递归技术研究物理系统的许多领域越来越感兴趣。特别是，作为RQA的一部分，我们观察到递归微观状态概念的发展，定义为从递归图中获得的小块。可以表明，其他一些RQA可以作为递归微状态的函数进行计算，这些微状态的发生概率可以定义一个信息熵，即所谓的递归微状态熵。还观察到，递归微状态和递归熵由于其对称性，可以区分相关和不相关的随机和确定性状态。本文提出了计算递归微观状态熵的解析表达式，避免了对大量递归微观状态进行采样的需要。这些结果在量化少量数据时尤其重要，因为在这些数据中可能无法对微观状态进行大量采样。本文提出了计算递归微观状态熵的解析表达式，避免了对大量递归微观状态进行采样的需要。我们表明，对于概率分布函数已知的情况，我们的结果是准确的。对于其他情况，可以近似计算结果。另一个重要的事实是，近似结果可以推广到任何大小的微观状态，使其成为计算递归熵的有力工具。我们的近似方法允许我们知道这些属性是什么，以及如何以尽可能最佳的方式利用这个量词，并将内存使用量降至最低。最后，我们证明了我们的分析结果与数值模拟的一致性。
建议引用
达克鲁斯、费利佩·爱德华多·洛佩斯和弗劳齐诺、乔·维托尔·维埃拉和洛佩斯、塞尔吉奥·罗伯托和普拉多、蒂亚戈·德利马，2024年。"计算递归微观状态熵的分析结果,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第638（C）卷。手柄：RePEc:eee:phsmap:v:638:y:2024:i:c:s0378437124001377
内政部：10.1016/j.physa2024.129629
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