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开放域插入信息的度量。一: 插入熵和所有度的信息函数。 (英语) Zbl 0591.94012号

这是一系列论文中的一篇[关于第二部分和第三部分,请参阅以下评论(兹比尔0591.94013Zbl 0591.94014号)]在“开放”域(即没有空集和零概率)上研究所谓的“混合”信息理论中的信息度量(即考虑事件及其概率)。在本文中,我们发现了开域上的所有(β)-递归的3-半对称嵌入熵。我们通过求解开域上的嵌入度信息的基本方程来实现这一点。
给出的一个结果是,开放域上的所有(β)-递归、3-对称嵌入熵都具有以下形式\[\开始{alizedat}{2}&\sum^{无}_{i=1}g(xi)p_i^{\beta}-g\左(\bigcup^{无}_{i=1}x_i\right)\quad&&\text{if\(\beta\neq 0,1\);}\\&\sum^{无}_{i=1}[g(x_i)+L(p_i)]p_i-g\左(\大杯^{无}_{i=1}x_i\right)\quad&&\text{if\(\beta=1\);}\\&\sum^{无}_{i=1}[g(xi)+\ell(xi,p_i)]-g\左(\bigcup^{无}_{i=1}xi\right)\quad&&\text{if\(\beta=0\);}\end{alizedat}\]其中,\(g\)是事件空间\(D\)上的任意实值函数,\(L\)是对数,\(ell:D\ times]0,1[\to\mathbb{R}\)是第一个变量中的加法集函数,第二个变量中是对数。这是第一个出现此类\(\ell\)项的地方。

MSC公司:

94甲17 信息的度量,熵
39B99号 函数方程和不等式
39B52号 具有更一般域和/或范围的函数的函数方程
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全文: 内政部 欧洲DML

参考文献:

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