最大熵方法被广泛应用于包括统计力学、频谱分析和图像处理等多个领域。 最大熵方法的特点之一是在研究的问题中,利用信息熵对问题进行建模,再把信息熵最大作为一个假设条件用于问题的求解中,这个方法得到的结果往往具有有效性。在复杂的实际问题中,随机量的概率分布往往是很难精确测定的,一般只能测得其数学期望、方差等信息,或在已知某些限定条件下测得峰值等。但符合这些测量值的分布可能存在多种,通常其中有一种分布的熵最大,它有望能在已知信息的基础上保留最大的不确定性。选用这种具有最大熵的分布作为该随机变量的分布,能很大程度上将信息损失风险降到最低,是一种有效的处理方法和准则。 信息熵是从热力学中借用提出的,热力学中的热力学熵一般是表示分子状态混乱程度的物理量,而信息熵则是用来描述信源的不确定度与信息量。假设事件发生的概率为,不确定性函数为。当不确定性函数是对数函数时,是概率的单调递降函数,且具有可加性,满足两个独立信号所产生的不确定性应等于各自不确定性之和,即,。在信源中,信息熵通常考虑的是所有可能发生情况的平均不确定性,如果一个信号源的变量可取个离散值,对应的概率是,且彼此独立,则信号源的熵是:。 |
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