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微分熵


微分熵與普通熵或絕對熵的區別在於隨機變數不必是離散的。給定一個連續隨機變數 X,其機率密度函式為 f_X(x),微分熵 h(X) 定義為

 -int_(-infty)^inftyf_X(x)lnf_X(x)dx=-<lnf_X(x)>.
(1)

當我們有一個連續隨機向量 X,它由 n 個隨機變數 X_1X_2、 ...、 X_n 組成時,X 的微分熵定義為 n 重積分

h(X)=-int_(-infty)^inftyf_(X)(x)lnf_(X)(x)dx
(2)
=-<lnf_(X)(x)>,
(3)

其中 f_(X)(x)X 的聯合機率密度函式。

因此,例如,具有協方差矩陣 P 的多元高斯隨機變數 X 的微分熵為

h(X)=1/2ln[(2pie)^n|det(P)|]
(4)
=1/2n[1+ln(2pi)]+1/2ln|det(P)|.
(5)

微分熵的其他性質包括

 h(X+c)=h(X),
(6)

其中 c 是一個常數,並且

 h(aX)=h(X)+ln|a|,
(7)

其中 a 是一個比例因子,X 是一個標量隨機變數。上述性質可以推廣到隨機向量 X 乘以矩陣 A 的情況:

 h(AX)=h(X)+ln|det(A)|,
(8)

其中 det(A) 是矩陣 A 的行列式。


另請參閱

此條目的部分內容由 Marwan A. Mattar 貢獻

此條目的部分內容由 Matthew R. Rudary 貢獻

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參考文獻

Cover, T. M. 和 Thomas, J. A. 資訊理論基礎。 紐約:威利出版社,1991年。

在 中被引用

微分熵

請引用本文為

Mattar, Marwan A.; Rudary, Matthew R.; 和 Weisstein, Eric W. “微分熵。” 來自 -- 資源。 https://mathworld.tw/DifferentialEntropy.html

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