关于微分熵的一类强偏差定理

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连续随机序列样本熵的强偏差定理

连续随机序列样本熵的强偏差定理

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收 稿 日期 :20 460 9 7 ).1 基 金 项 目 :20 0 6年河 北 省 自然 科 学 基 金 项 目 E 9 6 0 07 20 60 3 7
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维普资讯
第3 O卷
第 2期
河北 理工 大学 学报 ( 自然科学 版 )
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第8章微分熵-中国科学技术大学

第8章微分熵-中国科学技术大学

第8章微分熵设X是一个随机变量,其累积分布定义函数为。

如果F(x)是连续的,则称该随机变量是连续的。

当F(x)的导数存在时,令f(x)F(x)。

若,则称f(x)是X的概f(x)=F’(x)率密度函数。

另外,使f(x)>0的所有x构成的集合称为X的支撑集。

一个以f(x)为密度函数的连续随机定义变量X的微分熵(differential entropy)定义为《信息论基础》中国科学技术大学刘斌1第8章微分熵设X是一个随机变量,其累积分布定义函数为。

如果F(x)是连续的,则称该随机变量是连续的。

当F(x)的导数存在时,令f(x)F(x)。

若,则称f(x)是X的概f(x)=F’(x)率密度函数。

另外,使f(x)>0的所有x构成的集合称为X的支撑集。

一个以f(x)为密度函数的连续随机定义变量X的微分熵(differential entropy)定义为《信息论基础》中国科学技术大学刘斌2微分熵的例子[0,a]上的均匀分布:例✓a<1时,h(X)<01时h(X)0正态分布:例《信息论基础》中国科学技术大学刘斌3连续随机变量的AEPAEP :对于一个独立同分布的随机变量序列来说, 设是一个服从密度函数f(x)的独立同分布的随机变量序列,则定理定义 对及任意的n ,定义f(x)的典型集如下定义其中中国科学技术大学刘斌4《信息论基础》连续随机变量的典型集性质集合的体积Vol(A)定义为定义连续随机变量的典型集有如下的性质连续随机变量的典型集有如下的性质:1.对于充分大的n ,定理2.对于所有的n ,33.对于充分大的n ,中国科学技术大学刘斌5《信息论基础》微分熵和离散熵的区别如果随机变量X的密度函数f(x)是黎曼定理可积的,那么《信息论基础》中国科学技术大学刘斌6微分熵和离散熵的区别H(X)是离散意义的熵,是信息熵,无限大h(X)是连续意义的熵,是微分熵h()是连续意义的熵是微分熵微分熵h(X)不代表信源X的平均不确定度,也不代表X每取一个数值所提供的平均信息量,不含有信息度量的内涵《信息论基础》中国科学技术大学刘斌7微分熵和离散熵的区别连续随机变量X经过精确到小数点后n比特位的量化处理后,熵的值大约是h(X)+n般情况下,在精确到位的意义下,()一般情况下,在精确到n h(X)+n 是为了描述X所需的平均比特数。

关于任意非负随机序列的一类强偏差定理

关于任意非负随机序列的一类强偏差定理

机序列。文章引入相对熵 ( ) 作为随机序列{ ,≥1 .联合分布与参考概率分布之间偏差的一种随机性度量, 专 n 的 J 构造几
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收 稿 日期 :20 — 3 0 0 80—5 作 者 简 介 :侯 茂 文 (9 5 ) 女 , 徽 和 县 人 , 陵 学 院 基 础 教 育 系 讲 师 。 17 一 , 安 铜 基 金 项 目:20 0 8年度 安 徽 省 高 校 省 级 自然科 学 研 究 计 划项 目 , 号 : 2 0 B 4 C 编 KJ0 8 3 Z 。

牛顿莱布尼茨公式派蒙讲解

牛顿莱布尼茨公式派蒙讲解

牛顿莱布尼茨公式派蒙讲解哎呀,今天咱们来聊聊一个听起来挺高大上的东西,牛顿莱布尼茨公式。

这个名字一听就觉得很厉害对吧?其实它就是个让人觉得很神奇的数学公式,和我们日常生活中的很多事情都扯得上关系。

牛顿和莱布尼茨这俩大佬,真的是数学界的“神仙打架”,他们各自都找到了一个解决问题的办法,结果不打不相识,搞出了这个公式,简直是个天大的巧合。

咱们得知道,这个公式主要和微积分有关。

嘿,别被这个词吓到,微积分听起来高深,其实就是在研究变化的东西。

想想你在追公交车的时候,跑得飞快,那就是一种变化嘛。

牛顿呢,老早就琢磨出,运动的东西可以用数学来描述。

那时候的他,真的是个怪才,连苹果掉下来都能想出个理论来。

于是,牛顿的三大定律就应运而生。

你说这家伙多厉害,苹果一掉,整个物理学都跟着转了。

然后呢,莱布尼茨也不甘示弱,心想我也得搞点事情。

于是他发明了一些新的符号,像“∫”这个符号,就是他搞出来的。

他让一切看起来更简单、更直观。

就是这样,牛顿和莱布尼茨分别站在各自的山头,开始了他们的数学革命。

很多人到现在都觉得,这两位大佬谁都不服谁,但其实他们的发现可以说是相辅相成,互相成就。

说到这个公式,咱们再简单解释一下。

其实就是积分和导数之间的关系。

听起来很抽象对吧?没关系,咱们可以想象成一条河。

你看,水流过的地方就是导数,表示变化的速率。

而整个河流的过程,积累起来的水量,就是积分。

简简单单,河水流动,变化跟积累就这么简单。

你要是能掌握这个道理,学数学可就没那么难了。

生活中处处都有牛顿莱布尼茨公式的身影。

比如,你早上起来,准备做一顿丰盛的早餐。

你得控制时间,煎蛋的时间、煮粥的时间,这就像在处理导数,时刻在变化。

但你想想,等你端上桌的那一刻,这一切的努力和时间的累积,就是一个完美的积分。

简单点说,吃到嘴里的美味,得靠一系列的变化和积累来实现,牛顿和莱布尼茨就教了咱们这道理。

说到这里,有人可能会问,那我们学这些公式到底有什么用呢?咱们生活中很多东西都离不开这些理论。

相依随机序列滑动平均的强偏差定理

相依随机序列滑动平均的强偏差定理

相依随机序列滑动平均的强偏差定理摘要本文主要研究任意相依连续型随机变量滑动平均的强偏差定理(即用不等式表示的强极限定理),全文共分四章.绪论部分,首先简明扼要地介绍了概率论极限理论背景以及发展现状.其次介绍了刘文创立的研究随机变量强偏差定理的基本思想与方法.最后引入了随机变量滑动平均,滑动似然比以及滑动相对熵概念.第二章.利用随机序列滑动似然比以及滑动相对熵概念作为任意随机序列联合分布与参考乘积分布(服从指数分布的独立随机变量序列)的偏差的随机性度量,并通过滑动相对熵给出了样本空间的一个子集.在此子集上得到了一类用不等式表示的强偏差定理,即小偏差定理.第三章.利用滑动似然比的概念和Laplace变换的方法,研究相依连续型非负随机变量序列滑动和的极限性质,得到了一类用不等式表示的强偏差定理,即小偏差定理.第四章.设{ξn,n≥1}是任意相依连续型随机变量序列,{B n,n≥1}是实直线上的Lebesgue可测集,1Bn (x)是B n的示性函数,本章研究{1Bn(ξn),n≥1}的极限性质,得到了一类用不等式表示的强偏差定理,并且得到关于{1Bn(ξn),n≥1}的强大数定律作为本节定理的推论.关键词:滑动平均;滑动似然比;滑动相对熵;指数分布;强偏差定理The Strong Deviation Theorems Concerning Moving Averageof Dependent Random VariablesAbstractThis dissertation makes a main study of strong deviation theorems of any con-tinuous random variable moving average(namely the strong limit theorem with the inequality).The article is divided into four chapters.Introduction:Wefirst briefly introduce probability theory limit theory background and development present situation.Secondly introduce the basic ideas and methods of small deviation theorems of random variable Liuwen founded.Finally this chapter introduces the random variable moving average、moving likelihood ratio and moving relative entropy concept.The second chapter:We use the concept of random sequence moving likelihood ratio and moving relative entropy to study the random measurement of the deviation of the random sequence joint distribution and the reference distribution.A subset of Sample space is constructed with the moving relative entropy and we get a class of strong deviation theorems represented with inequalities on this subset,that is the small deviation theorem.The third chapter is devoted to a study of the limit property of the moving sum of dependent continuous non-negative random variable sequences.With the concept of moving likelihood ratio and the method of Laplace transformation,we obtain a kind of strong deviation theorems represented with inequalities i.e.the Small Deviation Theorem In chapter4,we study the limit property of{1B(ξn),n≥1}for an arbitrary depen-ndent continuous random variable sequence{ξn,n≥1}where{B n,n≥1}is a sequence of Lebesgue sets of the real line and1Bis the characteristic of B n for each n∈ω.A classnof strong deviation theorem represented with inequalities is obtain.Moreover,we show that the strong law of large numbers of{1B(ξn),n≥1}is an immediate consequence ofnthe theorem in this section.安徽工业大学硕士毕业论文5Keywords:moving average;moving likelihood ratio;moving relative entropy;expo-nential distribution;strong deviation theorem文中部分缩写与符号说明µ, µ———概率测度a.s.———几乎必然µ−a.s.———依概率µ几乎必然L n(ω)———滑动似然比———滑动相对熵h µµ1(.)———示性函数log———自然对数R+———正实数R−———负实数↗———单调递增↘———单调递减目录第一章绪论 (1)第二章基于指数分布的随机序列滑动平均的强偏差定理 (5)第三章Laplace变换与随机变量滑动和的一类强偏差定理 (10)第四章连续型随机变量滑动平均的一类强偏差定理 (17)第五章总结与展望 (24)参考文献 (25)致谢 (28)附录 (29)安徽工业大学硕士毕业论文第一章绪论概率论是研究大量随机现象的统计规律性的数学学科。

bendixson-dulac定理

bendixson-dulac定理

bendixson-dulac定理标题:深入理解Bendixson-Dulac定理Bendixson-Dulac定理是微分方程理论中的一个重要工具,特别在研究平面线性微分系统的稳定性问题时具有重要应用。

本文将逐步解析这个定理的内涵、证明过程以及其在实际问题中的应用。

一、定理概述Bendixson-Dulac定理主要应用于二维连续时间动力系统,它的基本表述如下:对于二维连续时间动力系统\dot{x}=f(x,y)和\dot{y}=g(x,y),如果存在一个连续可微函数\psi(x,y)满足\psi_x f + \psi_y g在整个区域D内不恒等于零,并且D内部没有不动点(即f(x,y)=0和g(x,y)=0无解),那么在D 内部,系统不存在闭轨。

其中,\psi_x和\psi_y分别表示\psi关于x和y的偏导数。

二、定理证明证明Bendixson-Dulac定理的关键在于理解和运用Green公式。

Green公式是一个在数学分析中非常重要的工具,它将曲面的双重积分转化为边界的线积分。

首先,我们考虑函数h(x,y,t) = \psi(x(t),y(t)),其中(x(t),y(t))是系统\dot{x}=f(x,y)和\dot{y}=g(x,y)的解。

对h进行全微分,得到:dh = \frac{\partial h}{\partial t}dt + \frac{\partial h}{\partial x}dx + \frac{\partial h}{\partial y}dy = (\psi_x f + \psi_y g)dt由于\psi_x f + \psi_y g在D内不恒等于零,我们可以选择一个足够小的时间区间[t_0,t_1],使得在该区间内\psi_x f + \psi_y g不恒为零。

然后,我们可以应用Green公式,将h在矩形区域R=[t_0,t_1]\times D上的双重积分转化为边界线积分:\int_R dh = \int_{\partial R} h ds其中,\partial R是R的边界,由四条线段组成:L_1是从(t_0,x_0,y_0)到(t_1,x_0,y_0)的线段,L_2是从(t_1,x_0,y_0)到(t_1,x_1,y_0)的线段,L_3是从(t_1,x_1,y_0)到(t_1,x_1,y_1)的线段,L_4是从(t_1,x_1,y_1)到(t_0,x_0,y_1)的线段,然后回到(t_0,x_0,y_0)。

熵权topsis原理

熵权topsis原理

熵权topsis原理宝子!今天咱们来唠唠这个熵权TOPSIS原理,可有趣啦。

咱先来说说熵这个概念吧。

熵呀,就像是一种混乱程度的度量。

你想啊,假如你有个房间,东西乱七八糟到处扔,那这个房间的熵就很大;要是东西都整整齐齐地摆放着,那熵就小。

在数据的世界里也是这样的哦。

熵权呢,就是根据数据的这种混乱程度来给每个指标确定一个权重。

比如说,有一堆数据是关于学生成绩的,像语文成绩、数学成绩、英语成绩啥的。

如果某个学科的成绩数据特别分散,也就是很混乱,那这个学科在综合评价里的权重可能就会比较大,因为它能提供更多的信息呢。

就好像在一群学生里,数学成绩高的高、低的低,差距很大,那这个数学成绩这个指标就很有“话语权”,这就是熵权的一个大概意思啦。

再来说说TOPSIS。

这名字听起来有点酷吧?TOPSIS的想法特别简单又特别妙。

它就是找一个最理想的方案和一个最不理想的方案。

还是拿学生成绩举例哈。

最理想的方案呢,就是每个学科成绩都是满分,那简直是超级学霸的成绩;最不理想的方案就是每个学科成绩都是最低分。

然后呢,我们要评价的那些学生的成绩就处在这两个极端之间。

TOPSIS就是去计算每个学生的成绩离这个最理想的方案有多近,离最不理想的方案有多远。

离最理想的方案越近,那这个学生的综合评价就越高呀。

那熵权和TOPSIS结合起来是怎么回事呢?这就像是给TOPSIS这个小机灵鬼穿上了一件更合身的衣服。

熵权确定了每个指标的重要性,就像给每个学科成绩在评价里定了个重要程度的等级。

然后TOPSIS就根据这个权重,更合理地去衡量每个对象(比如每个学生)离理想和不理想的距离。

这样算出来的结果就更科学、更靠谱啦。

比如说,我们要评估几个不同的投资项目。

有一些指标,像收益啦、风险啦、投资周期啦等等。

通过熵权的方法,我们能知道在这些项目里,哪个指标更能体现项目的好坏,哪个指标比较杂乱无章,更值得关注。

然后用TOPSIS,把每个项目放在这个有了权重的框架里,看看哪个项目最接近那种收益又高、风险又低、投资周期又短的理想项目,哪个项目又最接近那种收益低、风险高、投资周期长的糟糕项目。

熵值法的原理及实例讲解讲解学习

熵值法的原理及实例讲解讲解学习

熵值法的原理及实例讲解讲解学习熵值法1.算法简介熵值法是一种客观赋权法,其根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。

设有m 个待评方案,n 项评价指标,形成原始指标数据矩阵n m ij x X ?=)(,对于某项指标j x ,指标值ij X 的差距越大,则该指标在综合评价中所起的作用越大;如果某项指标的指标值全部相等,则该指标在综合评价中不起作用。

在信息论中,熵是对不确定性的一种度量。

信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不确定性就越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个方案的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大!因此,可根据各项指标的变异程度,利用信息熵这个工具,计算出各个指标的权重,为多指标综合评价提供依据!2.算法实现过程2.1 数据矩阵mn nm n m X X X X A ?????? ??=ΛM M M Λ1111其中ij X 为第i 个方案第j 个指标的数值2.2 数据的非负数化处理由于熵值法计算采用的是各个方案某一指标占同一指标值总和的比值,因此不存在量纲的影响,不需要进行标准化处理,若数据中有负数,就需要对数据进行非负化处理!此外,为了避免求熵值时对数的无意义,需要进行数据平移:对于越大越好的指标:m j n i X X X X X X X X X X X nj j j nj j j nj j j ij ij ,,2,1;,,2,1,1),,,min(),,,max(),,,min(212121'ΛΛΛΛΛ==+--=对于越小越好的指标:m j n i X X X X X X X X X X X nj j j nj j j ij nj j j ij ,,2,1;,,2,1,1),,,min(),,,max(),,,max(212121'ΛΛΛΛΛ==+--=为了方便起见,仍记非负化处理后的数据为ij X2.3 计算第j 项指标下第i 个方案占该指标的比重),2,1(1m j XX P n i ijijij Λ==∑= 2.4 计算第j 项指标的熵值1e 0,ln 10ln ,0,)log(*1≤≤=≥>-=∑=则一般令有关,与样本数。

一类随机偏差定理

一类随机偏差定理

一类随机偏差定理
刘文
【期刊名称】《河北工业大学学报》
【年(卷),期】1997(026)004
【摘要】利用对数似然比的概念研究非负整值相依随机变量序列的极限性质,得到一类随机偏差定理,即用不等式表示的一类强极限定理,其偏差界语依赖于样本点证明中提出了将母函数的工具应用于强极限定理研究的一种途径。

【总页数】9页(P60-68)
【作者】刘文
【作者单位】河北工业大学
【正文语种】中文
【中图分类】O211.6
【相关文献】
1.连续型随机变量序列随机选择的一类强偏差定理 [J], 汪忠志
2.任意随机变量序列关于随机选择的一类强偏差定理 [J], 王康康;杨卫国
3.任意随机序列随机条件概率调和平均的一类强偏差定理 [J], 王康康;李芳
4.随机选择系统中任意随机变量序列关于乘积分布的一类强偏差定理 [J], 王康康;李芳
5.任意随机序列关于非齐次马氏链的随机和的一类随机偏差定理 [J], 王康康; 陈庆因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

大偏差原理

大偏差原理

大偏差原理大偏差原理(大偏差理论,英语:Large Deviation Theory)是概率论和统计学中的一种理论框架。

它是描述极端事件发生概率的理论。

该理论的核心思想是:对于大多数系统,它们的行为是通常的和可预测的,但是在某些情况下,它们可能会有意想不到的极端行为。

大偏差原理提供了一种量化极端事件发生的概率的方法,该方法被广泛应用于物理学、通信工程、统计物理学、生物学、金融和计算机科学等领域。

大偏差原理通过对随机过程的路径的比较来描述极端事件发生概率。

假设一个随机过程可以写成X1,X2,...Xn等n个独立同分布的随机变量的形式。

对于任意一个给定的数r,定义一个事件A_r,表示随机变量Xn/n的平均值大于等于r,即A_r={Xn/n >= r}。

则一个随机过程的大偏差原理可以描述为,当n趋近于无穷时:P(Xn/n >= r) ~ e^{-nI(r)}I(r)是随机过程路径的贡献函数,也就是事件A_r的率函数。

具体来说,I(r)可以用下式计算:I(r) = sup_{t}(rt - I(t))式中的sup表示取fits值。

通过这个式子的形式,可以看出I(r)是t和rt之间的函数,而且随着r的增大而增大,且I(r)是下凸函数。

这个定理的含义是,当n趋近于无穷时,事件A_r发生的概率将会按照e^{-nI(r)}的形式指数级下降。

对于给定的r,I(r)表示了随机过程中路径发生A_r事件的难度,也就是其极端程度。

特别地,当I(r)为0时,表示r是随机变量X的期望,此时,事件A_r的概率是最大的。

大偏差原理是处理极端事件的重要工具之一。

在通信工程中,需要将信息传输的错误率控制在非常低的水平上。

利用大偏差原理,可以计算出具有给定错误率的通信系统的最优功率分配。

同样,在生物学中,可以利用大偏差原理来描述一些生物过程中的极端事件,例如蛋白质折叠过程中出现极端错误的概率。

大偏差原理是处理极端事件和对随机过程进行有效建模的有力工具。

差分熵和微分熵

差分熵和微分熵

差分熵和微分熵差分熵和微分熵是两个常见的熵概念,它们在信息论、物理学和统计学中都被广泛应用。

本文将详细介绍差分熵和微分熵的概念、计算方法及其应用。

1. 差分熵差分熵是指离散信号的熵,也称为Shannon熵。

它表示在一个系统中,每个可观察事件的概率分布的不确定性,即熵越高,表示不确定性越大。

差分熵的计算公式为:$$ H = -\sum_{i=1}^{n}p(x_i)\log_2p(x_i) $$其中,$p(x_i)$表示第$i$个事件发生的概率。

差分熵在信息论中具有重要的应用,例如在数据压缩中,压缩算法可以通过减少不重要的信息,将系统中的熵降低,从而实现数据的压缩。

此外,差分熵也广泛应用于信号处理、图像处理、语音识别等领域。

2. 微分熵微分熵是指连续信号的熵。

在传统的熵概念中,将信号看作一个离散的序列,但是在实际应用中,信号通常是一个连续的函数。

因此,需要使用微分熵来描述这些连续信号的不确定性。

微分熵的计算公式为:$$ H = -\int_{-\infty}^{\infty}p(x)\log_2p(x)dx $$其中,$p(x)$表示信号在$x$处的概率密度函数。

微分熵在物理学和统计学中有广泛的应用。

例如,在动力学系统中,可以使用微分熵来衡量系统的混沌程度。

在脑电信号中,可以使用微分熵来分析脑电波的复杂性。

3. 差分熵和微分熵的区别差分熵和微分熵的区别主要在于信号的形式不同。

差分熵适用于离散信号,而微分熵适用于连续信号。

差分熵的计算是针对每个可观察事件的概率分布进行的,而微分熵的计算是针对信号在整个取值范围内的概率密度函数进行的。

另外,差分熵可以通过离散化连续信号的方法来计算,但是这种方法有可能会导致信息丢失和计算误差。

4. 差分熵和微分熵的应用差分熵和微分熵在很多领域都具有重要的应用,以下列举几个例子:(1) 在混沌理论中,微分熵被广泛应用于分析和预测复杂的动力学系统。

微分熵的计算可以帮助理解这些系统的混沌行为,并揭示出它们的潜在结构和规律。

sanov定理

sanov定理

sanov定理Sanov定理是概率论中的一个重要定理,它关于信息论中的熵函数和大数定律之间的关系。

Sanov定理提供了一种途径,可以从样本空间中的有限样本推导出整个概率分布的信息。

本文将介绍Sanov 定理的基本概念和推导过程。

我们来看一下熵函数的定义。

熵函数是衡量一个随机变量不确定性的度量,它可以用来描述一个随机事件的不确定性程度。

在信息论中,熵函数被定义为随机变量的每个可能取值的概率乘以对数概率的乘积之和的相反数。

熵函数越大,表示随机变量的不确定性越高。

接下来,我们来介绍一下大数定律的概念。

大数定律是概率论中的一个重要定律,它描述了随机事件的频率趋于其概率的情况。

大数定律告诉我们,当样本数量足够大时,随机事件的频率将接近其概率。

Sanov定理是将熵函数和大数定律结合起来的一个重要定理。

它告诉我们,当样本数量足够大时,随机事件的频率将接近其概率,并且频率分布的熵函数也将接近其真实概率分布的熵函数。

换句话说,Sanov定理提供了一种从有限样本推导整个概率分布的方法。

为了更好地理解Sanov定理,我们来看一个具体的例子。

假设我们有一个硬币,我们想知道它正面朝上的概率是多少。

为了估计这个概率,我们进行了100次实验,记录了正面朝上的次数。

根据大数定律,当实验次数足够多时,正面朝上的频率将接近真实概率。

假设我们进行了1000次实验,记录了正面朝上的次数为600次。

根据大数定律,我们可以估计正面朝上的概率为600/1000=0.6。

根据Sanov定理,这个频率的熵函数也将接近真实概率分布的熵函数。

这意味着,我们可以通过观察有限样本的频率分布,来推导整个概率分布的信息。

Sanov定理的推导过程比较复杂,需要使用一些概率论和信息论的知识。

在这里,我们只是简单介绍了Sanov定理的基本概念和应用,希望读者能对其有一个初步的了解。

Sanov定理是概率论中的一个重要定理,它关于信息论中的熵函数和大数定律之间的关系。

常微分方程数值计算的新方法一偏差分方法的理论与分析

常微分方程数值计算的新方法一偏差分方法的理论与分析

常微分方程数值计算的新方法一偏差分方法的理论与分析孟波
【期刊名称】《纯粹数学与应用数学》
【年(卷),期】2012(028)002
【摘要】提出了一种新的常微分方程数值计算的方法,构建了一些新的计算公式.提出的新方法计算公式繁多,是一种值得研究的常微分方程数值计算方法.【总页数】10页(P186-195)
【作者】孟波
【作者单位】联科应用研究所,山东济南250031
【正文语种】中文
【中图分类】O241.81
【相关文献】
1.三维波钢混凝土壳体的理论分析与数值计算 [J], 王丹净
2.一种常微分方程数值计算的新方法 [J], 孟波;孟纯青
3.一类常微分方程长时间数值计算稳定性分析 [J], 吕万金
4.常微分方程定性理论在动态裂纹尖端场分析中的应用 [J], 朱先奎
5.水污染问题特征有限差分方法的数值计算及理论分析 [J], 王焕
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ad微分积分误差

ad微分积分误差

ad微分积分误差AD微分积分误差微积分是数学的重要分支,其应用广泛,对于科学研究和工程实践都有着重要的作用。

在微积分中,微分和积分是两个基本的运算符号,它们可以帮助我们研究函数的变化和计算曲线下的面积。

然而,在实际应用中,由于计算机计算的有限精度和数值算法的局限性,微分和积分的计算结果往往会存在误差。

这篇文章将讨论AD微分积分误差的问题。

AD(Automatic Differentiation)自动微分是一种基于微分规则的计算方法,它可以通过计算导数来近似计算函数的微分。

AD方法具有高精度、高效率的特点,被广泛应用于科学计算、优化问题求解等领域。

然而,即使使用AD方法进行微分计算,也无法完全消除误差的产生。

这是因为计算机在进行浮点数运算时存在舍入误差,而AD方法本质上也是基于浮点数运算的。

微分误差是指在进行微分计算时,由于浮点数运算的舍入误差而引入的误差。

在函数的微分计算中,我们通常使用数值的近似方法,例如有限差分法或符号微分法。

有限差分法是一种常用的数值方法,它通过计算函数在某一点附近的两个近似值之差来近似计算导数。

然而,由于有限差分法在计算过程中需要进行除法运算,而除法运算是容易引入舍入误差的运算,所以有限差分法计算的微分结果往往存在误差。

AD方法通过利用链式法则来计算导数,避免了除法运算,从而减小了微分误差。

但是,AD方法也无法完全消除微分误差的产生。

这是因为在计算机进行浮点数运算过程中,存在舍入误差,而AD方法的基本运算仍然是浮点数运算。

另外,AD方法在计算导数时,需要构建计算图和反向传播,这些过程也会引入一定的误差。

积分误差是指在进行积分计算时,由于数值算法的近似性而引入的误差。

在实际应用中,我们通常使用数值积分方法来计算曲线下的面积。

数值积分方法包括梯形法则、辛普森法则等,它们都是通过将曲线分割成多个小区间,然后计算每个小区间的面积,最后将这些小区间的面积相加来近似计算整个曲线下的面积。

熵量守恒定律

熵量守恒定律

熵量守恒定律一、熵(entropy)量守恒定律的科学论证。

在宇宙系统中,除了质量、能量外,还有一种叫做熵量的物理量。

在宇宙中,不但质量是守恒的,能量是守恒的,而且,总的熵量也是守恒的。

1、黑洞。

1783年,英国牧师、天文爱好者米切尔根据牛顿的引力理论,提出了黑洞的思想。

当时称之为暗星。

1798年,法国数学家、物理学家和天文学家拉普拉斯认为,如果一颗发光星球的密度和体积足够大,由于星球的引力,它的光线将不能到达我们这里。

因此,宇宙间这类最大的星球可能是看不见的。

这种看不见的星球,已经含有暗黑空洞的意思。

这种星球,人们称之为拉普拉斯暗星。

现代物理学认为,质量超过3.2太阳质量的天体,在耗尽核燃料后,将没有任何力能够抗衡其引力的作用。

这里的3.2太阳质量称之为奥本海默极限。

在这样的情况下去,这种天体将在其引力的作用下,继续坍缩下,演变成看不见的天体。

这是一种特殊的天体,具有独特的特性。

通常认为,一切物质、包括光子,只要一进入这种天体,它们将再也无法从中逃逸出来。

正因为这种独特的天体具有这种奇异的性质,1969年,美国物理学家惠勒将其称之为黑洞。

黑洞存在着视界,在施瓦西度规中,其视界半径为小于等于2 GM/(c的平方)。

对于这种独特的天体,除了质量、角动量和电荷外,再也无法从视界内获得任何其他的信息。

对于这一表述,人们将其称之为黑洞三毛定则。

从德国物理学家爱因斯坦的广义相对论和黑洞理论出发,将会得出,黑洞中的物质将不断坍缩,以至于所有物质都将坍缩到r=0的奇点处。

在奇点处,时间和空间将会到达它们的尽头,物质密度将会达到无限大,物质温度也将达到极高的程度,星体的引力坍缩也就到此而终止。

从物理要求来说,奇点并不是物理世界本身应该具有的。

它的出现表明,广义相对论尚有不完善的地方。

在奇点处,也许正是广义相对论失效的地方。

2、白洞。

人们发现,在宇宙中也存在这样一些天体,这些天体体积不大,却亮得惊人。

物理学家们认为,在这种天体的中心,存在着一种更为神奇的洞,他们将其称之为白洞。

戈巴洛特第三定律

戈巴洛特第三定律

戈巴洛特第三定律戈巴洛特第三定律是信息熵理论中的一个基本规律,引用了数学和物理学的概念。

戈巴洛特第三定律的本质是信息熵的一种表现形式,其内容简而言之就是信息量和不确定性的关系越大,熵值就越高为量化的表达方式是:如果一个消息的任意部分是随机生成的,那么它的信息熵就是最大的。

这条定律可以用来度量信息的不确定性程度。

该定律也被称为信息不等式,是度量信息不确定度的一种方法。

熵是对一个信息集合的平均度量。

一个信息的熵是用二进制表示信息所需的平均位数。

比如,一个有两种可能的信息,每种信息概率一半的话,那么它的信息熵为1,因为用一个二进制符号可以表示出两种可能的信息。

戈巴洛特第三定律可以用来描述信息和不确定性之间的关系。

如果一个消息的任意部分都是随机生成的,那么它的信息熵就是最大的。

信息熵的计算方法是熵等于信息量的平均值的负数。

信息量是用来度量一个信息的重要性或通信的有效性。

信息量越大,一个消息就越重要或有效。

在信息熵的计算中,我们需要知道一个信息的字符集、每个字符出现的频率以及每个字符的编码。

这些参数可以用来计算信息的熵值,从而确定信息的不确定度。

戈巴洛特第三定律还可以用来帮助我们理解信息的不确定性是如何影响通信的可靠性。

如果我们发送的消息包含大量的不确定性,那么接收者可能无法正确地解读信息。

因此,在通信中,我们需要尽可能减少消息的不确定性,以提高通信的可靠性。

这可以通过使用更有效和可靠的编码方案来实现,以减小信息熵和不确定性。

总之,戈巴洛特第三定律揭示了信息熵和不确定性之间的基本关系,这对于信息论的发展和应用有着重要的意义。

在实际应用中,我们可以通过降低信息的不确定度来提高通信的可靠性,从而更好地满足人们的需要。

带跳随机微分方程的偏差不等式(英文)

带跳随机微分方程的偏差不等式(英文)

带跳随机微分方程的偏差不等式(英文)一、随机微分方程偏差不等式1、定义:随机微分方程(Stochastic Differential Equation,SDE),是一种概括性的广义积分方程,它与定常的微分方程有许多相似之处,但也特有自己的特性。

其中,偏差不等式是指系统的偏差受到边界条件或其他因素干扰,从而使得随机微分未能正确表示系统状态动态变化,从而导致性能降低的一类不等式。

2、原理:随机微分方程偏差不等式的核心原理是通过计算各个变量的贝叶斯条件不等式的期望值,以及其偏差的期望值,来限制随机微分方程的偏差范围,从而维护整个系统的高效收敛。

3、偏差的衡量:偏差的衡量一般采用的是拉格朗日函数技术(Lagrange technique),它采用变量中某个特定变量的偏差作为最小化目标,而其他变量则用来作为约束,即对特定变量的偏差施加惩罚项,使其满足一定条件,从而实现约束条件的最小化。

4、系统表示:偏差不等式可以用系统下面的式子表示:min δ (x) = |x(t) - x*(t)|,s.t ∇ x∆t = f(x,σ)其中x(t)和x*(t)都是随机变量,σ是干扰因素,δ(x)是拉格朗日函数,f(x,σ)表示随机微分方程。

二、偏差不等式的应用1、控制系统:可以用偏差不等式来求解控制系统的变量约束问题,即当系统受到外部干扰时,分析和解决外部干扰导致变量出现畸变问题。

2、金融信用风险:可以考虑偏差不等式在金融信用风险评估中的应用,将金融变量的偏差控制在一定的范围,从而对金融产品的可持续性进行评估。

3、投资组合管理:投资组合管理中,偏差不等式是必须遵守的约束条件之一,可以在投资组合的调整过程中,把偏差不等式作为最小变化更新的优化约束,最大限度地提高投资组合期望收益水平,同时降低风险。

4、短期投资战略:近期投资战略中应用偏差不等式,可以上下界约束评估投资品种,同时将不同风险管理策略结合起来,以应对复杂多变的市场环境中市场风险和偏差的不确定性。

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J.Sys.Sci.&Math.Scis.26(6)(2006,12),693–700(300160)(300161)LaplaceLaplaceMR(2000)60F151{X n,n≥1}(Ω,F,P)g n(x1,x2,...,x n),x k≥0,1≤k≤n,n=1,2,. (1)g n>0.f n(ω)=−1nln g n(X1,X2,···,X n),(2)ωX k X k(ω),f n(ω){X k,1≤k≤n}Q F(X1,X2,···,X n)Qq n(x1,x2,···,x n)>0,x k≥0,1≤k≤n.L n(ω)=ln gn(X1,X2,···,X n)q n(X1,X2,···,X n);(3)L(ω)=lim supn→∞1nL n(ω)=−lim infn→∞1nlnqn(X1,X2,···,X n)g n(X1,X2,···,X n);(4)D(g n||q n)=EL n=E ln gn(X1,X2,···,X n)q n(X1,X2,···,X n).(5)2004-04-14,2005-06-28.69426L n(ω),L(ω),D(g n||q n)q n(x1,x2,···,x n)(n≥1){X k,1≤k≤n}g nq n[1].Shannon[2][2−7].Shannon-McMillan().Shannon-McMillan[8]Laplacelim sup n→∞1nlnqn(X1,X2,···,X n)g n(X1,X2,···,X n)≤0a.s.(6)Z n=q n(X1,X2,···,X n)g n(X1,X2,···,X n)Z n a.s.Z∞(0≤Z∞<∞).(6)(6)L(ω)≥0a.s.(7) {X n,n≥1}(1)f k(x k)X kπn(x1,x2,···,x n)=nk=1f k(x k)(8)φn(ω)φ(ω)πnφn(ω)=ln gn(X1,X2,···,X n)πn(X1,X2,···,X n);(9)φ(ω)=lim supn→∞1nφn(ω)=−lim infn→∞1nlnπn(X1,X2,···,X n)g n(X1,X2,···,X n).(10)(7)φ(ω)≥0a.s.(11)φ(ω)πn(x1,x2,···,x n){X n}g n(x1,x2,···,x n)φ(ω)−ln f k(x k)Laplacefk(s)=E e −s(−ln f k(X k))=∞e−s(−ln f k(x k))f k(x k)d x k.(12)6695 21{X n,n≥1}φ(ω) f k(s)D={ω:φ(ω)<+∞}. f k(s) (−2s0,2s0)lim sup n→∞1nnk=1fk(−2s0)=M(s0)<+∞.(13)lim inf n→∞1nnk=1[−ln f k(X k)−h(X k)]≥α(φ(ω)),a.s. D.(14)lim sup n→∞1nnk=1[−ln f k(X k)−h(X k)]≤β(φ(ω)),a.s. D.(15)h(X k)=E[−ln f k(X k)]=− ∞f k(x k)ln f k(x k)d x k,X kα(x)=sup{g(s,x),0<s<s0},x≥0,(16)β(x)=inf{−g(−s,x),−s0<s<0},x≥0,(17)g(s,x)=−2e−2s(2s0−s)2M(s0)−xs,x≥0,0<s<s0.(18)0=α(0)≥α(x)≥−2e−2√x1+√xs02−√x1+√x2M(s0)−√x(1+√x)s0.(19)(16),(17)α(x)=−β(x).f(s,x k)=e−s(−ln f k(x k))f k(x k)fk(s),(20)∞f(s,x k)d x k=1.(21)f n(s;x1,···,x n)=nk=1f(s,x k)=nk=1e−s(−ln f k(x k))f k(x k)fk(s).(22)(21)f n(s;x1,···,x n)nt n(s,ω)=f n(s;X1,X2,···,X n)g n(X1,X2,···,X n).(23)A(s)∈F,P(A(s))=1lim sup n→∞1nln t n(s,ω)≤0,ω∈A(s).(24)69626(22)–(24),lim sup n →∞1n−n k =1s (−ln f k (X k ))−n k =1ln f k (s )−φn (ω) ≤0,ω∈A (s ).(25)s =0,lim infn →∞1nφn (ω)≥0,ω∈A (0).(26)φ(ω)≥0,ω∈A (0).(27)0<s <s 0(25)lim sup n →∞(a n −b n )≤d ⇒lim sup n →∞(a n −c n )≤lim sup n →∞(b n −c n )+d.(28)1−1x≤ln x ≤x −1(x >0),−s lim inf n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≤lim sup n →∞1n n k =1[ln f k (s )+s h (X k )]+φ(ω)≤lim sup n →∞1n nk =1[f k (s )−1+s h (X k )]+φ(ω)=lim supn →∞1nnk =1E [e −s (−ln f k (X k ))−1(−s )(−ln f k (X k ))]+φ(ω),ω∈A (s ).(29)0≤e x −1−x ≤12x 2e |x |,0≤e −s (−ln f k (x k ))−1−(−s )(−ln f k (x k ))≤12(s ln f k (x k ))2e |s ln f k (x k )|.(30)(29),(30),−s lim inf n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≤12s 2lim supn →∞1nn k =1E (ln f k (X k ))2e s (−ln f k (X k ))+φ(ω),ω∈A (s ).(31)g (x )=t x x 2(0<t <1)x =−2ln t[0,+∞)g (−2ln t )=4e −2(ln t )2,sup (e −s )−ln f k (x k )[ln f k (x k )]2,k ≥1 ≤4e −2s2,s >0.(32)sup (e s )−ln f k (x k )[ln f k (x k )]2,k ≥1 ≤4e −2s2,s <0.(33)6697(31),(32)lim inf n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≥−s 2lim sup n →∞1n n k =1∞0(ln f k (x k ))2e (−2s 0+s )(−ln f k (x k ))e 2s 0(−ln f k (x k ))f k (x k )d x k −φ(ω)s ≥−2e −2s (2s 0−s )2M (s 0)−φ(ω)s=g (s,φ(ω)),0<s <s 0,ω∈A (s )DA (0).(34)Q ∗(0,s 0)A ∗=s ∈Q ∗A (s ),P (A ∗)=1.(34),lim inf n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≥g (s,φ(ω)),ω∈A ∗ D A (0),∀s ∈Q ∗.(35)x =∞g (s,x )ss >0g (s,∞)=−∞.(16),(27)ω∈A ∗ DA (0),s n (ω)∈Q ∗,n =1,2,···lim n →∞g (s n (ω),φ(ω))=α(φ(ω)).(36)(35),(36),lim inf n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≥α(φ(ω)),ω∈A ∗DA (0).(37)P (A ∗A (0))=1,(37)(14).−s 0<s <0(25),(28),(33),−s lim sup n →∞1n nk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≤lim sup n →∞1n n k =1[ln f k (s )+s h (X k )]+φ(ω)≤12s 2lim sup n →∞1n nk =1E [(ln f k (x k ))2e s (ln f k (x k ))]+φ(ω)≤s 22lim sup n →∞1nn k =1 ∞0(ln f k (x k ))2e (−2s 0−s )(−ln f k (x k ))e 2s 0(−ln f k (x k ))f k (x k )d x k +φ(ω)≤2e −2s 2(2s 0+s )2M (s 0)+φ(ω),ω∈A (s ).(38)−s ,lim sup n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≤−g (−s,φ(ω)),ω∈A (s )DA (0).(39)69826Q ∗(−s 0,0)A ∗=s ∈Q ∗A (s ),P (A ∗)=1.(39),lim sup n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≤−g (−s,φ(ω)),ω∈A ∗ D A (0),∀s ∈Q ∗.(40)g (s,x )ω∈A ∗DA (0),τn (ω)∈Q ∗,n =1,2,···,lim n →∞−g (−τn (ω),φ(ω))=β(φ(ω)).(41)(40),(41),lim sup n →∞1nnk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]≤β(φ(ω)),ω∈A ∗DA (0).(42)P (A ∗A (0))=1,(42)(15).(19).(16)(18)x >00≥α(x )≥gs 0√x1+√x,x =−2e −2√x 1+√xs 0 2−√x 1+√x2M (s 0)−√x (1+√x )s 0,(43)α(0)=lim s →0+−2e −2s(2s 0−s )2M (s 0)=0,(44)(19)12f n (ω)(2)1lim inf n →∞ f n (ω)−1nh (X 1,X 2,···,X n ) ≥α(φ(ω))−φ(ω)+H ∗,a .s .D ;(45)lim sup n →∞f n (ω)−1n h (X 1,X 2,···,X n ) ≤β(φ(ω))+H ∗,a .s .D,(46)h (X 1,X 2,···,X n )=E [−ln g n (X 1,X 2,···,X n )](X 1,X 2,···,X n )H ∗=lim inf n →∞1nn k =1h (X k )−h (X 1,X 2,···,X n )=lim inf n →∞1n D (g n ||πn );(47)H ∗=lim supn →∞1n nk =1h (X k )−h (X 1,X 2,···,X n ) =lim sup n →∞1n D (g n ||πn ).(48)(2),(11),(37)(47),lim inf n →∞ f n (ω)−1nh (X 1,X 2,···,X n )6699≥lim inf n →∞1n ln nk =1f k (X k )g n (X 1,X 2,···,X n )+lim inf n →∞1n nk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]+lim inf n →∞1nn k =1h (X k )−h (X 1,X 2,···,X n )≥−φ(ω)+α(φ(ω))+H ∗,ω∈A ∗DA (1).(49)(49)(45).(2),(39),(42)(46),lim sup n →∞f n (ω)−1n h (X 1,X 2,···,X n )≤lim sup n →∞1n ln n k =1f k (X k )g (X 1,X 2,···,X n ) +lim supn →∞1n nk =1[−ln f k (X k )−h (X k )]+lim sup n →∞1n n k =1h (X k )−h (X 1,X 2,···,X n ) ≤β(φ(ω))+H ∗,ω∈A ∗DA (1).(50)(50)(46).21{X n ,n ≥1}12Z ∞(ω)>0,a.s.,12{X n ,n ≥1}g n (x 1,x 2,···,x n )≤πn (x 1,x 2,···,x n ),∀(x 1,x 2,···,x n )∈R n ,n ∈N ,Z n (ω)≥1→Z ∞(ω)≥1→φ(ω)≡0.122{X n ,n ≥1}Z ∞(ω)=00<φ(ω)<+∞.12{ξn ,n ≥1}(Ω,F ,P )ξn f (x )= e −x,x >0,0,x ≤0,,ξn {X n ,n ≥1}X n =(ξ1+ξ2+···+ξn )n,{X n ,n ≥1}1231{X n ,n ≥1}s 0>0(13)lim n →∞ f n (ω)−1nh (X 1,X 2,···,X n ) =0,a .s .(51)H ∗=H ∗=0,φ(ω)≡0,D =Ω.α(0)=β(0)=0,(51)(45)(46)3Shannon-McMillan22lim inf n →∞f n (ω)−1nh (X 1,X 2,···,X n ) ≥α(φ(ω))−φ(ω)+h ∗,a .s .D ;(52)70026lim sup n→∞f n(ω)−1nh(X1,X2,···,X n)≤β(φ(ω))+h∗,a.s.D,(53)h∗=lim infn→∞[h(X n)−h(X n|X1,X2,···,X n−1)];(54) h∗=lim supn→∞[h(X n)−h(X n|X1,X2,···,X n−1)].(55)[1]CesaroH∗=lim infn→∞1nnk=2[h(X k)−h(X k|X1,X2,···,X k−1)]≥lim infn→∞[h(X n)−h(X n|X1,X2,···,X n−1)]=h∗.(56) (52)(45)(56)(53).[1]Cover T M and Thomas J A.Elements of Information Theory.Wiley,New York,1991.[2]Shannon C.A mathematical theory of communication.Bell System Tech.,1948,27:327–423,623–656.[3]McMillan B.The basic theorems of information theory.Ann.Math.Statist.,1953,24:196–216.[4]Chung K L.The ergodic theorem of information 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transform to the investigation of the strong deviation theorems on differential entropy is proposed.Key words Differential entropy,strong deviation theorem,relative entropy rate,Laplace transform.。

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