русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Энтропия как мера неопределённости


Дата добавления: 2014-03-21; просмотров: 1338; Нарушение авторских прав


Энтропия и информация

 

 

Для практики важно уметь численно оценивать степень неопределённости самых разно-образных опытов, чтобы иметь возможность их сравнивать.

 

Начнём с рассмотрения опытов имеющих K равновероятных исходов. Степень неопре-делённости каждого такого опыта определяется числом K. При K = 1 исход опыта не яв-ляется случайным. При большом значении K предсказание результата опыта становится затруднительным.


 


Таким образом, искомая численная характеристика степени неопределённости должна зависть от K, т.е быть функцией f(k); f(1) = 0; при возрастании аргумента, функция должна возрастать. Для более полного определения функции f(k) необходимо предъ-явить к ней дополнительные требования.

 

Рассмотрим сложный опыт , состоящий в одновременном выполнении опытов и . Неопределённость выполнения сложного опыта больше неопределённости опыта , т.к. к его неопределённости надо добавить неопределённость опыта . Поэтому естествен-но считать, что степень неопределённости опыта равна сумме неопределённостей, характеризующих и .

 

Пусть имеет k ∗ l равновероятных исходов, k ; l . Приходим к следующему усло-вию, которму должна удовлетворять функция f(kl) = f(k) + f(l). Последнее усло-вие наталкивает на мысль принять за меру неопределённости опыта, имеющего K рав-новероятных исходов число log k: log(kl) = log k + log l. Такое определение меры неопределённости согласуется с первоначальными условиями, что f(1) = log 1 = 0; f(k) - возрастающая функция. Можно доказать, что логарифмическая функция являет-ся единственной, удовлетворяющей этим условиям.

 

 

Замечание:отметим,что выбор основания логарифма большой роли не играет,посколь-ку в силу известной формулы перехода можем написать logb a = logc a/ logc b ⇒ logb k = logb a ∗ logak сводится к домножению на константу, т.е. равносилен простому изменению единицы измерениястепени неопределённости.Обычно за меру степени неопределён-ности берут логарифмы при основании 2: log2k = logk, причём основание 2 не фиксиру-ют. Т.е. за единицу измерения степени неопределённости принимают неопределённость опыта, имеющего 2 равновероятных исхода: log2 2 = 1 бит. Везде далее будем пользо-ваться двоичными единицами измерения.



 

Таблица вероятности для опыта, имеющего K равновероятных исходов:

 

           
           
Исходы A1 A2 : : : Ak  
Вероятности 1 1 : : : 1  
k k k  

 

Поскольку при наших допущениях неопределённость равна f(k) = log k. В этом случае каждый отдельный исход вносит неопределённость k1 . logk k = k1 log k = k1 log k1 .

В самом общем случае опыт имеет следующую таблицу вероятности:

 

         
         
Исходы A1 A2 : : : Ak
Вероятности P (A1) P (A2) : : : P (Ak)

 

Для опыта общая мера неопределённости равна −p(A1) log p(A1)−p(A2) log p(A2)− : : : − p(Ak)log p(Ak) = H( )-энтропия опыта

 

Рассмотрим некоторые свойства энтропии H( ):

 

1. H( )>0

 

Доказательство:

 

−p(A)log p(A)>0(множителипромежутку(06 p(A)61))

 

−p(A)log p(A) = 0 ⇐⇒ {p = 0; p = 1}


 


В случае, если опыт имеет K попарно несовместных исходов, то H( ) = 0 равно-сильно тому, что один исход - достоверное событие, а все другие - невозможны, так как p(A1) + : : : + p(Ak) = 1 . Это обстоятельство хорошо согласуются с величиной

( )

 

H( )-только в этом случае опыт вообще не содержит неопределённости.

 

2. Из всех опытов c K исходами самым неопределённым является опыт опыт с K рав-новероятными исходами. Можно показать, что имеет место неравенство

 

H( ) = −p(A1)log p(A1) − : : : − p(Ak)log p(Ak)6 H(0) H(0) =log k =k1 − : : : − k1.

Равенство достигается при равных вероятностях P (Ai); i = [1; k]

 

Пример:Имеется две урны с20-ю шарами каждая.Первая- 10белых, 5чёрных, 5крас-ных. Вторая - 8 белых, 8 чёрных, 4 красных.

 

Из каждой урну вынимают по 1 шару. Исход какого из двух опытов следует считать более неопределённым?

 

 

Решение:Обозначим опыты как А1иA2.A1

Исходы Бел Чёр Крас  
Вероятности 1/2 1/4 1/4    
A2          
           
Исходы Бел Чёр Крас  
Вероятность 2/5 2/5 1/5    

 

Энтропия опыта A1: H( 1) = 12 log 12 14 log 14 14 log 14 = 12 1 12 (2) = 12 + 1 = 1; 5бита.

 

Энтропия опыта A2: H( 2) = 25 log 25 25 log 25 15 log 15 = 45 (log 2 log 5) 15 (log 1 log 5) = 0:8 + 45 log 5 + 15 log 5 = 0:8 + log 5 = 1; 52 бита.

 

Вывод:Если оценивать степень неопределённости опыта его энтропией,то исход второгоопыта более неопределённый, нежели первого.

 

 



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Дисперсия случайной величины и её основные свойства. | Энтропия сложных событий. Условная энтропия


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.005 сек.