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渐近均分性

一个来自 信息论 的定理，它是 弱大数定律 的一个简单推论。它指出，如果从一个随机变量 X 中独立抽取一组值 X_1, X_2, ..., X_n, 该随机变量 X 按照 P(x) 分布，那么联合概率 P(X_1,...,X_n) 满足

-1/nlog_2P(X_1,X_2,...,X_n)->H(X),

其中 H(X) 是随机变量 X 的 熵。

另请参阅

熵

此条目由 Erik G. Miller 贡献

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参考文献

Cover, T. M. and Thomas, J. A. Elements of Information Theory. 纽约: Wiley, 1991.

在 Wolfram|Alpha 上引用

渐近均分性

引用为

Miller, Erik G. "渐近均分性。" 来自 MathWorld--Wolfram Web 资源，由 Eric W. Weisstein 创建。 https://mathworld.net.cn/AsymptoticEquipartitionProperty.html

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