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微分熵


微分熵与普通熵或绝对熵的区别在于随机变量不必是离散的。给定一个连续随机变量 X,其概率密度函数为 f_X(x),微分熵 h(X) 定义为

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

当我们有一个连续随机向量 X,它由 n 个随机变量 X_1X_2、 ...、 X_n 组成时,X 的微分熵定义为 n 重积分

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

其中 f_(X)(x)X 的联合概率密度函数。

因此,例如,具有协方差矩阵 P 的多元高斯随机变量 X 的微分熵为

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

微分熵的其他性质包括

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

其中 c 是一个常数,并且

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

其中 a 是一个比例因子,X 是一个标量随机变量。上述性质可以推广到随机向量 X 乘以矩阵 A 的情况:

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

其中 det(A) 是矩阵 A 的行列式。


另请参阅

此条目的部分内容由 Marwan A. Mattar 贡献

此条目的部分内容由 Matthew R. Rudary 贡献

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参考文献

Cover, T. M. 和 Thomas, J. A. 信息论基础。 纽约:威利出版社,1991年。

在 Wolfram|Alpha 中被引用

微分熵

请引用本文为

Mattar, Marwan A.; Rudary, Matthew R.; 和 Weisstein, Eric W. “微分熵。” 来自 MathWorld-- Wolfram Web 资源。 https://mathworld.net.cn/DifferentialEntropy.html

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