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統計力学において、配置エントロピー(はいちエントロピー、英: Configuration entropy)は、系のエントロピーのうち、構成粒子の離散的な代表位置に関連する部分である。例えば、混合物、合金、またはガラス中で原子または分子が詰め込まれるやり方の数、分子の立体配座の数、あるいは磁石のスピン
Q/T という量は不変となる。クラウジウスはこの不変量をエントロピーと呼んだ。 可逆でない熱機関は熱効率が ηmax よりも悪いことが知られており、このため可逆でない熱機関では(*) 式は等号ではなく不等式 Q 1 T 1 < Q 2 T 2 {\displaystyle
座が極小点として存在する。いす形配座においてはすべてのC-C結合がねじれ型配座を持つのに対し、ねじれ舟形配座においては2本のC-C結合が重なり配座を持つ。そのためいす形配座の方が安定である。 置換基を持つシクロヘキサンにおいてはいす形配座の立体配座の中でも立体的に大きな置換基がエカトリアル位を
機械学習・最適化における交差エントロピー誤差(英: cross entropy loss, CE loss)は交差エントロピーを用いた分布間距離表現による損失関数である。 真の確率 p i {\displaystyle p_{i}} が真のラベルであり、与えられた分布 q i {\displaystyle q_{i}}
エントロピー弾性(エントロピーだんせい)とは、外部の力によって規則的に配列していた分子が、エントロピー増大則に従って元の不規則な状態へ戻ろうとする性質のこと。温度を一定にして体積を変化させたときのエントロピー変化により生じる弾性力。 通常、固体は圧縮すると発熱する。ところがゴムは伸長する時に発熱して
entropy)または連続エントロピー(continuous entropy)は情報理論における概念で、シャノン情報量(確率変数が持つ平均的自己情報量(英語版)の尺度)を連続型確率分布にまで拡張するクロード・シャノンの試みに端を発する。情報量の概念を連続量まで真に拡張したものに limiting density
結合エントロピー(けつごうエントロピー、英: joint entropy)とは、情報理論における情報量の一種。結合エントロピーは、2つの確率変数の結合した系でのエントロピーを表す。確率変数 X {\displaystyle X} と Y {\displaystyle Y} があるとき、結合エントロピーは
エントロピー符号(エントロピーふごう)とは、情報源アルファベットのシンボルに対し符号語を割り当てるコンパクト符号の概念の一つで、シンボル毎の出現確率に基づき異なる長さの符号語長を用いることで、情報源を効率的に符号化することを目的としたもの。具体的な例としてハフマン符号や算術符号などがあり、データ圧縮に広く用いられている。