Ngôn ngữ
Không có dữ liệu
Thông báo
Không có thông báo mới
情報量(じょうほうりょう)やエントロピー(英: entropy)は、情報理論の概念で、あるできごと(事象)が起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度である。ありふれたできごと(たとえば「風の音」)が起こったことを知ってもそれはたいした「情報」にはならないが、逆に珍しいできごと(たとえば「曲の
f(X;\theta )\right].} フィッシャー情報行列は、NxN の正定値対称行列であり、その成分は、N次のパラメータ空間からなるフィッシャー情報距離を定義する。 p {\displaystyle p} 個のパラメータによる尤度があるとき、フィッシャー情報行列のi番目の行と、j番目の列の要素がゼロであるなら、2つのパラメータ、
系の部分系に対して測定を行った際に、直接測定されていない他の部分系の情報が得られるような状態のことをいう。 観測者が複合系全体の状態を知ることができる場合、量子もつれ状態にある系の部分系に対して測定を行う前後で、被測定系以外の部分系と直接的に相互作用をしていないにも拘らず、被測定系の測定
るダイバージェンスとは異なる概念である。 カルバック・ライブラー情報量は離散分布のみならず連続分布に対しても定義されており、連続分布に対するカルバック・ライブラー情報量は変数変換について不変である。したがって、情報理論の他の量(自己情報量やエントロピー)よりも基本的であるともいえる。というのも、それ
相互情報量(そうごじょうほうりょう、英: mutual information)または伝達情報量(でんたつじょうほうりょう、英: transinformation)は、確率論および情報理論において、2つの確率変数の相互依存の尺度を表す量である。最も典型的な相互情報量の物理単位はビットであり、2 を底とする対数が使われることが多い。
(1)事物・出来事などの内容・様子。 また, その知らせ。
シュワルツのベイジアン情報量規準などとも呼ばれる、統計学における情報量規準の一つである。この規準は、回帰モデルが多くの項を含みすぎることに対してペナルティを課するものである。 一般的な形式は、次の通りである。 B I C = − 2 ⋅ ln ( L ) + k ln ( n ) {\displaystyle
連続的でなく, ある単位量の整数倍に限られる値(とびとびの値)で表される, 物理量の最小単位。 1900年にプランクがエネルギー量子の考え(量子仮説)を提唱し, 量子論の端緒になった。 次いでアインシュタインが光量子(フォトン)を, ボーアが角運動量の量子を示した。