更改

添加1,758字节 、 2026年10月27日 (星期二)
第194行: 第194行:  
=应用案例=
 
=应用案例=
   −
AND
+
AND(逻辑与)
 +
 
 +
表 1. AND 例子的联合概率及选定熵的对应值。
 +
 
 +
X Y S p
 +
0 0 0 $\frac{1}{4}$
 +
0 1 0 $\frac{1}{4}$
 +
1 0 0 $\frac{1}{4}$
 +
1 1 1 $\frac{1}{4}$
 +
 
 +
$$\begin{aligned}
 +
H(S) &= 2 \log 2 - \frac{3}{4} \log 3 \\
 +
H(S, X) &= \frac{3}{2} \log 2 \\
 +
H(S, X, Y) &= 2 \log 2 \\
 +
MI(S : X) &= \frac{3}{2} \log 2 - \frac{3}{4} \log 3 \\
 +
MI(S : X | Y) &= \frac{1}{2} \log 2
 +
\end{aligned}$$
 +
 
 +
 
 +
$$\begin{aligned}
 +
H(S) &= 2 \log 2 - \frac{3}{4} \log 3 \\
 +
H(S, X) &= \frac{3}{2} \log 2 \\
 +
H(S, X, Y) &= 2 \log 2 \\
 +
MI(S : X) &= \frac{3}{2} \log 2 - \frac{3}{4} \log 3 \\
 +
MI(S : X | Y) &= \frac{1}{2} \log 2
 +
\end{aligned}$$
 +
设 $X$ 和 $Y$ 为独立的二元随机变量,满足 $p(0) = p(1) = \frac{1}{2}$,且 $S = X \text{ AND } Y$。由于对 $(S, X)$ 和 $(S, Y)$ 的边缘分布是相同的(由对称性可知),在这个例子中没有唯一信息 [8](推论 8),因此,根据公式 (5),
 +
$$\widetilde{CI}(S : X; Y) = MI(S : X | Y) = \frac{1}{2} \log 2 = 0.5 \text{ bit}$$
 +
在这个例子中,共信息(co-information)为:
 +
$$\begin{aligned}
 +
CoI(S; X; Y) &= SI(S : X; Y) - CI(S : X; Y) \quad (10) \\
 +
&= MI(S : X) - MI(S : X | Y) \\
 +
&= \log 2 - \frac{3}{4} \log 3 \approx -0.1887 \text{ bit}
 +
\end{aligned}$$
 +
 
 +
 
 +
因此,共享信息(shared information)为 $\widetilde{SI}(S : X; Y) = \frac{3}{2} \log 2 - \frac{3}{4} \log 3 \approx 0.3113 \text{ bit}$,WMS 协同作用(synergy)为 $S_{WMS}(S : X; Y) \approx 0.1887 \text{ bit}$。另一方面,在 AND 情况下,联合概率分布 $p(s, x, y)$ 已经完全由边缘分布 $p(x, y)$, $p(s, y)$ 和 $p(s, x)$ 确定;也就是说,$\Delta_p^{(2)} = \{p\}$(参见例如 [10])。因此,
 +
$$S^{(2)}(S : X; Y) = 0$$
 +
 
 +
——————————————————
    
CI(S : X; Y)
 
CI(S : X; Y)
235

个编辑