打开主菜单
首页
随机
登录
设置
关于集智百科 - 复杂系统|人工智能|复杂科学|复杂网络|自组织
免责声明
集智百科 - 复杂系统|人工智能|复杂科学|复杂网络|自组织
搜索
更改
←上一编辑
下一编辑→
部分信息分解
(查看源代码)
2025年10月26日 (日) 18:05的版本
添加446字节
、
2025年10月26日 (日) 18:05
→其余信息原子计算
第51行:
第51行:
==== 其余信息原子计算 ====
==== 其余信息原子计算 ====
此处的计算是指基于给定冗余后其余信息原子的计算方法,涉及到莫比乌斯反演(基于所有经典信息论给的约束),参考原文和后续文章
此处的计算是指基于给定冗余后其余信息原子的计算方法,涉及到莫比乌斯反演(基于所有经典信息论给的约束),参考原文和后续文章
−
冗余格中每个节点关联的冗余信息包含但不限于其层级下所有节点提供的信息。因此,当沿着格结构向上遍历时,Imin可视为一种“累积信息函数”,本质上整合了由日益广泛的信息源集合所提供的信息。接下来我们将推导Imin的逆函数——部分信息函数(PI函数)。与量化累积信息的Imin不同,PI函数专门测量特定信息源集合所贡献的独特部分信息。这些局部信息将构成我们分解R对S提供的整体信息时的基本单元。对于源集合Q A(R),PI函数(记作R)被隐式定义为min(S;α)=Xβ4αΠR(S;β).(6)从形式上讲,R对应于Imin的Mo...双逆[19,20]。根据这一关系式可以清楚地看出,R可以通过递归方式计算得出。ΠR(S;α)=Imin(S;α)−Xβ≺αΠR(S;β).(7)
用语言来说,R(S;Q)量化了alpha提供的且不能被其下级格点提供的冗余信息。
+
冗余格中每个节点关联的冗余信息包含但不限于其层级下所有节点提供的信息。因此,当沿着格结构向上遍历时,Imin可视为一种“累积信息函数”,本质上整合了由日益广泛的信息源集合所提供的信息。接下来我们将推导Imin的逆函数——部分信息函数(PI函数)。与量化累积信息的Imin不同,PI函数专门测量特定信息源集合所贡献的独特部分信息。这些局部信息将构成我们分解R对S提供的整体信息时的基本单元。对于源集合Q A(R),PI函数(记作R)被隐式定义为min(S;α)=Xβ4αΠR(S;β).(6)从形式上讲,R对应于Imin的Mo...双逆[19,20]。根据这一关系式可以清楚地看出,R可以通过递归方式计算得出。ΠR(S;α)=Imin(S;α)−Xβ≺αΠR(S;β).(7)
用语言来说,R(S;Q)量化了alpha提供的且不能被其下级格点提供的冗余信息。1首先明确每个部分信息项的含义。
+
首先,根据公式(8),我们得到 R(S;{1}{2})= Imin(S;{1}{2}),根据Imin的定义,这对应于R1和R2的冗余量。R1的唯一 信 息 由 R(S;{1})= I(S;R1)- Imin(S;{1}{2})给出,即从R1中扣除冗余量后的总信息量,R2的情况同样如此。最后,R1和R2组合提供的附加信息由 R(S;{12})给出,对应于它们的协同作用。
== 冗余信息计算方法 ==
== 冗余信息计算方法 ==
相信未来
5,443
个编辑