熵率

在概率的数学理论中，非正式地说，一个随机过程的熵率或信源信息率是在一个随机过程的平均信息的时间密度。对于一个索引可数的随机过程，熵率 Η(X) 是 n 个 X_k 过程作为成员的联合熵，在 n 趋向无穷时的极限：

\Eta(X) = \lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} \Eta(X_1, X_2, \dots X_n)

前提是该极限存在。另一种相关量为：

\Eta'(X) = \lim_{n \to \infty} \Eta(X_n|X_{n-1}, X_{n-2}, \dots X_1)

对于强平稳随机过程， $\Eta(X) = \Eta'(X)$ 熵率可以被认为是随机信源的一般特性；这是渐近均分割性。

单词	Entropy rate
释义	Entropy rate 中文百科熵率在概率的数学理论中，非正式地说，一个随机过程的熵率或信源信息率是在一个随机过程的平均信息的时间密度。对于一个索引可数的随机过程，熵率 Η(X) 是 n 个 X_k 过程作为成员的联合熵，在 n 趋向无穷时的极限： $\Eta(X) = \lim_{n \to \infty} \frac{1}{n} \Eta(X_1, X_2, \dots X_n)$ 前提是该极限存在。另一种相关量为： $\Eta'(X) = \lim_{n \to \infty} \Eta(X_n\|X_{n-1}, X_{n-2}, \dots X_1)$ 对于强平稳随机过程， $\Eta(X) = \Eta'(X)$ 熵率可以被认为是随机信源的一般特性；这是渐近均分割性。英语百科 Entropy rate 熵率 In the mathematical theory of probability, the entropy rate or source information rate of a stochastic process is, informally, the time density of the average information in a stochastic process. For stochastic processes with a countable index, the entropy rate H(X) is the limit of the joint entropy of n members of the process X_k divided by n, as n tends to infinity:
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