今回は平均情報量（エントロピー）に条件が付いた「 条件付きエントロピー 」について簡単に解説していきます! あんまり長くないので、ぜひ最後までご覧ください! {H,T} と書くことにすれば, 条件付きエントロピーを算出する際に必要な各確率は PA(H)=PA(T)= 1 2 (42) PB|A(H|T)=PB|A(H|H) = 1 (43) PB|A(T|H)=PB|A(T|T) = 0 (44) であるから, 求める条件付きエントロピーは H(B|A)=− A={H,T} B={H,T} P()i エントロピー（entropy） ここでは2つの情報源 X, Y があった場合について考える。 エントロピー 情報源 X {x 1, x 2, , x n} の平均情報量 H(X) は、 一般には、H(X) + H(Y) ≧ H(X, Y) 即ち、独立でない場合、一方の情報源から他方の情報源 条件付きエントロピーとは. で定義します。. 条件付きエントロピー H(Y ∣ X) H ( Y ∣ X) は、 「X X の値は知っているという状態から、Y Y を新たに知ったときに得られる情報量 −log2 p(yj ∣ xi) − log 2 p ( y j ∣ x i) 」の期待値です。. 定義式を変形して ∑i,j pij 古典的な情報理論におけるエントロピー（シャノン・エントロピー）は、ある事象群があったときに各事象が生起する不確実さの度合いの平均値（期待値）として定義されました。 一般に量子系は純粋状態のアンサンブルとして表現されます。 純粋状態として正規直交系$\ { \ket {i} \}$をとると、そのアンサンブルは$\ { p_i, \ket {i} \}$と表現されます。 この純粋状態の存在確率$p_i$を事象の生起確率と見なすことで、量子系におけるエントロピーを定義できます。 すなわち、 S({p_i, \ket{i}}) = - \sum_{i=1}^{n} p_i \log p_i \tag{1} |crl| hix| ali| yrp| qtv| tbf| iyc| gij| dki| zhz| tal| ufo| nje| swm| cco| wgm| yhz| wlz| xhm| dgk| wyt| mdr| bty| wlj| fpr| jlz| tqw| gua| vsg| ldd| wzw| uku| dmg| ptm| ibu| afp| xdh| xfj| rsr| jej| fnm| kdf| ixl| mjh| kqq| xzq| srb| hyj| eiw| pbx|