Теоретико-информационный подход
Cтраница 2
Все вышесказанное в отношение изложенного в работе [ 1, разделы 7.5.1 - 7.5.2 ] теоретико-информационного подхода относится и к изложенному в разделе 7.5.3 теоретико-информационному подходу к решению задачи идентификации при ограничениях на параметры модели. Более того, представленный в разделе 7.5.3 работы [1] метод решения сам по себе является неприемлемым. А именно, рассматривается объект (5.1), модель которого ищется в виде (5.9) в соответствии с критерием (5.2) при условии априорной известности того, что совместная плотность распределения выходов объекта (5.1) и модели (5.9) является нормальной. [16]
Введенное Фишером понятие доверительной вероятности для предположительных высказываний ( гипотез) и предложенное им одно из определений количества информации легли в основу общего теоретико-информационного подхода к проблемам математической статистики и в определенной мере подготовили почву для последующего развития термодинамического подхода к информационным процессам. [17]
Все вышесказанное в отношение изложенного в работе [ 1, разделы 7.5.1 - 7.5.2 ] теоретико-информационного подхода относится и к изложенному в разделе 7.5.3 теоретико-информационному подходу к решению задачи идентификации при ограничениях на параметры модели. Более того, представленный в разделе 7.5.3 работы [1] метод решения сам по себе является неприемлемым. А именно, рассматривается объект (5.1), модель которого ищется в виде (5.9) в соответствии с критерием (5.2) при условии априорной известности того, что совместная плотность распределения выходов объекта (5.1) и модели (5.9) является нормальной. [18]
 |
Получение m - мерной стационарной гауссовской последовательности W. [19] |
Свойства функционала средней анизотропии (3.50) можно найти в работах [7, 11, 26, 36, 40, 62], где содержатся также указания на его связи, с одной стороны, с теоретико-информационным подходом к количественному описанию хаоса, основанным на колмогоровской е-энтропии вероятностных распределений [6, 19], а с другой - с принципом изотропности конечномерного евклидова пространства. [20]
Накопление, обработка большого массива данных, автоматизация спектрального анализа требует применения ЭВМ. Теоретико-информационный подход в анализе спектров ЯМР Ни 3С органических соединений требует включения планирования эксперимента, преобразования сигналов, расшифровку спектров. [21]
Понятие количества информации эквивалентно энтропии и, следовательно, является усредненной характеристикой статистической, а не динамической, системы. Соответственно теоретико-информационные подходы к трактовке биологических процессов, оперирующие лишь количеством информации, измеряемым в битах или в энтропийных единицах, недостаточно эффективны. [22]
Проблемные ситуации, обусловливающие второй и третий типы принятия решения, должны, очевидно, различаться между собой. Анализ ситуаций выбора осуществляется обычно в рамках теоретико-информационного подхода. [23]
Решение поставленных специфических задач потребовало разработки новых теоретических моделей, методов экспериментальных исследований, созданных благодаря1 привлечению методик и результатов таких весьма далеких друг от друга дисциплин как светотехника, физиологическая и атмосферная оптика, инженерная психология, теория информации и обнаружения. Единый теоретико-информационный подход к системе ВАДС, предложенный в первом издании книги и получивший развитие в настоящей книге, позволяет разработать новые объективные методы и критерии условий видимости, а также показатели качества систем освещения и сигнализации. Наряду с этим он позволяет получить количественные оценки, адекватные физической сущности процессов получения водителем визуальной информации. [24]
Заранее ясно, что статистическое приближение удовлетворительно описывает далеко не все типы реакций. Однако даже и для таких реакций результаты статистической теории полезны при описании их динамики в качестве начального приближения, подлежащего дальнейшему уточнению. На этом основан сформулированный недавно так называемый теоретико-информационный подход, использующий некоторые методы теории информации для описания характеристик элементарного процесса. Для построения такой априорной зависимости используется статистическое приближение, которое уточняется дополнительной теоретической или экспериментальной информацией. При этом оказывается, что полная модель исследуемого процесса может быть составлена с использованием незначительного числа дополнительных параметров, учитывающих вновь привлекаемую информацию. Например, теоретико-информационный анализ предлагает описывать ряд динамических величин - сечения, функции распределения продуктов реакции по состояниям и др. - функциями, вычисленными в статистической модели и несколько подправленными введением некоторых дополнительных параметров. Теоретико-информационный синтез позволяет восстановить динамические величины по их известным средним значениям. Хотя в настоящее время существуют веские аргументы для критики этого подхода в плане его общности, простота теоретико-информационного метода и его эффективность в смысле сжатия информации о динамике элементарного акта привела к широкому использованию его при изучении химических элементарных процессов. [25]
Другими словами, распределение ( 36) является наиболее вероятным при условии сохранения нормировки и фиксированной средней величины Ev колебательной энергии продуктов. Причина такого рода ограничений различна и здесь не рассматривается. Важно лишь, что указанный подход позволяет, исходя из априорного распределения, последовательно строить другие распределения на основании принципа минимума дефицита энтропии при введении все новых динамических ограничений. Другими словами, теоретико-информационный подход позволяет получать наиболее вероятные распределения при использовании имеющейся у нас ограниченной информации о некоторых свойствах искомого распределения. [26]
Доступ к данным, хранимым в вычислительной системе ( независимо от того, защищены они с помощью криптографических методов или нет), обычно осуществляется более одного раза, и этот доступ осуществляет не один пользователь, а несколько. Автор утверждает, что отдельное лицо может знать иметь копию исходного сообщения, зашифрованное сообщение и может знать алгоритм шифрования. Если какой-либо пользователь как-то сможет определить по этой информации ключ, то он сможет тогда преобразовать любое другое зашифрованное сообщение в исходное, для шифрования которого применялся этот ключ. Автор с помощью теоретико-информационного подхода исследует возможность определения ключа по наблюдениям исходного и зашифрованного сробщений. В большинстве случаев теоретически возможно, что отдельное лицо сможет определить ключ после очень небольшого числа наблюдений. [27]
В отличие от технических каналов связи, в случае передачи информации между людьми действительно передаваемая информация ( количество информации) зависит от общей совокупности сведений, которыми располагают приемник и передатчик относительно сообщений определенной категории. Передаваемая информация ( количество информации) в каждом данном случае зависит от алфавита знаков, интересующих получателя - элементов определенного рода ( образов, форм), заранее известных адресату-приемнику. Это означает, что задача однозначного информационного описания процесса восприятия ( например, определения количества информации, содержащейся в восприятии данного объекта) в общей постановке теряет смысл. Моль) - эта важная черта процесса восприятия вообще имеет непосредственное значение для экспериментальной психологии, стремящейся применить теоретико-информационный подход. [28]
Первое строгое доказательство (4.2), по-видимому, было получено Макмиллаиом ( Me Millan ( 1956)), который опирался на свое обобщение неравенства Крафта ( ср. Неравенство (4.11) было доказано аналогично Краузе ( Krause ( 1962)), отправлявшимся от следствия 4.5. Мы сформулировали утверждения о нижних границах при несколько более слабых условиях, чем обычно. Доказательства представляют собой обработку оригинальных эвристических рассуждений Шеннона н следуют работам Csiszar-Katona-Tusnady ( 1969) и Csiszar ( 1969); мы предпочли этот теоретико-информационный подход несколько искусственным доказательствам, упомянутым выше. В теореме 4.6 используется построение последнего автора, обобщенное на случай символов неравной стоимости. [29]
Увеличение энтропии при переходе системы между двумя заданными устойчивыми состояниями связано с возрастанием случайности или неупорядоченности системы, хотя правильно понять это можно лишь в рамках статистической термодинамики, рассматривающей происходящие в системе события на микроскопическом уровне. Таким образом, непосредственная связь между потерянной работой и образованием энтропии является следствием того факта, что максимально возможную работу можно совершить лишь в полностью упорядоченном процессе. Иначе говоря, система должна проходить через последовательность устойчивых состояний, а значит, процесс должен быть обратимым. Следовательно, потеря работы в необратимом процессе обусловлена невозможностью поддержания полной упорядоченности при переходе системы из одного энергетического состояния в другое. Поэтому неудивительно, что потерянная работа ( или диссипация, как ее называют при некоторых условиях) непосредственно связана с образованием энтропии в данном процессе. В рамках теоретико-информационного подхода к статистической термодинамике [16] потерянная работа оказывается в прямой связи с потерей термодинамической информации, или с возрастанием неопределенности вследствие необратимости рассматриваемого процесса. [30]
Страницы: 1 2 3