Suppr超能文献

由变形概率单纯形构成的叶状结构上的扩展散度

Extended Divergence on a Foliation by Deformed Probability Simplexes.

作者信息

Uohashi Keiko

机构信息

Faculty of Engineering, Tohoku Gakuin University, Tagajo 985-8537, Miyagi, Japan.

出版信息

Entropy (Basel). 2022 Nov 28;24(12):1736. doi: 10.3390/e24121736.

Abstract

This study considers a new decomposition of an extended divergence on a foliation by deformed probability simplexes from the information geometry perspective. In particular, we treat the case where each deformed probability simplex corresponds to a set of -escort distributions. For the foliation, different -parameters and the corresponding α-parameters of dualistic structures are defined on each of the various leaves. We propose the divergence decomposition theorem that guides the proximity of -escort distributions with different -parameters and compare the new theorem to the previous theorem of the standard divergence on a Hessian manifold with a fixed α-parameter.

摘要

本研究从信息几何的角度考虑了一种基于变形概率单纯形的叶状结构上扩展散度的新分解。特别地,我们处理了每个变形概率单纯形对应一组 - 护送分布的情况。对于叶状结构,在各个不同的叶上定义了不同的 - 参数和对偶结构的相应α - 参数。我们提出了散度分解定理,该定理指导具有不同 - 参数的 - 护送分布之间的接近程度,并将新定理与具有固定α - 参数的黑塞流形上标准散度的先前定理进行比较。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/d30e/9778038/262c767e8747/entropy-24-01736-g001.jpg

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验