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圆周上 Gibbs 概率卷积的熵公式

动力系统 2018-07-04 v3 概率论

摘要

考虑变换 T:S1S1T:S^1 \to S^1,使得 T(x)=2xT(x)=2\, x (mod 1),其中 S1S^1 为单位圆。假设 J:S1RJ:S^1 \to \mathbb{R} 是 Hölder 连续且正的,并且对于任意 yS1y\in S^1,有 xsuch thatT(x)=yJ(x)=1\sum_{x\,\,\text{such that}\,\,\, T(x)= y} \, J(x)=1。若 LlogJ(ρ)=ρ\mathcal{L}_{\log J}^* \,(\rho)=\rho,其中 LlogJ\mathcal{L}_{\log J}logJ\log J 的 Ruelle 算子,则称 ρ\rho 为 Hölder 连续势 logJ\log J 的 Gibbs 概率。我们称 JJρ\rho 的 Jacobian。假设 ν=μ1μ2\nu=\mu_1*\mu_2 是两个分别与 logJ1\log J_1logJ2\log J_2 关联的 Gibbs 概率 μ1\mu_1μ2\mu_2 的卷积。我们证明 ν\nu 也是 Gibbs 概率,其 Jacobian J~\tilde{J}J~(u)=J1(ux)dμ2(x)\tilde{J}(u) = \int J_1(u-x) d \mu_2(x) 给出。在此情况下,熵 h(ν)h(\nu) 由表达式 h(ν)=[log(J1(r+sx)dμ2(x))dμ2(r)]dμ1(s) h(\nu) = - \int\,[\,\,\int\, \log \,(\,\int J_1(r+s-x) d \mu_2(x)\,) \, d \mu_2(r)\,\, ]\,\,d \mu_1 (s) 给出。对于固定的 μ2\mu_2,我们在 Gibbs 概率的 Banach 流形上考虑 μ1\mu_1 的可微变分 μ1t\mu_1^tt(ϵ,ϵ)t \in (-\epsilon,\epsilon),其中 μ10=μ1\mu_1^0=\mu_1,并估计熵 h(μ1tμ2)h(\mu_1^t * \mu_2)t=0t=0 处的导数。我们还给出了一个 Gibbs 概率 ρ\rho 与支持在周期为二的周期轨道上的不变概率的卷积的 Jacobian 表达式。该表达式基于 ρ\rho 的 Jacobian 和两个 Radon-Nikodym 导数。

关键词

引用

@article{arxiv.1702.03134,
  title  = {A formula for the Entropy of the Convolution of Gibbs probabilities on the circle},
  author = {Artur O. Lopes},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1702.03134},
  year   = {2018}
}