基于并集信息的协同性度量
信息论
2025-02-28 v2 math.IT
摘要
部分信息分解（PID）框架关注将一组（两个或多个）随机变量（源变量）关于另一变量（目标变量）的信息分解为三种类型：特有信息、冗余信息和协同信息。经典信息论本身并未提供实现这种分解的唯一方法，必须引入额外的假设。一种常被忽视的实现此分解的方法是使用所谓的并集信息度量——它量化至少存在于一个源变量中的信息——由此可导出协同性度量。本文通过采用通信信道的视角，引入了一种新的并集信息度量，将其与现有度量进行比较，并研究了它的一些性质。我们还对文献中提出的并集信息和协同性度量的刻画进行了全面的批判性回顾。
引用
@article{arxiv.2403.16575,
title = {A Measure of Synergy based on Union Information},
author = {André F. C. Gomes and Mário A. T. Figueiredo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.16575},
year = {2025}
}