向后转移熵：用于检测隐马尔可夫模型的信息度量及其在热力学、赌博与因果性中的解释
统计力学
2018-07-23 v4
摘要
转移熵是一种公认的信息流度量，量化两个随机时间序列之间的有向影响，并已被证明在多个科学领域有用。此处我们引入称为向后转移熵的向后时间序列的转移熵，并表明向后转移熵量化了动力学距离隐马尔可夫模型有多远。此外，我们在信息处理热力学和带边信息的赌博这些完全不同的设定中讨论向后转移熵的物理诠释。在热力学和赌博两种设定中，向后转移熵刻画了某种收益的潜在损失，而常规转移熵刻画了潜在收益。我们的结果暗示了在信息流存在下热力学与赌博之间的深刻联系，并且向后转移熵可作为非平衡热力学、生化科学、经济学和统计学中信息流的新度量而有用。
引用
@article{arxiv.1605.00301,
title = {Backward transfer entropy: Informational measure for detecting hidden Markov models and its interpretations in thermodynamics, gambling and causality},
author = {Sosuke Ito},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.00301},
year = {2018}
}
备注
16 pages, 2 figures