通过周期展开计算隐马尔可夫过程的熵
信息论
2009-11-13 v1 其他凝聚态物理
math.IT
数据分析、统计与概率
摘要
隐马尔可夫过程(HMP)是现代概率建模的基本工具之一。然而，其熵的表征仍然是一个开放问题。本文通过zeta函数的周期展开来计算HMP的熵，该方法借鉴自动力系统理论。对于一类HMP，该方法能精确给出熵和矩生成函数的结果。矩生成函数进而允许通过Chernoff界估计HMP的大偏差概率。更一般地，该方法通过收敛级数给出了矩生成函数和熵的一种表示。
引用
@article{arxiv.0810.4341,
title = {Entropy of Hidden Markov Processes via Cycle Expansion},
author = {Armen E. Allahverdyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:0810.4341},
year = {2009}
}
备注
24 pages, 5 figures, published in Journal of Statistical Physics