实验信息与物理定律的统计建模

物理定律的统计建模将实验与自然现象的数学描述联系起来。该建模基于通过核估计器以实验数据表示的测量变量的概率密度。作为一种目标核，引入了通过仪器校准确定的散射函数。该函数基于信息熵为实验信息和实验冗余提供了新的定义。冗余随实验次数的增加而增加，而实验信息则收敛于一个描述数据复杂性的值。冗余与实验信息之差被提出作为模型代价函数。通过其最小值，可以估计模型中适当的数据数量。作为测量变量之间关系的最优非参数估计器，提出了从核估计器中提取的条件平均值。该建模在含噪混沌数据上进行了演示。