平衡态分隔系统的信息内容与最大熵
信息论
2023-08-23 v1 统计力学
动力系统
math.IT
摘要
尽管分隔动力学系统用于许多不同科学领域，但基于最大熵原理（MaxEnt）的模型选择具有挑战性，因为缺乏量化此类系统熵的方法。在此，我们利用分隔系统作为连续时间马尔可夫链的解释，获得量化模型信息内容的熵度量。特别地，我们量化单个粒子穿越系统时所经路径的不确定性，如由路径熵和熵率所描述的那样。路径熵度量行进粒子从进入系统到离开的整个路径的不确定性，而熵率度量粒子在系统内时其瞬时未来的平均不确定性。我们基于香农信息熵推导了平衡态分隔系统这两类熵的显式公式，并展示如何借助MaxEnt在模型选择过程中用以解决终态等价问题。
引用
@article{arxiv.2308.10956,
title = {Information content and maximum entropy of compartmental systems in equilibrium},
author = {Holger Metzler and Carlos A. Sierra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.10956},
year = {2023}
}
备注
Code repository: https://github.com/goujou/entropy_and_complexity_in_eq