三变量高斯统计模型的信息几何复杂度
数学物理
2015-06-19 v2 math.MP
摘要
我们评估了低维高斯统计流形上熵运动的信息几何复杂度，以量化在信息有限的情况下对系统进行宏观预测的难度。具体而言，我们观察到此类熵推断的复杂度不仅取决于可用信息片的数量，还取决于这些信息片相互关联的方式。最后，我们发现对于某些相关结构，从熵推断的角度来看无法达到最有利的构型，这似乎导致了统计物理学中众所周知的挫败效应（frustration effect）的信息几何类比。
引用
@article{arxiv.1403.8100,
title = {Information geometric complexity of a trivariate Gaussian statistical model},
author = {D. Felice and C. Cafaro and S. Mancini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.8100},
year = {2015}
}
备注
16 pages, 1 figure