持久互信息与涌现的性质

Peter Gmeiner

持久互信息与涌现的性质

数学物理 2012-10-19 v1 信息论 math.IT math.MP

作者: Peter Gmeiner

摘要

持久互信息 (PMI) 是随机过程的一种复杂性度量。它与超熵或统计复杂性等众所周知的复杂性度量相关。本质上，它是超熵的一种变体，因此可被解释为系统内部记忆的一种特定度量。PMI 最初由 Ball、Diakonova 和 MacKay 于 2010 年引入，作为（强）涌现的度量。在本文中，我们在数学上定义了 PMI，并研究了其与超熵和统计复杂性的关系。特别是，我们证明了超熵是 PMI 的上界。此外，我们展示了 PMI 的一些性质，并针对一些示例过程进行了显式计算。我们还讨论了它在多大程度上是一种涌现度量，并将其用于形式化涌现的替代方法进行了比较。

关键词

持久互信息复杂性度量超熵统计复杂性涌现随机过程内部记忆

引用

@article{arxiv.1210.5058,
  title  = {Properties of Persistent Mutual Information and Emergence},
  author = {Peter Gmeiner},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1210.5058},
  year   = {2012}
}

备注

45 pages excerpt of Diploma-Thesis

持久互信息与涌现的性质

摘要

关键词

引用

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