用于具有周期边界条件的大型系统计算高效最近邻熵估计器的数据结构综述
统计计算
2017-10-19 v1
摘要
信息论量在发现两个或多个数据集之间的关系时极其有用。一种流行的方法——尤其对于连续系统——是估计这些量的最近邻估计器。当系统规模非常大或系统具有周期边界条件时，性能和正确性问题就会浮现，然而针对每个问题已有已知的解决方案。本文指出这些解决方案在同时具备这两种特征的系统中是不合适的，并讨论了一种鲜为人知的替代方案，该方案涉及Vantage Point trees，能够同时解决这两个问题。
引用
@article{arxiv.1710.06591,
title = {Review of Data Structures for Computationally Efficient Nearest-Neighbour Entropy Estimators for Large Systems with Periodic Boundary Conditions},
author = {Joshua Brown and Terry Bossomaier and Lionel Barnett},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.06591},
year = {2017}
}
备注
16 pages, 8 figures