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翻訳と辞書　辞書検索 [ 開発暫定版 ] スポンサード リンク 結合エントロピー ： ウィキペディア日本語版 結合エントロピー[けつごうえんとろぴー] 結合エントロピー（英: Joint entropy）とは、情報理論における情報量の一種。結合エントロピーは、2つの確率変数の結合した系でのエントロピーを表す。確率変数 $X$ と $Y$ があるとき、結合エントロピーは $H(X,Y)$ と記される。他のエントロピーと同様、単位は対数の底によってビット (bit)、ナット (nat)、ディット (dit) が使われる。 == 背景 == 確率変数 $X$ があるとき、そのエントロピー $H(X)$ は $X$ の値の不確かさを表す。$X$ について、イベント $x$ が発生する確率が $p\_x$ であるとき、$X$ のエントロピーは次のようになる。 :$H(X)\; =\; -\backslash sum\_x\; p\_x\; \backslash log\_2(p\_x)\; \backslash !$ もう1つの確率変数 $Y$ では、イベント $y$ が発生する確率が $p\_y$ であるとする。$Y$ のエントロピーは $H(Y)$ で表される。 ここで、$X$ と $Y$ が相互に関連したイベントを表しているとき、系全体のエントロピーは $H(X)+H(Y)$ にはならない。例えば、1から8までの整数を1つ選ぶとし、それぞれの整数が選ばれる確率が同じとする。$X$ は選んだ整数が奇数かどうかを表し、$Y$ は選んだ整数が素数かどうかを表すとする。1から8の整数のうち半分は偶数であり、同じく半分は素数である。したがって $H(X)=H(Y)=1$ となる。しかし、選んだ整数が偶数であるとわかっている場合、それが素数である場合は4つのうち1つしかない。つまり、2つの確率変数の分布は関連している。従って系全体のエントロピーは2ビットよりも小さくなる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「結合エントロピー」の詳細全文を読む スポンサード リンク 翻訳と辞書 : 翻訳のためのインターネットリソース Copyright(C) kotoba.ne.jp 1997-2016. All Rights Reserved.