두 개의 독립 이산 랜덤 변수 X 와 Y 의 합의 엔트로피 에 대한 경계를 찾고 있습니다. 당연히 H ( X + Y ) ≤ H ( X ) + H ( Y ) ( ∗ ) 그러나 n 개의 독립적 인 Bernoulli 랜덤 변수 Z 1 , … , Z n 의 합에 적용 하면 H ( Z 1 +
다시 말하면,반복적으로 적용될 때경계는 n 과 선형으로 증가합니다. 그러나 Z 1 + ⋯ Z n 은 크기 n 세트에서 지원되므로 엔트로피는 최대 log n 입니다. 사실, 중심 극한 정리에 의해, I는 해당 같은데요 H ( Z 1 + ⋯ + Z의 N ) ≈ ( 1 / 2 ) 로그
은 기본적으로 일련의 크기 √ 에서 지원되기 때문에 .
요컨대, 이 상황 에서는 바운드 가 약간 오버 슈트됩니다. 이 블로그 게시물을 읽음 으로써 H ( X + Y ) 에 대한 모든 종류의 범위를 모을 수 있습니다. Bernoulli 랜덤 변수의 합에 반복적으로 적용될 때 올바른 무증상 (또는 적어도 더 합리적인 무증상)을주는 경계가 있습니까?
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나는 당신이 정말로 무엇을 요구하는지 잘 모르겠습니다. 두 개의 독립적 인 이산 랜덤 변수 X 및 Y에 적용 가능한 H (X) 및 H (Y) 측면에서 H (X + Y)에 상한을 원하면 H (X + Y) ≤H (X ) + H (Y)는 분명히 당신이 얻을 수있는 최고입니다. x가 x의지지 범위를 넘어 x의 범위가 Y의지지 범위를 초과 할 때 합계 x + y가 모두 다른 경우를 고려하십시오.이 일반적인 범위를 매우 특별한 경우에 적용하면 자연스럽게 얻을 수 있습니다. 느슨한 경계.
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이토 쓰요시
그것은 당신이 찾고있는 것이 H (X) 및 H (Y) 측면 에서 H (X + Y)의 상한이 아니라는 것을 의미합니다 . 질문을 수정하십시오.
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이토 쓰요시