따라서이 질문은 다소 관여하지만 가능한 한 간단하게 노력하려고 노력했습니다.
목표 : 간단히 말해서, 고차 누적을 포함 하지 않는 부조화의 유도가 있으며 , 그것이 어떻게 도출되었는지 이해하려고합니다.
배경 : (이 모든 것을 이해합니다)
나는 여기에있는 '독립 구성 요소 분석' 책을 스스로 연구하고 있습니다. (이 질문은 '비 다항식 함수에 의한 엔트로피의 근사'책이있는 경우 섹션 5.6에서 발생합니다).
우리는 임의의 변수 인 가지고 있으며 , 우리가 관측 한 일부 관측 값에서 부정성을 계산하고자합니다. 의 PDF는 의해 제공됩니다 . 네 trop 트로피는 단순히 표준화 된 가우스 랜덤 변수의 차분 엔트로피와 의 차분 엔트로피의 차이입니다 . 여기서 차분 엔트로피는 로 주어집니다 .
따라서, 부정성은
여기서 는 표준화 된 가우스 rv이며 PDF는 됩니다.
이제이 새로운 방법의 일부로 필자의 책은 다음과 같이 의 PDF 추정치를 도출 했습니다.
(여기서 . 그런데, 이다 하지 전력 있지만 인덱스 대신).i
지금은이 새로운 PDF 공식을 '수락'하고 다른 날에 대해 물어볼 것입니다. 이것은 내 주요 문제가 아닙니다. 그가 지금 하는 일은 버전의이 PDF 버전을 음의 방정식에 다시 연결하고 다음과 같이 끝납니다.
시그마 (여기서 포스트의 나머지 부분)는 인덱스 주위를 반복합니다 . 예를 들어 함수가 두 개 뿐인 경우 신호는 및 대해 반복됩니다 . 물론, 그가 사용하고있는 기능에 대해 말씀 드리겠습니다. 따라서 이러한 함수 는 다음과 같이 정의됩니다.i = 2 i = 2 F i
이 경우 함수 는 다항 함수가 아닙니다. 우리는 rv 가 제로 평균이고 단위 분산 이라고 가정합니다 . 이제 몇 가지 제약 조건을 만들고 해당 기능의 속성을 제공하겠습니다. X
계산을 단순화하기 위해 또 다른 순수한 기술적 가정을 만들어 봅시다. 함수 은 다음과 같이 직교 정규 시스템을 형성합니다.
과
거의 다 왔어! 자, 모든 것이 배경이었고 지금은 질문에 대한 것입니다. 그러면이 새 PDF를 단순히 차분 엔트로피 공식 넣는 것 입니다. 이것을 이해하면 나머지는 이해할 것입니다. 이제,이 책은 파생을 제공하지만 (동의 함) 동의하지 않습니다. 그것이 어떻게 취소되고 있는지 알지 못하기 때문에 끝까지 갇히게됩니다. 또한 Taylor 확장에서 small-o 표기법을 해석하는 방법을 모르겠습니다.
결과는 다음과 같습니다.
Taylor 확장 를 사용하면 대해H(x)
그래서
질문 : (이해하지 못합니다)
그래서 내 문제 : 제외하고 는 마지막 방정식에서 마지막 4 항을 어떻게 얻었는지 이해할 수 없습니다. (즉, 0, 0 및 마지막 2 항). 나는 그 전에 모든 것을 이해합니다. 그는 위의 속성에서 주어진 직교성 관계를 이용했다고 말하지만 어떻게되는지 모르겠습니다. (또한 여기에서 사용되는 의미에서 작은 o 표기법을 이해하지 못합니까?)
감사!!!!
편집하다:
나는 내가 읽고있는 책에서 이미지를 추가했으며, 위에서 말한 것을 거의 말하지만 누군가가 추가 컨텍스트가 필요한 경우를 대비하여.
그리고 빨간색으로 표시된 여기가 저를 혼란스럽게하는 정확한 부분입니다. 그는 직교성 속성을 사용하여 마지막 부분, 상황이 취소되는 위치 및 와 관련된 최종 합산 및 small-o 표기법 합산을 어떻게 습니까?