Энтропийная скорость
Шаблон:Теория информации В математической теории вероятности энтропийная скорость случайного процесса является, неформально говоря, временно́й плотностью средней информации в стохастическом процессе. Для стохастических процессов со счётным индексом энтропийная скорость является пределом Шаблон:Не переведено 5 членов процесса , поделённым на , при стремлении к бесконечности:
если предел существует. Альтернативно, связанной величиной является:
Для сильно стационарных стохастических процессов . Энтропийную скорость можно рассматривать как общее свойство стохастических источников, то есть Шаблон:Не переведено 5. Энтропийная скорость можно использовать для оценки сложности стохастических процессов. Он используется в различных приложениях от описания сложности языков, слепого разделения сигналов до оптимизации преобразователей и алгоритмов сжатия данных. Например, критерий максимальной энтропийной скорость может быть использован для отбора признаков в машинном обученииШаблон:Sfn.
Энтропийная скорость для марковских цепей
Поскольку стохастический процесс, определяемый цепью Маркова, которая неприводима, непериодична и положительно рекурренктна, имеет стационарное распределение, энтропийная скорость независим от начального распределения.
Например, для такой цепи Маркова , определённом на счётном числе состояний, заданных матрицей переходов , , задаётся выражением:
- ,
где является Шаблон:Iw цепи.
Простое следствие этого определение заключается в том, что независимый одинаково распределённый случайный процесс имеет энтропийную скорость, равную энтропии любого индивидуального члена процесса.