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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:カルバックライブラー情報量におけるlog0の計算)
カルバックライブラー情報量の計算方法とlog0の扱いについて
このQ&Aのポイント
- カルバックライブラー情報量について勉強している大学生の質問です。具体的な計算式を示しながら、log0の扱いについても解説しています。
- カルバックライブラー情報量は、確率分布の違いを測る指標です。計算式におけるlog0の扱いについては、特別な取り扱いが必要です。具体的には、0に非常に小さな値を加えて近似計算を行います。
- 6面のサイコロを100回投げた場合の確率分布が与えられた際に、カルバックライブラー情報量を計算する手順を紹介します。また、確率分布が0の場合のlog0の扱いについても解説します。
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>f = (0.00 , 0.22 , 0.18 , 0.22 , 0.20 , 0.18) だった場合、 1/6 log{(1/6)/0} + ... = 1/6 log(1/6) - 1/6 log(0) + ... となりますが、 gを基準とした場合のfの情報量であれば 0 * log( 0 / (1/6) ) + 0.22 * log( 0.22 / (1/6) ) + … という数式になるかと思います。 この場合の第一項は 0 * log 0 となりそのままでは計算不可能ですが lim (x→+0) x log x = 0 より0となるかと思います。