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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:シャノンの結合エントロピーについて)

シャノンの結合エントロピーについて

このQ&Aのポイント
  • シャノンの結合エントロピーについて説明します。
  • 結合事象系が3つ存在する場合の結合エントロピーの式の展開方法について教えてください。
  • ネットで調べた結果、結合事象系が2つの場合の結合エントロピーの解法しか見つからなかったため、助言を求めています。

質問者が選んだベストアンサー

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  • stomachman
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回答No.2

ANo.1のコメントについてです。 > p(Ai ∩ BjCk)  ∩と積の表記を使い分けていらっしゃるけれども、p(Ai ∩ BjCk)ってのは「AiとBjCkが同時に生じる確率」という意味であり、それは「AiとBjとCkが同時に生じる確率」と同じ事、すなわち普通の書き方をすればp(Ai, Bj, Ck)のことでしょう。 p(Ai, Bj, Ck) = p(Ai | Bj, Ck) p(Bj, Ck) = p(Bj | Ck, Ai) p(Ck, Ai) = p(Ck | Ai, Bj) p(Ai, Bj) = p(Ai, Bj | Ck) p(Ck) = p(Bj, Ck | Ai) p(Ai) = p(Ck, Ai | Bj) p(Bj) 何も難しいことはないんじゃ? > p(Ai),p(Bj),p(Ck)とそれぞれの生起確率で上記の2つの値を算出できるのでしょうか?  2つ以上の系の結合エントロピーを考えているからには、系同士が独立ではないと仮定している。つまり、p(Ai),p(Bj),p(Ck)だけでは算出できないからこそ、結合エントロピーを求めているんじゃありませんかね。 > p(AilBjCk)
> p(BjCk)
> の値がでてきません。 > それともBiCkをひとつの事象系としてp(BiCk)を与えてあげないといけないのでしょうか?  ご質問で「解法」と仰ってるのが引っ掛かってました。えーとですね、p(Bj, Ck)を使って書くか、p(Bj | Ck)を使って書くか、p(Ai, Bj, Ck)を使って書くか…は、目的によります。「値がでてきません」という話じゃなくて、「どういうデータを持っていて、それを使って何をしたいか」に合わせて式を作るんです。  たとえば、H(A,B)を計算したい場合、H(A)とH(B|A)が幾らなのか分からないのなら H(A,B) = H(A)+H(B|A) という公式を知っていても意味ないですよね。その際に、もしp(Ai, Bj)が全部分かっているなら、単に H(A,B) = -∑∑p(Ai, Bj) log(p(Ai, Bj)) を計算すりゃよくて、H(A)やH(B|A)なんざどうでも良いわけです。  という風に、どういう式を構成するかは、その目的によるのです。  で、ご質問の場合には、「H(A,B,C)やH(A,B|C)やH(A)その他いろいろ…の間に成り立つ様々な関係式を得たい」という漠然とした目的であろうかと思われますので、ならば様々な関係式を導いてみるとよろしいかと思います。

tekorun
質問者

お礼

長文ありがとうございます。お手数かけます。 > 2つ以上の系の結合エントロピーを考えているからには、系同士が独立ではないと仮定している。つまり、p(Ai),p(Bj),p(Ck)だけでは算出できないからこそ、結合エントロピーを求めているんじゃありませんかね。 すいません、書き忘れてました。その3つだけでなくp(Ai|Bj),p(Ai|Ck),...と条件付確率も含めてです。 ほぼ独学なので、参考書の公式だよりに式を導いてるつもりなんですが、3つ以上の事象系での生起確率を導き出したことがありません。ですので p(Ai,Bj,Ck)=p(Ai | Bj, Ck) p(Bj, Ck) =・・・・ を知りませんでした。 >ご質問の場合には、「H(A,B,C)やH(A,B|C)やH(A)その他いろいろ…の間に成り立つ様々な関係式を得たい」という漠然とした目的であろうかと思われますので、ならば様々な関係式を導いてみるとよろしいかと思います。 漠然とした内容で申し訳ないです。文章を書くのが苦手なうえ、相手に物事を伝えるのが苦手でして。 ずばりいうと、求めたいのはp(Ai,Bj,Ck)です。 そして、書いてて気づいたのですが、書いていただいた p(Ai,Bj,Ck)=p(Ai | Bj, Ck) p(Bj, Ck)=・・・ が私のほしい式でした。 あとは自力で導いて見ます。ありがとうございました。

その他の回答 (1)

  • stomachman
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回答No.1

Pijk = p(Ai, Bj, Ck) H(A,B,C)=-ΣΣΣPijk log(Pijk) こりゃH(A,B,C)の定義ですな。 系Bと系Cをひとまとめにした系Dを考え、事象DjkとはBjとCkが共に生じること、すなわち Djk = (Bj,Ck) だと定義する。すると、 p(Djk)=p(Bj,Ck) p(Ai | Djk) = p(Ai | Bj,Ck) Pijk = p(Ai, Djk) H(A,B,C) = H(A,D) は自明。これで系2つが結合した場合に帰着するんでは?

tekorun
質問者

補足

回答ありがとうございます。そこまでは私も考えました。 ですが、 p(AilBjCk)がわからないんです。 例えば、 結合エントロピーを求める上で p(Ai ∩ BjCk) の値が必要なのですが、これは p(Ai ∩ BjCk) = p(BjCk)*p(AilBjCk) となりますが、 p(AilBjCk) p(BjCk) の値がでてきません。 p(Ai),p(Bj),p(Ck)とそれぞれの生起確率で上記の2つの値を算出できるのでしょうか? それともBiCkをひとつの事象系としてp(BiCk)を与えてあげないといけないのでしょうか?