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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:正規マルコフ情報源のエントロピーについて)

正規マルコフ情報源のエントロピー計算方法と定常確率について

このQ&Aのポイント
  • 正規マルコフ情報源のエントロピーを計算するためには、与えられた確率行列の定常確率を求める必要があります。
  • 質問文章で使用されている確率行列において、定常確率を求めた結果、各状態の値は1/3となりました。
  • エントロピーの計算には、求めた定常確率を用いて、式を適用することができます。具体的な計算結果を確認するため、質問文章に関連する詳細な計算過程を含めてください。

質問者が選んだベストアンサー

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  • ur2c
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回答No.2

> 定常確率に関して > 口頭で各値が1/3に~なったと説明したところ教授にそれは違うと否定されていたんです。1/3で合っていたなら何故否定されたのでしょう? 状態確率が列ベクトルでなく行ベクトルなのです.だから,解くべき方程式は P x = x でなくて x P = x です.これを sum x = 1 のもとで解くと x = [3 6 8]/17 です. 状態確率が行ベクトルらしいことは,P を見てわかります.行ベクトルなら,ある状態,たとえば状態 1 にいると,次の状態が 1 である確率が 0.2,2 である確率が 0,3 である確率が 0.8 で,合計が 1 になります.もし列ベクトルだったら,たとえば状態 1 にいると,次の状態が 1 である確率が 0.2,2 である確率が 0.4,3 である確率が 0 になってしまい,合計が 1 になりません.

r-jenex
質問者

お礼

そもそもが間違っていたんですね、勉強しなおしたいと思います。ありがとうございました

その他の回答 (2)

  • stomachman
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回答No.3

ANo.1のコメントについてです。  No.2でのご指摘の通り、数値を見れば行列かベクトルかどっちかが転置されてるのは明らかでしたね。御質問の計算にうっかりつられちゃいました。たはは。

  • stomachman
  • ベストアンサー率57% (1014/1775)
回答No.1

 仮にご質問のPがマルコフ過程の遷移確率行列のことだとすると、行列Pの第(i+1)行(j+1)列は、「ある時出力された信号がiであったときに、その次の信号がjになる条件付き確率」P(j|i)を示しています。一方、このマルコフ過程の定常確率pは   Pp=p となるようなベクトルp=(p(0), p(1), p(2))' (ただしp(0)+p(1)+p(2)=1。なお「'」は転置のこと)であり、行列Pとは区別しなくちゃいけません。(Pと書いたら×を喰らうでしょう。) >P(0)=0.2P(0)+0.8P(2)
 >P(1)=0.6P(1)+0.4P(0) 
>P(2)=0.7P(2)+0.3P(1)
 >P(0)+P(1)+P(2)=1  Pを別の文字に変えればOKですね。整理すると   p(0)-p(2) = 0
   p(0)-p(1) = 0 
  p(1)-p(2) = 0 
  p(0)+p(1)+p(2)=1 なので   p(0)=p(1)=p(2)=1/3 が解というのもOKです。  エントロピーSを計算するには、まず「信号jが来たという条件下で次の信号を受けて得られる情報量の平均値(条件付きエントロピー)」S(j):   S(j)= -Σ{i=0~2}P(i|j)log(P(i|j))   (ただしlog(x)の底は2) を出します。これはもう、デンタク叩いて計算するだけの話です。そして、先に計算しておいた定常確率p(j)を使って   S = Σ{j=0~2}p(j)S(j)

r-jenex
質問者

お礼

回答ありがとうございます、定常確率の表記に関して無知をさらしてしまい申し訳ないです。 また、定常確率に関してなのですが回答者が口頭で各値が1/3に~なったと説明したところ教授にそれは違うと否定されていたんです。1/3で合っていたなら何故否定されたのでしょう? エントロピーに関しては計算した結果約0.89となりました。