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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #826
- 日期：2026-03-18
摘要
我們研究資訊源產生的序列的香農熵如何收斂於源的熵率。我們綜合了幾種現象學方法，透過使用香農熵收斂的導數層次，將隨機性和記憶的資訊理論度量應用於隨機和確定性過程。反過來，這導致對（i）儲存在來源中的表觀記憶和（ii）必須從對來源的觀察中提取的資訊量進行自然測量，以便（a）對其進行最佳預測，以及（b）觀察者與其同步。忽略這些結構特性的後果之一是錯過的規律性被轉化為明顯的隨機性。我們證明，這個問題特別出現在小數據集上，例如，在可以存取相對較少、較短的測量序列的環境中。