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World File Search System负熵
逻辑熵和量子力学中的负概率
由大卫·埃勒曼（David Ellerman）在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物，但Ellerman提供了对S L的声音概率解释，以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义，在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中，这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里，我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间（连续），我们表明，在唯一的假设中，逻辑熵和总概率是及时保留的，一个人获得了概率密度的进化方程，而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同，至少在一个人中仅在一个相结合时，只有一个稳定的动量变量。这个结果表明，逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
量子力学中的逻辑熵和负概率
由 David Ellerman 在最近的一系列论文中引入。尽管数学公式本身并不新鲜，但 Ellerman 提供了 SL 的合理概率解释，作为给定集合上分区区别的度量。同样的公式在量子力学中被视为熵的有用定义，它与量子态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式有助于概括包含负值的概率，这一想法可以追溯到费曼和维格纳。在这里，我们根据逻辑熵的概念分析和重新解释负概率。在有限维空间中推导并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子类属性。对于无限维空间（连续体），我们表明，在逻辑熵和总概率随时间保持不变的唯一假设下，可以得到概率密度的演化方程，该方程与相空间中 Wigner 函数的量子演化基本相同，至少在仅考虑动量变量时如此。这一结果表明，逻辑熵在建立量子物理的特殊规则方面发挥着深远的作用。
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
熵与经济学
Martin Pomares C. 1 http://orud.org/0000-0003-4994-0573 简介 熵是物理学中非常有用的概念，它试图从热力学的角度解释系统的行为。然而，有两种方法可以解释熵，这取决于我们研究的是微系统还是微系统。从宏观角度来看，描述系统是否是可逆系统非常重要。然而，从微观角度来看，混沌的概念与熵有关。在这种情况下，熵衡量系统中的无序程度。此外，将宏观和微观系统的分析同时与熵的使用联系起来的想法并不常见。此外，研究复杂系统意味着考虑多种方法来理解此类系统的行为。这样，经济学就是一个有趣的研究领域，熵的应用正变得非常新颖，以便应用热力学从物理学的角度理解宏观或微观系统如何行为。第一部分：熵在宏观经济中的应用将熵的概念应用到经济学中的一种方法是从生产函数的角度研究宏观经济。在这种情况下，应该从非新古典的方法研究生产函数。为了这个目的，熵成为一种新的分析工具。在任何类型的市场中，其存在的基础不仅是货币的流动，还有市场中相互关联的产品和商品的流动。这些产品的寿命不长，对其自身价格有一定影响。在产品中，价格和寿命是决定市场消费的变量（ScalesAvery，2012）。这些变量也是决定市场质量的因素，也与系统的熵有关，并反映在生产函数 Cobb Douglas 中（De Pascale，2012 ）。1989 年，J. Rifkin 发表了一篇题为“温室世界的熵”的论文，其中展示了热力学第二定律如何影响影响环境的经济过程（De Pascale，2012 ）。热力学第一定律和第二定律分别是能量守恒定律和可逆过程定律或“熵值”。最后一个定律让我们根据系统经历的熵变化来确定热力学过程的方向。因此，熵衡量了系统的不可逆程度（De Pascale，2012 ）。根据 Raine，A. 等人的研究。 （2006 年），经济学家认为“经济系统的演变是一个由新知识的产生推动的结构复杂性不断增加的过程。但关于如何以及为什么会出现这种情况仍存在很多争论。长期以来，这种方法的微观基础是通过与生物进化的类比来寻求的”。但同样在“
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
α-静态负性
二分量子状态的对数负态是量子信息理论中广泛使用的纠缠，因为它易于计算并用作可蒸馏纠缠的上限。最近，两部分状态的κ键入被证明是易于计算且具有精确的信息理论含义的第一个纠缠措施，等于双方量子状态的确切纠缠成本，而自由操作是那些完全保留部分trans pose pose porths-pose pose and porths porths pornale porneme wang and warg and wang and wang and wang and wang and wang and wang wang and warg and wang and wang and warg and warg and wang wang and warg and wang wang and warg and wang wang wang and warg wang。修订版Lett。 125（4）：040502，2020年7月]。 在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。 在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。 我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。 我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。 最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。Lett。125（4）：040502，2020年7月]。在本文中，我们通过表明它们是α-千层词的纠缠措施的有序家族的极端，提供了这两种纠缠措施之间的非平凡联系，每种措施都由参数α∈[1，∞]鉴定出来。在这个家族中，原始的对数负性被恢复为具有α= 1的较小的eST，并且κ键入被恢复为最大的α=∞。我们证明α-静态的负性满足了以下特性：纠缠单调，归一化，忠诚和亚功能。我们还证明它既不是凸面也不是一夫一妻制。最后，我们定义了量子通道作为量子状态概念的概括的α-静态负性，我们展示了如何将许多概念推广到任意资源理论。
使用最大熵
现有的森林政策推动了菲律宾的低供应和高出木材出口。这项研究使用了最大熵（Maxent）方法，投影了菲律宾在菲律宾中的当前和潜在分布。还确定了海岸·孔塔塔（Shorea contora）在保护区和未来可收获区域的位置，并假定其潜在的木材生产收入。Maxent是一种机器学习算法，可估计发生的物种概率分布。出现数据（存在 - 缺乏）和环境变量用作运行模型的输入。生成了两个模型，完整的模型和最终模型。主成分分析（PCA）工具用于减少数量并选择环境变量。完整模型在曲线下的ROC为0.755区域（AUC），而最终模型的ROC为0.772 AUC值和土地覆盖率的值最高。与使用所有变量的完整模型不同，最终模型仅包含合适的变量，不包括高度相关以防止结果高估的变量。适合该物种的区域约为710万公顷，而不合适的区域为2000万公顷。该物种的最高潜在收获区域是Agusan del Sur，覆盖了518,570.42公顷。S。在压力条件下（例如损坏的土壤）种植时，脉管长期生长。当玉米被插入和受精时，这会改善。该物种的财务业绩很差，与传统培养的外来者相比，由于其旋转持续时间较长，因此在财务上最不可能可行。即使木材的价格上涨，这也可以降低内部收益率和净现值。