The Axioms of Maximum Entropy
The Axioms of Maximum Entropy
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最大熵公理
DOI：
10.1007/978-94-009-3049-0_8
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发表时间：
1988
影响因子：
4.8
通讯作者：
J. Skilling
中科院分区：
文献类型：
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作者：
J. Skilling
最大熵是一种在不完全数据约束下寻找“最佳”正分布的通用方法。广义熵∑（f-m- f log（f/m）是在特定情况下选择可接受分布f的唯一形式。即使f没有被归一化，它也成立，因此最大熵直接适用于概率之外的物理分布。此外，如果基础模型m具有这样的自由度，则最大熵也应当用于选择“最佳”参数。
Maximum entropy is presented as a universal method of finding a “best” positive distribution constrained by incomplete data. The generalised entropy ∑(f - m - f log(f/m))) is the only form which selects acceptable distributions f in particular cases. It holds even if f is not normalised, so that maximum entropy applies directly to physical distributions other than probabilities. Furthermore, maximum entropy should also be used to select “best” parameters if the underlying model m has such freedom.