DamiRocK

Энтропия независимого вектора (X,Y): H(X,Y)=H(X)+H(Y)

Независимость факторизует совместное распределение или плотность, поэтому совместная энтропия равна сумме маргинальных. Связь с mutual information.

Условие

X и Y независимы, V=(X,Y). Как связаны энтропии V, X и Y?

Ответ источника

H(V)=H(X)+H(Y).

Дискретное доказательство

При независимости p(x,y)=p_X(x)p_Y(y). Поэтому −Σp(x,y)ln p(x,y) распадается на сумму двух слагаемых; суммирование по другой переменной даёт единицу.

Непрерывный вариант

Если существует совместная плотность и дифференциальные энтропии конечны, та же факторизация f(x,y)=f_X(x)f_Y(y) даёт h(X,Y)=h(X)+h(Y).

Связь с взаимной информацией

В общем случае I(X;Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y) для дискретных величин. Независимость эквивалентна нулевой взаимной информации при обычных условиях. Для зависимых X,Y совместная энтропия уже не обязана быть суммой маргинальных.

Борис Демешев и участники · mlearn_pro, задача 84 · CC BY 4.0. Формула источника сохранена; доказательство добавлено.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.