Building on work of Kontsevich, we introduce a definition of the entropy of a finite probability distribution in which the "probabilities" are integers modulo a prime p. The entropy, too, is an integer mod p. Entropy mod p is shown to be uniquely characterized by a functional equation identical to the one that characterizes ordinary Shannon entropy. We also establish a sense in which certain real entropies have residues mod p, connecting the concepts of entropy over R and over Z/pZ. Finally, entropy mod p is expressed as a polynomial which is shown to satisfy several identities, linking into work of Cathelineau, Elbaz-Vincent and Gangl on polylogarithms.


翻译:以Kontsevich的工作为基础,我们引入了“概率”为整数元模模L的有限概率分布的酶定义。 变数也是一种整数模版p。 Entropy modp 被证明具有独特的特征,其功能等式与普通的香农昆虫的特性相同。 我们还建立了一种感知,即某些真实的异种有残留物的模型p,将R和Z/PZ的变数概念连接起来。 最后,变数模型p 表现为一种多元性,可以满足几种特性,与Cathelineau、Elbaz-Vincent和Gangl关于多元虫的功能相联系。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CMU】最新深度学习课程, Introduction to Deep Learning
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月12日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月22日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
Arxiv
3+阅读 · 2017年11月20日
VIP会员
相关VIP内容
【CMU】最新深度学习课程, Introduction to Deep Learning
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月12日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
笔记 | Deep active learning for named entity recognition
黑龙江大学自然语言处理实验室
24+阅读 · 2018年5月27日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月22日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月3日
Arxiv
3+阅读 · 2017年11月20日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员