We build a theory of binary trees on finite multisets that categorifies, or operationalizes, the entropy of a finite probability distribution. Multisets operationalize probabilities as the event outcomes of an experiment. Huffman trees operationalize the entropy of the distribution of these events. We show how the derivation property of the entropy of a joint distribution lifts to Huffman trees.


翻译:我们在有限多设上构建了二进制树的理论,该多设可以对有限概率分布的酶进行分类或操作。多设可以将概率概率作为实验事件结果进行操作。Huffman树可以操作这些事件分布的酶。我们展示了向Huffman树联合配送的升降机的孵化特性。

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在数学中,多重集是对集的概念的修改,与集不同,集对每个元素允许多个实例。 为每个元素提供的实例的正整数个数称为该元素在多重集中的多重性。 结果存在无限多个多重集,它们仅包含元素a和b,但因元素的多样性而变化:(1)集{a,b}仅包含元素a和b,当将{a,b}视为多集时,每个元素的多重性为1;(2)在多重集{a,a,b}中,元素a具有多重性2,而b具有多重性1;(3)在多集{a,a,a,b,b,b}中,a和b都具有多重性3。
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