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用发生概率广义熵同时最大原理推导对数分布
冯向军 2017-8-22 19:54
用发生概率广义熵同时最大原理推导对数分布 美国归侨冯向军博士,2017年8月22日写于美丽家乡 对于平衡态的 对数 分布 pi=f(xi)=log(bxi+c) ,i=1,2,...,n,同时存在自然约束条件 、 自洽约束条件和系统约束条件: p1 + p2 +...+ pn = 1 (1-1)( 自然约束条件) p1/f(x1) + p2/f(x2) + ...+ pn/f(xn) = 常数 = n (1-2) ( 自洽约束条件) p1x1 + p2x2 +...+ pnxn = 常量 (1-3) (系统 约束条件) 我们来考察如下新的目标函数发生概率的对数log(P) + T。这其中: T = nexp(1/(a*n)) - exp(p1/a) - exp(p2/a) - ... -exp(pn/a)) 当概率分布在自然约束条件下处于均匀分布时,T达到最大值零。 在变量的统计平均值不变的约束条件下,不失一般性,有: p1(r1x1 + r2) + p2(r1x2 + r2) + ...+ pn (r1xn + r2) = 常量C (1-5) 这其中r1和r2是常数。 又有自然约束条件: 于是拉格朗日算子为: L = log(p1) + log(p2) + ... + log(pn)+ + nexp(1/(an)) - exp(p1/a) - exp(p2/a) - ... -exp(pn/a) + + C1( p1 + p2 +... + pn - 1) + + C2(p1(r1x1 + r2)+ p2(r1x2 + r2) + ...+ pn (r1xn + r2) - C3) + C4( p1/f(x1) + p2/f(x2) + ...+ pn/f(xn) - n) 对 拉格朗日算子L求一阶偏导数dL/dpi并令之为零,就有: dL/dpi = 1/pi -1/a *exp(pi/a) + C1 + C2(r1xi + r2) + C4/f(xi) = 0 当 C4 = -1, pi = f(xi) = a*log(a*(C1 + C2(r1xi + r2))) 命: b = a* C2*r1, c = a*C1 + a*C2*r2 有: pi = a*log(bxi + c), i = 1,2,...,n (1-3) 这就是对数分布。 但是拉格朗日算子 L的二阶偏导数矩阵为一主对角线上元素恒负而其余元素全为零的负定对称矩阵。因此,令 拉格朗日算子 L 一阶偏导数为零的上述服从式(1-3)的 对数 分布 pi 也必定是令 拉格朗日算子 L或约束条件下的目标函数 发生概率的对数log(P) + 广义熵T 取得最大值或极大值的概率分布。 这种 对数 分布 pi 符合 发生概率和 广义 熵 同时 最大 原理 。 对数分布的 一个实用例子就是作为概率分布的归一化于宏义观控隶属度【1】。对于 作为概率分布的归一化于宏义观控隶属度,有: xi = i,i = 1,2,...,n。 a = 1/(log(n+1)*(F(1) + F(2) + ...+ F(n))) b = -1 c = n + 2 p(I) = a*log(n+2-I), I = 1,2,...,n (1-4) 这其中 F(I)是定性序号或名次I所对应的 于宏义观控隶属度,I = 1,2,...,n。 图一 观控隶属度F(I)与定性序号或名次I之间的关系 参考文献 【1】 冯向军, 基于概率的于宏义观控测度,科学网,2017年6月17日。 http://blog.sciencenet.cn/blog-1968-1061285.html
个人分类: 决定性概率论|2242 次阅读|0 个评论

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GMT+8, 2024-6-16 15:35

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