1) Large deviation entropy
大偏差熵
2) entropy density deviation
熵密度偏差
1.
In the paper a strong deviation theorem on relative entropy density for arbitrary discrete information sources is established by using the notion of entropy density deviation with respect to information sources of no memory.
利用相对于无记忆信源熵密度偏差的概念,给出对任意离散信源相对熵密度普通成立的一个用不等式表示的极限性质(称之为强偏差定理)。
3) entropy density divergence
熵密度偏差
1.
The notion of entropy density divergence of informationisintroduced.
利用任意信源相对熵密度偏差的概念,使用分析的方法研究了齐次马氏信源的一类强偏差定理,得出了一个二元函数的一类强偏差定理和几个极限性质。
4) relative entropy density divergence
相对熵密度偏差
1.
Application of relative entropy density divergence in intrusion detection models
相对熵密度偏差在入侵检测模型中的应用
5) large deviation
大偏差
1.
A large deviation theorem for pr.
通过研究Rr 上的一类多维退化扩散过程Xε(t)的经验测度的渐近性质 ,证明了Xε(t)的经验测度 μ在Rr-n上的投影测度ν的大偏差定
2.
Contraction principle is an important constitution of large deviation theory.
收缩原理是大偏差理论的重要组成部分。
6) large deviations
大偏差
1.
The large deviations of risk model for two-type-risk insurance perturbed by diffusion;
带干扰的双险种风险模型下的大偏差问题
2.
The bounds of large deviations probalilities;
关于大偏差概率的一个界(英文)
3.
We discuss the large deviations for empirical measuress of {(Xε(t),Zε(t));ε>0},when Xε(t) determined by { dXε(t)=εdB(t)+b(Xε(t),Zε(t))dt Xε(0)=x Zε(t) is an n-state stochastic process in this paper.
给出了{(Xε(t),Zε(t));ε>0,t∈[0,T]}的经验测度的大偏差速结果。
补充资料：大偏差的概率
大偏差的概率
probability of large deviations
为了获得大偏差概率的确保的界，可以利用qe·6。山eB不等式(概率论中的)(Chebyshev inequa』ityin pro恤bility theory)这种类型的不等式;它们能提供所谓的大偏差概率的指数界(exponential boullds俪theprobabilityoflar罗deviations).例如，如果随机变量XJ是独立的，EX;=o，EX:=时，且以概率l成立}X，}(L，令B:二武+…+a;，“二xL/B。，则下面的估计式对所有x)O成立: {厂「，。1一，〕 P于}S。}>xB。}蕊ZexP嵘一于-}l+于}》， -一r走ZL一3」J’右边是随义的增加而依指数下降的.【补注】有一些实质性的新进展把指数衰减率与嫡联系起来.这些进展在统计物理学和统计学中找到了广泛的应用.见极限定理(腼it theorenls)及「AIJ，「AZj 另一新近的进展是有关用随机过程替代独立随机变量和而发展了极限定理与大偏差理论，见IA3].大偏差的概率[哪加城灯of址ge dsviati佣s;肠肠““xoT翻。“eu“曲砚po.T妞ocT”」 即如下类型的概率 p(S。一b。>a。)，p(S。一b。<一a。)或 p({S。一b。}>a。)，其中 S一J乙X，，{X，}是独立随机变量序列，{“。}与{b。}是两个数值序列，使得“。>o，且依概率有(S。一b。)/“。一0. 如果随机变量Xl，XZ，二有数学期望O，有穷方差。’的相同分布，则可以设b。=0，。。=x，“石，其中当n一，的时x。~田.Cram台定理及其加强型在这种关系中是特别重要的(见Cram台定理(C份-诚r theo化111)).
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条