論文の概要: On the Algorithmic Information Between Probabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07296v1
- Date: Mon, 13 Mar 2023 17:20:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 13:47:31.175744
- Title: On the Algorithmic Information Between Probabilities
- Title(参考訳): 確率間のアルゴリズム情報について
- Authors: Samuel Epstein
- Abstract要約: 我々はアルゴリズムの保存不等式を確率測度まで拡張する。
確率測度の自己情報の量は、ランダム化された処理に送信しても増加しない。
純状態の圧倒的多数に対して量子測度が与えられた場合、意味のある情報は得られないことが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.18340575383456
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We extend algorithmic conservation inequalities to probability measures. The
amount of self information of a probability measure cannot increase when
submitted to randomized processing. This includes (potentially non-computable)
measures over finite sequences, infinite sequences, and $T_0$, second countable
topologies. One example is the convolution of signals over real numbers with
probability kernels. Thus the smoothing of any signal due We show that given a
quantum measurement, for an overwhelming majority of pure states, no meaningful
information is produced.
- Abstract(参考訳): 我々はアルゴリズムの保存不等式を確率測度まで拡張する。
確率測度の自己情報量は、ランダム化処理に従えば増加することができない。
これは(潜在的に計算不可能な)有限列、無限列、および第二可算位相である$T_0$を含む。
一つの例は、確率核を持つ実数上の信号の畳み込みである。
したがって、任意の信号の平滑化は、量子測定が与えられたとき、純粋な状態の圧倒的多数に対して、意味のある情報は生成されないことを示す。
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