論文の概要: Phase space distributions in information theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16338v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 06:43:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:36.244445
• Title: Phase space distributions in information theory
• Title（参考訳）: 情報理論における位相空間分布
• Authors: Vikash Kumar Ojha, Ramkumar Radhakrishnan, Siddharth Kumar Tiwari, Mariyah Ughradar,
• Abstract要約: Shannon, Wehrl, Renyiのエントロピー, 相違点, 相互情報, その他の相関指標について検討する。 ウィグナー分布に関連するエントロピーはフシミ分布よりも低いことが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We use phase space distributions specifically, the Wigner distribution (WD) and Husimi distribution (HD) to investigate certain information-theoretic measures as descriptors for a given system. We extensively investigate and analyze Shannon, Wehrl and Renyi entropies, its divergences, mutual information and other correlation measures within the context of these phase space distributions. The analysis is illustrated with an anharmonic oscillator and is studied with respect to perturbation parameter ($\lambda$) and states ($n$). The entropies associated with the Wigner distribution are observed to be lower than those of the Husimi distribution, which aligns with the findings regarding the marginals. Moreover, the real components of the entropies associated with the Wigner distribution tend to approach the entropic uncertainty bound more closely compared to those of the corresponding Husimi distribution. Moreover, we quantify the precise amount of information lost when opting for the Husimi distribution over the Wigner distribution for characterizing the specified system. Since it is not always positive definite, the entropies cannot always be defined.
• Abstract（参考訳）: 具体的には、WD(Wigner Distribution)とHusimi Distribution(HD)という位相空間分布を用いて、ある系に対する記述子としての情報理論的測度について検討する。 我々は,これらの位相空間分布の文脈内で,シャノン,ウェルル,レーニエントロピー,その分岐,相互情報,その他の相関測度を広範囲に研究し,解析する。 この分析は無調波発振器で説明され、摂動パラメータ(\lambda$)および状態(n$)について研究される。 ウィグナー分布に関連するエントロピーはフシミ分布よりも低いことが観察された。 さらに、ウィグナー分布に付随するエントロピーの実成分は、対応するフシミ分布と比較してエントロピーの不確実性に近づく傾向にある。 さらに,フジミ分布をウィグナー分布上で選択した場合に失われる情報の正確な量を定量化し,特定システムの特徴付けを行う。 必ずしも正定値ではないので、エントロピーは必ずしも定義できない。

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