Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conserved active information

論文の概要: Conserved active information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21834v1
Date: Fri, 26 Dec 2025 02:38:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-29 20:48:42.002554
Title: Conserved active information
Title（参考訳）: 保存活動情報
Authors: Yanchen Chen, Daniel Andrés Díaz-Pachón,
Abstract要約: Ioplus$は、検索空間全体のネット情報ゲイン/ロスを定量化する、アクティブ情報の対称拡張である。 Ioplus$は、強い知識がグローバルな障害を減少させる場合など、KLの分岐から隠された体制を明らかにします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3096751699592137
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We introduce conserved active information $I^\oplus$, a symmetric extension of active information that quantifies net information gain/loss across the entire search space, respecting No-Free-Lunch conservation. Through Bernoulli and uniform-baseline examples, we show $I^\oplus$ reveals regimes hidden from KL divergence, such as when strong knowledge reduces global disorder. Such regimes are proven formally under uniform baseline, distinguishing disorder (increasing mild knowledge from order-imposing strong knowledge. We further illustrate these regimes with examples from Markov chains and cosmological fine-tuning. This resolves a longstanding critique of active information while enabling applications in search, optimization, and beyond.
Abstract（参考訳）: 保存されたアクティブ情報$I^\oplus$は、検索空間全体にわたってネット情報のゲイン/ロスを定量化するアクティブ情報の対称拡張であり、No-Free-Lunch保存を尊重する。 Bernoulli と一様ベースラインの例を通して、強い知識が大域的障害を減少させるような KL の発散から隠された規則を$I^\oplus$ で示している。このような体制は、統一された基準の下で正式に証明され、障害を区別する(厳密な知識を秩序に付与することから緩やかな知識を増す)。さらに、マルコフ連鎖や宇宙学的な微調整の例を例に挙げる。これにより、アクティブな情報の長い批判を解決し、検索、最適化、その他の分野での応用を可能にします。

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