論文の概要: An Information Theoretic Treatment of Yager's Probability Distribution Negation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00594v1
• Date: Sat, 01 Aug 2026 11:16:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.805869
• Title: An Information Theoretic Treatment of Yager's Probability Distribution Negation
• Title（参考訳）: ヤガーの確率分布否定に関する情報理論的処理
• Abstract要約: 本稿では,イェーガーの否定とその一般化に関する包括的情報理論解析について述べる。 この結果は,Yagerの否定を,様々な情報理論の基準の下での確率分布否定の最も自然かつ原則化された定義として,強い理論的正当性を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.297070083645049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the seminal paper (Yager 2015), Yager defined the negation of a probability distribution $\mathbf{p}=(p_1,\dots,p_n)$, as the distribution $\overline{\mathbf{p}} = (\overline{p}_1,\dots,\overline{p}_n)$, where $\overline{p}_i = ({1-p_i})/({n-1}),$ for $ i=1, \ldots , n.$ In this paper, we present a comprehensive information-theoretic analysis of Yager's negation and its generalizations. Using tools from information theory and majorization theory, we unify, extend, and strengthen a number of previously known properties of Yager's negation within a common framework. Overall, our results offer strong theoretical justification for Yager's negation as the most natural and principled definition of probability distribution negation under various information theoretic criteria.
• Abstract（参考訳）: 序文 (Yager 2015) において、ヤガーは確率分布 $\mathbf{p}=(p_1,\dots,p_n)$ の否定を、分布 $\overline{\mathbf{p}} = (\overline{p}_1,\dots,\overline{p}_n)$ として定義した。 本稿では,イェーガーの否定とその一般化に関する包括的情報理論解析について述べる。 情報理論と偏化理論のツールを用いて、ヤガーの否定の既知の性質を共通の枠組みの中で統一し、拡張し、強化する。 全体として,Yagerの否定は,様々な情報理論の基準の下での確率分布否定の最も自然かつ原則化された定義として,強い理論的正当性を提供する。

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