最大エントロピー法
読み方：さいだいえんとろぴーほう
【英】：maximum entropy method
【英】：maximum entropy method
待ち行列ネットワークの定常確率を求める近似解法の一種． 既に得られているいくつかの特性値を制約条件として， シャノンのエントロピー関数を最大化するような確率分布を 定常分布の近似値とするもので，最適化問題として定式化される．
最大エントロピー法 (待ち行列の)
最大エントロピー原理
(最大エントロピー法 から転送)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/12/18 14:11 UTC 版)
最大エントロピー原理（さいだいエントロピーげんり、英: principle of maximum entropy）は、認識確率分布を一意に定めるために利用可能な情報を分析する手法である。この原理を最初に提唱したのは Edwin Thompson Jaynes である。彼は1957年に統計力学のギブズ分布を持ち込んだ熱力学（最大エントロピー熱力学）を提唱した際に、この原理も提唱したものである。彼は、熱力学やエントロピーは、情報理論や推定の汎用ツールの応用例と見るべきだと示唆した。他のベイズ的手法と同様、最大エントロピー原理でも事前確率を明示的に利用する。これは古典的統計学における推定手法の代替である。
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