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Dynamical intricacy and average sample complexity

机译:动态复杂度和平均样本复杂度

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摘要

We propose a new way to measure the balance between freedom and coherence in a dynamical system and a new measure of its internal variability. Based on the concept of entropy and ideas from neu-roscience and information theory, we define intricacy and average sample complexity for topological and measure-preserving dynamical systems. We establish basic properties of these quantities, show that their suprema over covers or partitions equal the ordinary entropies, compute them for many shifts of finite type, and indicate natural directions for further research.
机译:我们提出了一种新的方法来衡量动力学系统中自由与连贯性之间的平衡,并提出了一种衡量其内部可变性的新方法。基于熵的概念以及来自中子科学和信息论的思想,我们定义了拓扑和保度量动力学系统的复杂度和平均样本复杂度。我们建立了这些量的基本性质,表明它们在覆盖或分区上的极值等于普通熵,对有限类型的许多位移进行计算,并指出了进一步研究的自然方向。

著录项

  • 来源
    《Dynamical Systems》 |2018年第3期|369-418|共50页
  • 作者

    Karl Petersen; Benjamin Wilson;

  • 作者单位

    Department of Mathematics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA;

    Department of Mathematics, University of North Carolina, Chapel Hill, NC, USA,Department of Applied Mathematics, Stevenson University, Stevenson, MD, USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Entropy; complexity; intricacy; ergodic theory; topological dynamics;

    机译:熵;复杂;复杂;遍历理论拓扑动力学;

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