我们在整个相变的1 +1维p波超导体的完全反向反应全息模型中研究了子系统A的纠缠熵S A EE的行为。 对于给定的温度，系统进入超导阶段，超过电荷密度的临界值。 纠缠熵被视为给定温度下电荷密度的函数，在临界点处出现尖峰。 此外，我们发现，在浓缩阶段，取决于子系统的大小，存在三种不同的行为。 对于小于临界尺寸l c 1的子系统尺寸l，随着我们越过相变，S A EE继续作为电荷密度的函数而增加。 当l在l c 1和另一个临界大小l c 2之间时，纠缠熵显示出非单调行为，而当l> l c 2时，纠缠熵单调减小。 在大电荷密度下，S A EE似乎饱和。 非单调行为导致了该系统的新颖相图。

1. 英语信源熵实验。搜集10段英文文献，每段1万个字符以上，文献相关性不要太强. （1）预处理：把大写字母改写为小写（后面统计不分大小写），去掉标点符号、换行、回车等符号（全部用1个空格代替），去掉连续空格； （2）计算信源熵：统计26个字母和空格符，共27个符号的概率，计算信源熵H1； （3）H2熵：统计字符出现的一阶条件概率，计算H2熵；并和课本上的做一下对比。 （4）利用信源概率、一阶马尔科夫概率（H2）分别随机生成一段英文序列，对比生成序列的可读性。（参考课本29页） 要求：10段文献分别做，对比（2）（3）（4）步的结果；附上代码，做好注释。 报告中英文文献附一篇即可。

在这里对MATLAB中进行熵值计算的工具箱EntropyHub的相关函数的输入输出参数的含义进行分析，包括近似熵、样本熵、模糊熵、置换熵/排列熵、多尺度熵、复合多尺度熵、精细复合多尺度熵的函数参数进行解析。通过查看本文档，大家会对计算上面熵值函数的意义更加了解，使用也会更加熟练。同时在本文档的最后，也对时间序列进行VMD分解的函数中的参数含义进行了总结。 值得要注意的是EntropyHub是大家需要额外下载的一个工具箱，不是MATLAB本身自带的，这里大家请参考我的一篇博客。

像BPS D3麸一样，IIB型弦理论的非超对称（非susable）D3麸也具有解耦极限，并导致非超对称AdS / CFT对应。 在这种情况下，喉部的几何形状代表的QFT既不是保形的也不是超对称的。 去耦极限中非必要的D3骨架的“黑色”版本描述了在有限温度下的QFT。 在这里，我们首先使用全息技术从“黑色”非多余D3麸皮的解耦几何中计算出此类QFT小子系统的纠缠熵。 然后，我们从解耦的“黑色”无用D3骨架的渐近AdS几何学研究此QFT的弱激发态的纠缠热力学。 我们观察到，对于小型子系统，该背景确实满足了第一定律，即与子系统的大小成反比的普遍（纠缠）温度和垂直于纠缠表面的（纠缠）压力满足关系。 最后，我们展示了纠缠熵如何与高温下的热熵交叉。

BPS D3麸皮具有一个非超对称表亲，称为非敏感D3麸皮，这也是IIB型弦理论的解决方案。 黑色D3焊缝对应的对应物是“黑色”非多余的D3焊缝，并且与BPS D3焊缝一样，它也具有解耦限制，即解耦的几何形状（在我们感兴趣的情况下，这是渐近的AdS $ _ { 5} $×S $ ^ {5} $）是（3 + 1）维非共形，非超对称QFT的全息对偶。 在此QFT中，我们使用上述提到的球形子系统几何图形全息计算了纠缠熵（EE），复杂度和Fisher信息度量。 保真度和Fisher信息量度是使用文献中的两个不同建议，根据体积几何结构一个时间片的余维正则化极值体积计算得出的。 尽管对于AdS黑洞，两个提议给出的结果相同，但对于非超对称背景，结果却不同。

自然语言处理学习中的一个小例子。具体请见 http://www.cnblogs.com/finallyliuyu/archive/2010/03/12/1684015.html

MATLAB代码，有计算主程序，可以直接运行，可设置计算信号

输入： 一个字符串，请忽略所有非字母的字符(即只关注a-z, A-Z)，且不区分字母的大小写。 提示：可以用StdIn.readAll()读入字符串的所有内容 输出： 对应字符串的熵值，输出请用格式化输出("%4.2f\n") 样例输入： To□be□or□not□To□be,↵ that□is□the□question↵ 样例输出： 3.26↵

为了准确分析混沌伪随机序列的结构复杂性，采用谱熵算法对Logistic映射、Gaussian映射和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列复杂度进行了分析。谱熵算法具有参数少，对序列长度N(唯一参数)和伪随机进制数K鲁棒性好的特点。采用窗口滑动法分析了混沌伪随机序列的复杂度演变特性，计算了离散混沌系统不同初值和不同系统参数条件下的复杂度。研究表明，谱熵算法能有效地分析混沌伪随机序列的结构复杂度；在这三个混沌系统中，TD-ERCS系统为广域高复杂度混沌系统，复杂度性能最好；不同窗口和不同初值条件下的混沌系统复杂度在较小范围内波动。为混沌序列在信息安全中的应用提供了理论和实验依据。

Matlab计算变量的熵权和TOPSIS指标，简单好用