我们回顾了齐默尔曼的森林公式，该公式解决了Bogoliubov的递归R运算，用于减去扰动量子场理论中的紫外线发散。 我们进一步讨论了R-运算的一般化，除了紫外线以外，还减去了欧几里德红外散度。 这种归纳为R⁎-运算的名称，可以有效地用于计算重归一化常数。 我们将讨论通过这种方法获得的一些结果，重点是在五个循环处的QCD beta函数以及在N 4 LO时强子希格斯玻色子衰变率的应用。 本文总结了沃尔夫哈特·齐默尔曼纪念研讨会上的演讲。
2023-12-07 09:58:24
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称呼： KLD = getKullbackLeibler(P,Q) 从概率分布 P 计算概率分布 Q 的 Kullback-Leibler 散度。 P 表示数据、观测值或理论分布的“真实”分布。 而 Q 通常代表 P 的理论、模型、描述或近似值。 因此，P 和 Q 都是在相同范围内计算的分布（例如使用“getDensity.m”获得） （即相同的垃圾箱——如果没有，显然比较它们是没有意义的）。 Kullback-Leibler散度是非对称度量（请参见下文）之间的差异两个概率分布 P 和 Q。 具体来说，Q 与 P 的 Kullback-Leibler 散度， 是当 Q 用于近似 P 时丢失的信息的度量。 Kullback-Leibler 散度测量编码样本所需的额外位的预期数量（因此直观上它是非负的） 使用针对 Q 优化的代码时来自 P，而不是使用针对 P 优化的真实代码。 尽管它通常被直观
2023-05-17 11:39:00
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此工具箱包含用于计算以下数量的离散随机变量的函数： 1)熵2)联合熵3）条件熵4）相对熵（KL散度） 5)相互信息6）归一化互信息7)归一化变异信息这个包现在是 PRML 工具箱的一部分 ( http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/55826-pattern-recognition-and-machine-learning-toolbox )。
2022-08-20 20:12:05
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- 输入2个变量，即可计算出2个变量之间的KL散度
- 并且绘制了2个变量各自的变量样本图和概率密度分布图
- 注释完整
2022-06-08 18:05:12
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有关背离的描述，您可以查看： http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence
2022-05-25 09:02:47
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二、梯度、散度和旋度
哈密顿算子 (运算时视为矢量)
作用在标量上：梯度 (gradient)
与矢量点乘：散度 (divergence)
与矢量叉乘：旋度 (curl)
梯度：gradient, 散度: divergence, 旋度：curl
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2022-05-20 01:05:26
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