entropiolikheter

Entropiolikheter är ett begrepp inom informationsteori och komplexitet som används för att beskriva likheter mellan system, processer eller dataset utifrån hur deras entropi- eller informationsegenskaper förhåller sig till varandra. Begreppet fångar idén att olika källor kan uppvisa liknande nivåer av randomness eller olika strukturer trots olika yttre egenskaper.

Termen är vanlig i nordisk litteratur som en beskrivning av hur entropin hos olika källor kan jämföras för att bedöma likhet i mönster eller slumpmässighet. Entropiolikheter hänförs till en familj av mätningar, inte en enda standardiserad metric, och kan inkludera olika kombinationer av entropi, korsentropi och ömsesidig information.

Matematiskt bygger entropiolikheter på mått som Shannon-entropi H(X), korsentropi H(P,Q), villkordentropi H(X|Y) och ömsesidig information I(X;Y). En vanlig ledsagare är divergenser som Jensen-Shannon-divergence eller Kullback–Leibler-divergens, vilka används för att kvantifiera skillnader mellan två sannolikhetsfördelningar. Inom ramen för entropiolikheter betraktas två källor P och Q genom hur deras marginalentropier och gemensamma information överensstämmer, vilket signalerar graden av likhet i deras underliggande mönster.

Exempelvis kan två tidsserier med liknande entropinivåer uppvisa hög entropiolikhet, men olika tidsstruktur avslöjas bättre av I(X;Y) eller D_JS istället för enbart H. Användningsområden inkluderar dataanalys, bioinformaticaprodukter, NLP och neuroscience. Begränsningar innebär att entropibaserade mått kan vara känsliga för provstorlek, binning och skala, och att tolkningen ofta kräver kontext.

Se även: Entropi, Kullback–Leibler-divergens, Jensen-Shannon-divergence, ömsesidig information, entropins roll i termodynamik.