Ентропія Цалліса

узагальнення ентропії Больцмана — Гіббса

У статистичній термодинаміці ентропія Цалліса — узагальнення стандартної ентропії Больцмана — Гіббса, запропоноване Константіно Цаллісом (Constantino Tsallis)[1] 1988 року для випадку неекстенсивних (неадитивних) систем. Його гіпотеза базується на припущенні, що сильна взаємодія в термодинамічно аномальній системі призводить до нових ступенів вільності, до зовсім іншої статистичної фізики небольцманівського типу.

Визначення та основні відомості

ред.

Нехай   — розподіл імовірностей і   — будь-яка міра на  , для якої існує абсолютно неперервна відносно   функція  . Тоді ентропія Цалліса визначається як

 

Зокрема, для дискретної системи, що перебуває в одному з   доступних станів з розподілом імовірностей   ,

 .

У разі міри Лебега  , тобто коли   — неперервний розподіл з густиною  , заданою на множині  ,

 .

У цих формулах   — деяка додатна константа, яка визначає одиницю вимірювання ентропії й у фізичних формулах служить для зв'язки розмірностей, як, наприклад, стала Больцмана. З точки зору задачі оптимізації ентропії ця константа є несуттєвою, тому для спрощення часто вважають  .

Параметр   — безрозмірна величина ( ), яка характеризує ступінь неекстенсивності (неадитивності) даної системи. У границі при  , ентропія Цалліса збігається до ентропії Больцмана — Гіббса. При   ентропія Цалліса є увігнутим функціоналом від розподілу ймовірностей і, як звичайна ентропія, досягає максимуму за рівномірного розподілу. При   функціонал є опуклим і за рівномірного розподілу досягає мінімуму. Тому для пошуку рівноважного стану ізольованої системи при   ентропію Цалліса потрібно максимізувати, а при   — мінімізувати[2]. Значення параметра   — це вироджений випадок ентропії Цалліса, коли вона не залежить від  , а залежить лише від  , тобто від розміру системи (від   у дискретному випадку).

У безперервному випадку іноді вимагають, щоб носій випадкової величини   був безрозмірним[3]. Це забезпечує коректність функціоналу ентропії з точки зору розмірності.

Історично першими вираз для ентропії Цалліса (точніше, для часткового її випадку при  ) отримали Дж. Хаврда і Ф. Чарват (J. Havrda і F. Charvát)[4] 1967 року. Разом з тим, при   ентропія Цалліса є частковим випадком f-ентропії[5] (при   f-ентропією є величина, протилежна ентропії Цалліса).

Деякі співвідношення

ред.

Ентропію Цалліса можна отримати зі стандартної формули для ентропії Больцмана — Гіббса заміною використовуваної в ній функції   функцією

 

— так званий q-деформований логарифм або просто q-логарифм (у границі при   збігається з логарифмом)[6]. К. Цалліс використовував[7] дещо іншу формулу q-логарифма, яка зводиться до наведеної тут заміною параметра   на  .

Ще один спосіб[7] отримати ентропію Цалліса ґрунтується на співвідношенні, справедливому для ентропії Больцмана — Гіббса:

 .

Неважко бачити, що якщо замінити в цьому виразі звичайну похідну на q-похідну (відому також як похідна Джексона), виходить ентропія Цалліса:

 .

Аналогічно для неперервного випадку:

 .

Неекстенсивність (неадитивність)

ред.

Нехай є дві незалежні системи   і  , тобто такі системи, що в дискретному випадку спільна ймовірність появи двох будь-яких станів   і   в цих системах дорівнює добутку відповідних імовірностей:

 ,

а в неперервному — спільна густина розподілу ймовірностей дорівнює добутку відповідних густин:

  ,

де  ,   — області значень випадкової величини в системах   і   відповідно.

На відміну від ентропії Больцмана — Гіббса і ентропії Реньї, ентропія Цалліса, загалом, не володіє адитивністю, і для сукупності систем виконується[7]

 .

Оскільки умова адитивності для ентропії має вигляд

  ,

відхилення параметра   від   характеризує неекстенсивність (неадитивність) системи. Ентропія Цалліса є екстенсивною тільки при  .

Дивергенція Цалліса

ред.

Поряд з ентропією Цалліса, розглядають також сімейство несиметричних мір розбіжності (дивергенції) Цалліса між розподілами ймовірностей зі спільним носієм. Для двох дискретних розподілів з імовірністю   і  ,  , дивергенція Цалліса визначається як[8]

 .

У неперервному випадку, якщо розподіли   і   задані густинами   і   відповідно, де   ,

 .

На відміну від ентропії Цалліса, дивергенція Цалліса визначена при  . Несуттєва додатна константа   в цих формулах, як і для ентропії, задає одиницю виміру дивергенції і часто опускається (покладається рівною  ). Дивергенція Цалліса є окремим випадком α-дивергенції[9] (з точністю до несуттєвої константи) і, як α-дивергенція, є опуклою за обома аргументами за всіх  . Дивергенція Цалліса також є окремим випадком f-дивергенції.

Дивергенці. Цалліса можна отримати з формули для дивергенції Кульбака — Лейблера підстановкою в неї q-деформованого логарифма, визначеного вище, замість функції  . У границі при   дивергенція Цалліса сходиться до дивергенції Кульбака — Лейблера.

Зв'язок формалізмів Реньї та Цалліса

ред.

Ентропія Реньї та ентропія Цалліса еквівалентні[8] з точністю до монотонного перетворення, що не залежить від розподілу станів системи. Те саме стосується відповідних дивергенцій. Розглянемо, наприклад, ентропію Реньї для системи   з дискретним набором станів  :

 ,  .

Дивергенція Реньї для дискретних розподілів з імовірністю   і  ,  :

 ,  .

У цих формулах додатна константа   має таке саме значення, як і   у формалізмі Цалліса.

Легко бачити, що

  ,
  ,

де функція

 

визначена на всій числовій осі і неперервно зростає за   (при   вважаємо  ). Наведені співвідношення мають місце і в неперервному випадку.

Попри наявність зв'язку з цим, слід пам'ятати, що функціонали у формалізмі Реньї та Цалліса мають різні властивості:

  • ентропія Цалліса, загалом, не адитивна, тоді як ентропія Реньї адитивна при всіх  ;
  • ентропія і дивергенція Цалліса є увігнутими або опуклими (крім  ), тоді як ентропія і дивергенція Реньї, загалом, не мають ні тієї, ні іншої властивості[10].

Примітки

ред.
  1. Tsallis, C. Possible generalization of Boltzmann-Gibbs statistics // Journal of Statistical Physics[en] : journal. — 1988. — Vol. 52 (11 November). — P. 479—487. — Bibcode:1988JSP….52..479T. — DOI:10.1007/BF01016429.
  2. Зарипов Р. Г. [1] — Казань : Изд-во Казан. гос. техн. ун-та, 2005. — 364 с. Архівовано з джерела 18 травня 2021
  3. Plastino A., Plastino A. R. Tsallis Entropy and Jaynes' Information Theory Formalism // Brazilian Journal of Physics. — 1999. — Т. 29 (11 листопада). — С. 1—35. Архівовано з джерела 12 травня 2021. Процитовано 12 травня 2021.
  4. Havrda, J.; Charvát, F. Quantification method of classification processes. Concept of structural α-entropy // Kybernetika : journal. — 1967. — Vol. 3, no. 1 (11 November). — P. 30—35. Архівовано з джерела 10 грудня 2020. Процитовано 12 травня 2021.
  5. Csiszár I. A class of measures of informativity of observation channels. // Periodica Math. Hungar. — 1972. — Т. 2 (11 листопада). — С. 191—213.
  6. Oikonomou T., Bagci G. B. A note on the definition of deformed exponential and logarithm functions // Journal of Mathematical Physics. — 2009. — Т. 50, вип. 10 (11 листопада). — С. 1—9. Архівовано з джерела 12 травня 2021. Процитовано 12 травня 2021.
  7. а б в Tsallis C. Nonextensive statistics: Theoretical, experimental and computational evidences and connections // Brazilian Journal of Physics. — 1999. — Т. 29, вип. 1 (11 листопада). — С. 53. Архівовано з джерела 12 травня 2021. Процитовано 12 травня 2021.
  8. а б Nielsen F., Nock R. On Renyi and Tsallis entropies and divergences for exponential families // arXiv:1105.3259. — 2011. — 11 листопада. — С. 1—7. Архівовано з джерела 12 травня 2021. Процитовано 12 травня 2021.
  9. Waters A. Alpha divergence // STAT 631 / ELEC 633:Graphical Models. — Rice Univercity, 2008. — 11 листопада. — С. 1—4. Архівовано з джерела 25 лютого 2021. Процитовано 12 травня 2021.
  10. Xu D., Erdogmuns D. Renyi’s Entropy, Divergence and Their Nonparametric Estimator // J.C. Principe, Information Theoretic Learning: Renyi’s Entropy and Kernel Perspectives. — Springer Science+Business Media, LLC, 2010. — 11 листопада. — С. 47—102. Архівовано з джерела 2 лютого 2019. Процитовано 12 травня 2021.