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Principio de máxima entropía

En mecánica estadística, el principio de máxima entropía establece que la distribución de probabilidad menos sesgada que se le puede atribuir a un sistema estadístico es aquella en la que dadas unas ciertas condiciones fijas maximiza la entropía, , esto es, aquella en la que la desinformación es máxima. Esto viene a decir que en una situación de desconocimiento de información la distribución estadística menos sesgada será aquella en que menos información extrínseca al problema contenga. El anterior principio implica que dada la entropía como una función de la distribución de probabilidad y las j condiciones intrínsecas al problema, la distribución menos sesgada para los N microestados cumplirá que:

con las condiciones

Empleando los multiplicadores de Lagrange la función a maximizar es:

Aplicaciones

Este principio variacional permite obtener las distribuciones microcanónica, canónica y macrocanónica para un sistema. La función entropía utilizada es:

 

Colectividad microcanónica

La distribución de probabilidad correspondiente a la colectividad microcanónica es la perteneciente a un sistema aislado (no intercambia ni calor ni materia con el exterior). La única condición del problema será la normalización de la distribución de probabilidad para los   microestados:

 

De modo que por el principio de máximo:

 

Dado que ha de cumplirse para toda variación de la distribución:

 

Teniendo en cuenta que   es arbitrario y constante para todo  , se tiene que

 

Por normalización, se tiene:

 

Esto significa que en un sistema aislado, cada uno de los microestados son equiprobables.

Colectividad canónica

La colectividad canónica es la de un sistema en contacto con un foco a temperatura constante, o lo que es lo mismo, dado que la energía media es función de la temperatura, a energía media constante. Las condiciones serán por tanto, normalización de la función de distribución y energía media constante:

 
 

Por el principio de máximo:

 

De nuevo ha de cumplirse para toda variación de la distribución:

 

A continuación se determinan la constante y el segundo multiplicador de Lagrange. Siendo Z la función de partición canónica, por normalización se tiene que:

 

La entropía será:

 

Por definición de temperatura:

 

De modo que la probabilidad de cada microestado será:

 

El resultado muestra que los estados más probables son los de más baja energía de modo que la probabilidad de que el sistema se encuentre en un estado de alta energía es más bajo cuanto más alta sea la energía. Se puede observa también que en el cálculo de la entropía se obtuvo la siguiente expresión y recordando la definición de energía libre de Helmholtz:

 

De modo que un problema queda completamente determinado si se llega a conocer su función de partición.

Colectividad macrocanónica

La colectividad macrocanónica es aquella correspondiente a un sistema abierto en el que la energía media y el número medio de partículas es constante. Se puede realizar un cálculo análogo para un sistema que intercambie volumen, polarización, momento magnético, etc. Las condiciones serán por tanto normalización de la distribución y valores esperados de la energía y partículas constantes.

 
 
 

El método será el mismo que en los anteriores dos casos: por el método de los multiplicadores de Lagrange se maximiza el funcional entropía, dado que las variaciones en cada probabilidad son arbitrarias cada uno de los términos del sumatorio ha de anularse independientemente, se define la gran función de partición y por último se determinan las constantes por normalización y recurriendo a las definiciones termodinámicas.

 
 

Por normalización.

 

De modo que:

 

Por definición de temperatura y potencial químico:

 
 

La probabilidad de cada microestado será:

 

Véase también

Enlaces externos

  • Ratnaparkhi A. "A simple introduction to maximum entropy models for natural language processing" Technical Report 97-08, Institute for Research in Cognitive Science, University of Pennsylvania, 1997. Una sencilla introducción a los modelos de máxima entropía en el procesamiento de los lenguajes naturales. (en inglés)
  • (en inglés)
  • A maximum entropy model applied to spatial and temporal correlations from cortical networks in vitro. Esta página contiene direcciones a varios artículos e implementaciones de software de modelos de máxima entropía en la red. (en inglés)
  •   Datos: Q1417473

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En mecanica estadistica el principio de maxima entropia establece que la distribucion de probabilidad menos sesgada que se le puede atribuir a un sistema estadistico es aquella en la que dadas unas ciertas condiciones fijas maximiza la entropia S displaystyle S esto es aquella en la que la desinformacion es maxima Esto viene a decir que en una situacion de desconocimiento de informacion la distribucion estadistica menos sesgada sera aquella en que menos informacion extrinseca al problema contenga El anterior principio implica que dada la entropia como una funcion de la distribucion de probabilidad y las j condiciones intrinsecas al problema la distribucion menos sesgada para los N microestados cumplira que d S 0 displaystyle delta S 0 qquad con las condiciones g i P 1 P N 0 i 1 j displaystyle qquad g i P 1 P N 0 qquad i 1 j Empleando los multiplicadores de Lagrange la funcion a maximizar es S i l i g i P 1 P N 0 displaystyle S sum i lambda i g i P 1 P N 0 Indice 1 Aplicaciones 2 Colectividad microcanonica 3 Colectividad canonica 4 Colectividad macrocanonica 5 Vease tambien 6 Enlaces externosAplicaciones EditarEste principio variacional permite obtener las distribuciones microcanonica canonica y macrocanonica para un sistema La funcion entropia utilizada es S k l P l ln P l displaystyle S k sum l P l ln P l Colectividad microcanonica EditarLa distribucion de probabilidad correspondiente a la colectividad microcanonica es la perteneciente a un sistema aislado no intercambia ni calor ni materia con el exterior La unica condicion del problema sera la normalizacion de la distribucion de probabilidad para los N displaystyle N microestados l 1 N P l 1 g P 1 P N l 1 N P l 1 displaystyle sum l 1 N P l 1 qquad Rightarrow qquad g P 1 P N sum l 1 N P l 1 De modo que por el principio de maximo d d P j l 1 N k P l ln P l l P l l 0 j 1 N k k ln P j l 0 j 1 N displaystyle tfrac delta delta P j sum l 1 N kP l ln P l lambda P l lambda 0 j 1 N qquad Rightarrow qquad k k cdot ln 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l E g 2 P 1 P N l 1 N P l E l E displaystyle sum l 1 N P l E l langle E rangle qquad Rightarrow qquad g 2 P 1 P N sum l 1 N P l E l langle E rangle Por el principio de maximo d d P j l 1 N k P l ln P l l 1 P l l 2 P l E l l 1 l 2 E 0 j 1 N k k ln P j l 1 l 2 E j 0 j 1 N displaystyle tfrac delta delta P j sum l 1 N kP l ln P l lambda 1 P l lambda 2 P l E l lambda 1 lambda 2 langle E rangle 0 j 1 N qquad Rightarrow qquad k k cdot ln P j lambda 1 lambda 2 E j 0 j 1 N De nuevo ha de cumplirse para toda variacion de la distribucion k k ln P l l 1 l 2 E l 0 P l c t e e l 2 E l k displaystyle k k cdot ln P l lambda 1 lambda 2 E l 0 qquad Rightarrow qquad P l mathrm cte cdot e frac lambda 2 E l k A continuacion se determinan la constante y el segundo multiplicador de Lagrange Siendo Z la funcion de particion canonica por normalizacion se tiene que P l e l 2 E l k Z Z l e l 2 E l k displaystyle P l frac e frac lambda 2 E l k Z qquad Z sum l e frac lambda 2 E l k La entropia sera S k l P l ln P l k l P l l 2 E l k ln Z k ln Z l 2 E displaystyle S k sum l P l ln P l k sum l P l frac lambda 2 E l k ln Z k cdot ln Z lambda 2 langle E rangle Por definicion de temperatura 1 T S E l 2 1 T displaystyle frac 1 T frac partial S partial langle E rangle qquad rightarrow qquad lambda 2 frac 1 T De modo que la probabilidad de cada microestado sera P l e E l k T Z displaystyle P l frac e frac E l kT Z El resultado muestra que los estados mas probables son los de mas baja energia de modo que la probabilidad de que el sistema se encuentre en un estado de alta energia es mas bajo cuanto mas alta sea la energia Se puede observa tambien que en el calculo de la entropia se obtuvo la siguiente expresion y recordando la definicion de energia libre de Helmholtz T S k T ln Z E F E F k T ln Z displaystyle TS kT ln Z langle E rangle F E qquad Rightarrow qquad F kT ln Z De modo que un problema queda completamente determinado si se llega a conocer su funcion de particion Colectividad macrocanonica EditarLa colectividad macrocanonica es aquella correspondiente a un sistema abierto en el que la energia media y el numero medio de particulas es constante Se puede realizar un calculo analogo para un sistema que intercambie volumen polarizacion momento magnetico etc Las condiciones seran por tanto normalizacion de la distribucion y valores esperados de la energia y particulas constantes l 1 N P l 1 displaystyle sum l 1 N P l 1 l 1 N P l E l E displaystyle sum l 1 N P l E l langle E rangle l 1 N P l n l n displaystyle sum l 1 N P l n l langle n rangle El metodo sera el mismo que en los anteriores dos casos por el metodo de los multiplicadores de Lagrange se maximiza el funcional entropia dado que las variaciones en cada probabilidad son arbitrarias cada uno de los terminos del sumatorio ha de anularse independientemente se define la gran funcion de particion y por ultimo se determinan las constantes por normalizacion y recurriendo a las definiciones termodinamicas d l k P l ln P l l 1 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quimico 1 T S E n l 2 1 T displaystyle frac 1 T frac partial S partial langle E rangle n qquad Rightarrow qquad lambda 2 frac 1 T m E n S l 3 m T displaystyle mu frac partial langle E rangle partial langle n rangle S qquad Rightarrow qquad lambda 3 frac mu T La probabilidad de cada microestado sera P l e E l k T m n l k T Z displaystyle P l frac e frac E l kT frac mu n l kT mathcal Z Vease tambien EditarEntropia Colectividad microcanonica Colectividad canonica Colectividad macrocanonicaEnlaces externos EditarRatnaparkhi A A simple introduction to maximum entropy models for natural language processing Technical Report 97 08 Institute for Research in Cognitive Science University of Pennsylvania 1997 Una sencilla introduccion a los modelos de maxima entropia en el procesamiento de los lenguajes naturales en ingles Maximum Entropy Modeling en ingles A maximum entropy model applied to spatial and temporal correlations from cortical networks in vitro Esta pagina contiene direcciones a varios articulos e implementaciones de software de modelos de maxima entropia en la red en ingles Datos Q1417473 Obtenido de https es wikipedia org w index php title Principio de maxima entropia amp oldid 148474703, wikipedia, wiki, leyendo, leer, libro, biblioteca,

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