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# 数学代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|ITCS8165 Entropy of a discrete Markov process in continuous time

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## 数学代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|Entropy of a discrete Markov process in continuous time

Every finite ensemble of random values $\xi\left(t_{1}\right), \ldots, \xi\left(t_{n}\right)$ is an ensemble of discrete random variables for the process in question. Therefore, their entropy can be determined by the formulae from the discrete version. In particular, if the process is given on interval $[0, T]$, then the entropy of the initial value $\xi(0)$ is equal to
$$H_{\xi(0)}=-\sum_{\xi(0)} P(\xi(0)) \ln P(\xi(0)) .$$
However, if we want to calculate the entropy of the continuous set of values $\xi_{0}^{T}$, then we have to apply the formulae of the generalized version, i.e. the theory of Sections $1.6$ and 5.6.

Denote by $\left{\tau_{j}\right}$ points on the time axis (i.e. time moments), at which we observe jumps from one state of the process to another. We define the auxiliary measure $Q_{1}\left(\xi_{0}^{T}\right)$ as a Poisson measure (with a unit density) for the system of random points $\left{\tau_{j}\right}$. We pick out the initial entropy (5.9.1) by the formula
$$H_{\xi_{0}^{T}}=H_{\xi(0)}+H_{\xi_{0+0}^{T} \mid \xi(0)}$$
and define conditional entropy $H_{\xi_{0+0}^{T}} \mid \xi(0)$ (or, more succinct, $H_{\xi_{0}^{T} \mid} \mid \xi(0)$ ) according to formulae (1.7.17a), (1.7.17), (5.6.1) from the generalized version. Then we will have
$$H_{\xi_{0}^{T}}^{P / Q_{1}}=-H_{\xi(0)}+H_{\xi_{0}^{T} \mid \xi(0)^{\circ}}^{P / Q_{1}}$$

## 数学代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|Entropy of diffusion Markov processes

Let ${x(t), t \in[0, T]}$ be a diffusion Markov process corresponding to measure $P$ and characterized by drift $a(x, t)$ and local variance (diffusion coefficient) $b(x, t)>0$. This process is described by the Fokker-Planck equation
$$\dot{p}{t}(x)=-\frac{\partial}{\partial x}\left[a p{t}(x)\right]+\frac{1}{2} \frac{\partial^{2}}{\partial x^{2}}\left[b p_{t}(x)\right]$$
where
$$p_{t}(x) d x=P\left{x_{t} \in[x, x+d x]\right} .$$
In order to determine the entropy $H_{x_{0}^{T}}$ for the given process, we need to select measure $Q$ such that measure $P$ is absolutely continuous with respect to it. It is also desired for such measure $Q$ to be as simple as possible.

It is known (for instance, see [48]) that one of the desired measures corresponds to a diffusion process with the same local variance $b(x, t)$ but with a null drift, i.e. a measure, for which (5.10.1) is replaced with the equation
$$\dot{q}{t}(x)=\frac{1}{2} \frac{\partial^{2}}{\partial x^{2}}\left[b{t} q(x)\right] \quad\left(q_{t}(x) d x=\mathbf{Q}\left{x_{t} \in[x, x+d x]\right}\right)$$

## 数学代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|Entropy of a discrete Markov process in continuous time

$$H_{\xi(0)}=-\sum_{\xi(0)} P(\xi(0)) \ln P(\xi(0))$$

$$H_{\xi 0}=H_{\xi(0)}+H_{\xi 0,0 \mid \xi(0)}$$

$$H_{\xi 0}^{P / Q_{1}}=-H_{\xi(0)}+H_{\xi 0|| \xi(0)^{\circ}}^{P / Q_{1}}$$

## 数学代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|Entropy of diffusion Markov processes

$$\dot{p} t(x)=-\frac{\partial}{\partial x}[a p t(x)]+\frac{1}{2} \frac{\partial^{2}}{\partial x^{2}}\left[b p_{t}(x)\right]$$

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## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。