Tensorflow四种交叉熵函数计算公式

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一、环境熵变=Q（环境）/T（环境）=-Q（系统）/T（环境）

二、系统熵变分三种情况：

1、单纯PVT变化

（1）理想气体单纯pvt变化ΔS=nCv,mΔTlnT2/T1+nRlnV1/V2

（2）凝聚态物质单纯pvt变化分恒温恒压两种情况

2、相变化：可逆相变用摩尔相变熵算ΔS=nΔSm

3、化学变化用摩尔反应熵算

三、总熵变=环境熵变+系统熵变

若反应物和产物都处于标准状态下，则反应过程的熵变，即为该反应的标准熵变。当反应进度为单位反应进度时，反应的标准熵变为该反应的标准摩尔熵变，以△rSm表示。

扩展资料：

热力学第三定律对于纯物质的晶体，在热力学零度时，熵为零。

系统的熵仅与始末状态有关，与过程无关，因此，若始、末两态之间为一不可逆过程，则可以在两态之间设计一个可逆过程，通过计算该可逆过程的热温比积分，得到系统在两个平衡态之间不可逆过程的熵变。

绝热自由膨胀过程是不可逆过程，该过程中气体对外做功为零，从外界吸热为零，内能增量为零，温度不变，所以绝热自由膨胀过程是一个等温过程。

判别热力学过程是否可逆是解决问题的关键，若为可逆过程，直接用上面给出的公式求解，若为不可逆过程，必须明确不可逆过程中不变的状态参量，然后设计一个该状态参量恒定的可逆过程求解熵变。

若要完整地求解熵变问题，必须熟练掌握各可逆过程中的过程方程、迈耶公式、比热容等常用表达式。

参考资料来源：百度百科——熵变

关于I(X;Y)，它是表示一个随机变量Y给出的关于另一个随机变量X的信息量。可能是你们老师没有说清楚，它的物理意义是：信道两端有两个随机变量X和Y，由Y提取到得关于X的信息量，并非损失的信息量。

这里不是指H(YlX)，H(YlX)是不能用观察者的立足点来解释的（这个你从条件熵的定义想想就知道了）。你说的应该是I(X;Y)。这就是信道两端以谁为“信源”，在哪边“接收”的问题了（也就是你所说的观测点）。

一,环境熵变=Q（环境）/T（环境）=-Q（系统）/T（环境）

二,系统熵变分三种情况：

1,单纯PVT变化

（1）理想气体单纯pvt变化ΔS=nCv,mΔTlnT2/T1+nRlnV1/V2

（2）凝聚态物质单纯pvt变化分恒温恒压两种情况

2,相变化：可逆相变用摩尔相变熵算ΔS=nΔSm

3,化学变化用摩尔反应熵算

三,总熵变=环境熵变+系统熵变

#include <stdioh>

#include <stringh>

#include<mathh>

int main()//是少了main函数，程序里面一定要有main函数的

{

double p[100];//每个信源的概率

int n;//信源个数

int i;

double sum=0;

scanf("%d",&n);

for(i=0;i<n;i++)

{

scanf("%lf",&p[i]);

sum+=-p[i](log(p[i])/log(20));

}

printf("%lf\n",sum);

return 0;

}

如何计算一个信号的多尺度熵 Multiscale Entropy

1、多尺度熵，是从样本熵演变过来的

2、样本熵是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法；

SampEn has two advantages over ApEn: data length independence and a relatively trouble-free implementation

3、首先理解一下什么是近似熵：

（1）我有个疑问，时间t怎么定义啊；明明k的个片段都用上了，还怎么区分不同的时刻啊。

（2）会不会有一种可能，整个时间序列可以得到一个近似熵的值。也就是一个值。

（3）给一个时间序列后，如果这个时间序列是一维的，你只能得到一个值。

（4）如果这个时间序列是多维的，你可以把某个时刻，这些不同维度的值，组织在一起，计算得到一个熵。然后你就能得到熵随时间的演化了；

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