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# 澳洲代写|信息论代写information theory代写|Methods of potentials in the case of a large number of parameters

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## 澳洲代写|信息论代写information theory代写|Methods of potentials in the case of a large number of parameters

The method of potentials worded in Sections $3.3$ and $3.4$ can be generalized to more difficult cases when there are a larger number of external parameters, i.e., this method resembles methods usually used in statistical thermodynamics even more.

Here we outline possible ways to realize the above generalization and postpone a more elaborated analysis to the next chapter.

Let cost function $c(y)=c(y, a)$ depend on a numeric parameter $a$ now and be differentiable with respect to this parameter. Then free energy
$$F(T, a)=-T \ln \sum_{y} e^{-c(y, u) / T}$$
and other functions introduced in Section $3.4$ will be dependent not only on temperature $T$ (or parameter $\beta=1 / T$ ), but also on the value of $a$. The same holds true for the optimal distribution (3.3.14) now having the form
$$P(y \mid a)=\exp \left[\frac{F(T, a)-c(y, a)}{T}\right]$$

## 澳洲代写|信息论代写information theory代写|Capacity of a noiseless channel with penalties in a generalized version

In Sections $3.2$ and $3.3$ we considered capacity of a discrete channel without noise, but with penalties. As it was stated, computation of that channel capacity can be reduced to solving the first variational problem of information theory. The results derived here can be generalized to the case of arbitrary random variables, which can assume continuous values, in particular. Some formulae relative to the generalized version of the formula and provided in Section $1.6$ give us some hints how to do so.
We suppose that there is given a noiseless channel (not necessarily discrete) if there are given measurable space $(X, F)$, random variable $\xi$ taking values from the indicated space, $F$-measurable function $c(\xi)$ called a cost function, and also measure $v$ on $(X, F)$ (normalization of $v$ is not required). We define channel capacity $C(a)$ for the level of losses $a$ as the maximum value of entropy (1.6.9):
$$H_{\xi}=-\int P(d \xi) \ln \frac{P(d \xi)}{v(d \xi)}$$
compatible with the constraint
$$\int c(\xi) P(d \xi)=a$$

## 澳洲代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|METHODS OF POTENTIALS IN THE CASE OF A LARGE NUMBER OF PARAMETERS

F(吨,一个)=−吨ln⁡∑是和−C(是,在)/吨

## 澳洲代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|CAPACITY OF A NOISELESS CHANNEL WITH PENALTIES IN A GENERALIZED VERSION

HX=−∫磷(dX)ln⁡磷(dX)在(dX)

∫C(X)磷(dX)=一个

## 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。