Corso di Robotica Misure ed errori
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Alcune caratteristiche dell’entropia<br />
• H(X) ≥ 0<br />
H(X) = <br />
• H(X) = 0 ⇔ ∃i : pi = 1<br />
• H(X) ≤ log(AX)<br />
ai∈AX<br />
P(x)log 2<br />
• H(X) = log(AX) ⇔ ∀i : pi = 1/AX<br />
1<br />
P(x)<br />
l’ultimo punto in<strong>di</strong>ca che l’entropia è massimizzata se la<br />
<strong>di</strong>stribuzione delle probabilità è uniforme<br />
Tullio Facchinetti <strong>Corso</strong> <strong>di</strong> <strong>Robotica</strong> <strong>Misure</strong> <strong>ed</strong> <strong>errori</strong>