bài 2 4 minh họa các entropy

... SINH Bài Bài 44 ENTROPY ENTROPY VÀ VÀ NGUYÊN NGUYÊN LÝ LÝ TĂNG TĂNG ENTROPY ENTROPY Giảng viên: ThS Nguyễn Khắc Điền Email: nguyenkhacdien@gmail.com Điện thoại: 09 040 057 14 NỘI NỘI DUNG DUNG BÀI BÀI ... nghịch a1b b2a Độ biến thiên entropy phụ thuộc vào entropy trạng thái đầu a trạng thái cuối b hệ II II Hàm Hàm entropy entropy và nguyên nguyên lý lý tăng tăng entropy entropy Hàm entropy Entropy ... a1b b2a dQ/T vi phân hàm trạng thái đó, hàm gọi entropy hệ ký hiệu chữ S Trong hệ SI đơn vị entropy J/K II II Hàm Hàm entropy entropy và nguyên nguyên lý lý tăng tăng entropy entropy Hàm entropy

Ngày tải lên: 22/05/2017, 15:46

... BỘ MÔN SINH – LÝ SINH Bài? ?4 Bài? ?4 ENTROPY? ? ENTROPY? ? VÀ NGUYÊN LÝ TĂNG? ?ENTROPY VÀ NGUYÊN LÝ TĂNG? ?ENTROPY Giảng viên: ThS Nguyễn Khắc Điền Email: nguyenkhacdien@gmail.com Điện thoại: 09 040 057 14 N NỘ ỘI DUNG BÀI GI ... Độ biến thiên? ?entropy? ?chỉ phụ thuộc vào? ?entropy? ? của trạng thái đầu a và trạng thái cuối b của hệ II. Hàm? ?entropy? ?và nguyên lý tăng? ?entropy II. Hàm? ?entropy? ?và nguyên lý tăng? ?entropy 2.  Nguyên lý tăng? ?entropy ... Độ biến thiên? ?entropy? ?chỉ phụ thuộc vào? ?entropy? ? của trạng thái đầu a và trạng thái cuối b của hệ II. Hàm? ?entropy? ?và nguyên lý tăng? ?entropy II. Hàm? ?entropy? ?và nguyên lý tăng? ?entropy 1. Hàm? ?entropy Entropy  của  một 

Ngày tải lên: 21/01/2020, 19:10

... 45 2. 3.1 Khái niệm cách tiếp cận Entropy 45 2. 3 .2 Entropy Shannon 46 2. 3.3 Entropy xấp xỉ (AE - Approximate Entropy) 47 2. 3 .4 Entropy mẫu (SE- Sample Entropy) 48 2. 3.5 ... axes(handles.axes1); hold off axes(handles.axes2); hold off f1 = 0.5; f2 = 40 ; fs =25 6; w1 = 2* f1/fs; w2 = 2* f2/fs; for p = m1:m2 % ve thi dien nao val1 = val(p,t1 *25 6:t2 *25 6); % -loc tan so a = fir1(100,w1,'high'); ... tín hiệu điện não 49 2. 4 Ứng dụng Entropy phân tích tín hiệu điện não 53 2. 4. 1 SE Entropy tín hiệu mơ hình 53 2. 4 .2 SE tín hiệu điện não thực 57 2. 5 Kết luận chương

Ngày tải lên: 29/07/2022, 10:07

... thuyết Entropy 42 45 Khái niệm cách tiếp cận Entropy Entropy Shannon 45 46 3 Entropy xấp xỉ (AE - Approximate Entropy) 47 Entropy mẫu (SE- Sample Entropy) 48 Thuật tốn tính SE tín hiệu điện não 49 ... axes1); hold off axes(handles axes2); hold off f1 = 5; f2 = 40 ; fs =25 6; w1 = 2* f1/fs; w2 = 2* f2/fs; for p = m1:m2 % ve thi dien nao val1 = val(p,t1 *25 6:t2 *25 6); % -loc tan so a = fir1(100,w1,'high'); ... EEG 21 Nhiễu điện não đồ 23 Điện não đồ động kinh Khái niệm động kinh Vai trò EEG việc xác định động kinh 3 Điện não đồ động kinh 23 23 24 24 4 Một số phương pháp phân tích tín hiệu điện não 27

Ngày tải lên: 29/07/2022, 19:05

... 42 2.3 Lý thuyết Entropy 45 2. 3.1 Khái niệm cách tiếp cận Entropy 45 2. 3 .2 Entropy Shannon 46 2. 3.3 Entropy xấp xỉ (AE - Approximate Entropy) 47 2. 3 .4 Entropy ... (SE- Sample Entropy) 48 2. 3.5 Thuật tốn tính SE tín hiệu điện não 49 2. 4 Ứng dụng Entropy phân tích tín hiệu điện não 53 2. 4. 1 SE Entropy tín hiệu mơ hình 53 2. 4 .2 SE tín ... get(handles.text26,'string'); axes(handles.axes1); hold off axes(handles.axes2); hold off f1 = 0.5; f2 = 40 ; fs =25 6; w1 = 2* f1/fs; w2 = 2* f2/fs; for p = m1:m2 % ve thi dien nao val1 = val(p,t1 *25 6:t2 *25 6);

Ngày tải lên: 19/12/2022, 18:15

... for Example 7–3 341 cen 849 59_ch07.qxd 4/ 19/05 10:55 AM Page 3 42 3 42 | Thermodynamics EXAMPLE 7? ?4 Entropy. ..cen 849 59_ch07.qxd 3/31/05 4 : 24 PM Page 341 Chapter 7 EXAMPLE 7–3 | Entropy Change ... 10.85 92 10.87995 2 ϭ 0. 827 8 kJ>kg # K Then the entropy change of the refrigerant... 20 psia 1 T1 = 70°F s1 s2 s cen 849 59_ch07.qxd 4 /25 /05 3:13 PM Page 343 Chapter 7 ¢S ϭ m 1s2 Ϫ s1 2 ϭ 13 lbm2 ... since vf Ͻ v2 Ͻ vg at 100 kPa pressure Therefore, we need to determine the quality first: x2 ϭ Thus, v2 Ϫ vf vfg ϭ 0.16 544 Ϫ 0.0 00 72 59 ϭ 0.859 0.1 925 4 Ϫ 0.0 00 72 59 s2 ϭ sf ϩ x2sfg ϭ 0 .071

Ngày tải lên: 12/09/2015, 08:39

... 4 .2 Các thành phần và chức năng của chương trình . 32 4 .2. 1 Chức năng huấn luyện . 32 4 .2. 2 Chức năng kiểm ... y ) Z với các giá trị thật của α ( 24 ) Trong đó Z α ( x) = ∑y PS ( y | x) exp(α f ( x, y ) (25 ) Chỉ duy nhất tham số mà nó phân biệt được các mô hình có dạng ( 24 ) là α Trong số các mô hình ... .6 2. 4 Cỏc phng phỏp phõn loi vn bn 7 2. 4. 1 Naùve Bayes (NB) .7 2. 4 .2 k-Nearest Neighbor

Ngày tải lên: 25/04/2013, 11:56

... N–n 0 12 –15x0.5 849 625 01 0.0 022 84 8 643 5 2 –15x1.11 829 58 34 0.05 740 4 11 52 –15x0.651 629 167 0.017 127 9 5005 2 –15x1.1 849 625 01 0. 022 3 24 2 105 2 –15x0.71 829 58 34 0.059 946 10 3003 2 –15x1 .25 1 629 167 0.006697 ... 3 45 5 2 –15x0.7 849 625 01 0. 129 883 11 1365 2 –15x1.31 829 58 34 0.001 522 4 1365 2 –15x0.851 629 167 0.1 94 825 12 45 5 2 –15x1.3 849 625 01 0.00 025 4 5 3003 2 –15x0.91 829 58 34 0 .21 43 07 13 105 2 –15x1 .45 1 629 167 ... 0 .21 43 07 13 105 2 –15x1 .45 1 629 167 0.000 029 6 5005 2 –15x0.9 849 625 01 0.178589 14 15 2 –15x1.51 829 58 34 0.0000 02 7 643 5 2 –15x1.051 629 167 0.1 148 07 15 1 2 –15x1.5 849 625 01 0.000000 )( N n )( N n )( N n

Ngày tải lên: 29/09/2013, 22:20

... 4 .26 6E -2 2.081E -2 2.030E -2 1.965E -2 8.032E-3 6.679E -4 5 .49 3E -4 5.111E -4 4. 042 E -4 3. 827 E -4 6.675E -4 4.970E -4 3 .44 9E -4 2. 577E -4 1. 348 E -4 ˆ MSE( λ ) 7 .40 6E -2 4. 788E -2 4. 606E -2 3.009E -2 1 .47 0E -2 222 Customer ... 20 25 30 40 2. 716E-1 2. 037E-1 1. 629 E-1 1.086E-1 0. 148 E-1 6 .45 6E-1 4. 842 E-1 3.874E-1 3 .22 8E-1 2. 42 1 E-1 1 .47 4E-1 1.105E-1 8. 845 E -2 7.370E -2 5. 528 E -2 1.570E-1 1.178E-1 9. 42 5 E -2 7.854E -2 5.890E -2 ... (2) for the PLS method TABLE-1 MSE of The Estimated Coefficients By Using The GME N ˆ MSE( π ) ˆ MSE( γ ) ˆ MSE( γ ) ˆ MSE( γ ) 15 20 25 30 40 7 .40 6E-3 4. 788E-3 4. 046 E-3 3.974E-3 3.915E-3 4 .26 6E-2

Ngày tải lên: 19/10/2013, 07:15

... 10 CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH ENTROPY CỰC ĐẠI 14 2. 1 GIỚI THIỆU 14 2. 2 XÂY DỰNG ... 14 2. 2.1 Tập dữ liệu huấn luyện 15 2. 2 .2 Những thống kê, đặc trưng và ràng buộc . 15 2. 2.3 ... 15 2. 2.3 Nguyên lý Entropy cực đại . 17 2. 2 .4 Dạng tham số . 18 2. 2.5

Ngày tải lên: 10/12/2013, 14:29

... 42 . 2 PHYSICAL EXERGY 3 42 . 7 STORAGE SYSTEMS 42 . 3 CHEMICAL EXERGY 5 42 . 8 SOLAR ENERGY CONVERSION 42 . 4 ENTROPY GENERATION MINIMIZATION 42 . 9 POWER PLANTS 42 . 5 CRYOGENICS 42 . 1 INTRODUCTION In this ... AND ENTROPY GENERATION MINIMIZATION Adrian Bejan Department of Mechanical Engineering and Materials Science Duke University Durham, North Carolina 42 . 1 INTRODUCTION 42 . 6 HEAT TRANSFER 42 . 2 PHYSICAL ... tube diameter for minimum entropy generation rate ,4' 5 ReAopt = 2fl°-36 Pr-°-07 q'rhp (£r)1/2M5 /2 where ReD = VDIv and V = m/(p7r£ >2/ 4) This result is valid in the range 25 00 < ReD < 106 and Pr

Ngày tải lên: 23/01/2014, 07:20

... FAC ENT 62. 860 HOU 91. 629 GRE 1 .26 3 ITAX CAP Social accounting matrix AGRC NAGRC 25 . 140 12. 46 4 1.578 7 .23 5 47 .0 12 NAGRA 20 6 .27 5 13 .41 9 98.855 108. 740 22 .5 34 -11.000 5. 546 22 .9 42 33. 121 TOTAL ... PARAMETER Parameters and Scalars 1 .48 5 ROW TOTAL 155.7 52 + CAP AGRA NAGRA AGRC 0.095 NAGRC 33. 027 HOU GRE 55.631 62. 860 HOU ROW 30 .49 1 2. 140 20 . 120 8.581 86. 720 24 .131 SAM(i,j) Base SAM transactions ... IFPRI, 20 33 K street, N.W. Washington, DC 20 006, USA. Andrea Cattaneo, IFPRI, 20 33 K street, N.W. Washington, DC 20 006, USA. Moataz El-Said, IFPRI, 20 33 K street, N.W. Washington, DC 20 006,

Ngày tải lên: 18/02/2014, 01:20

... R j+1 by the formula  R j 2 = ψ  R j+1  R j  . Remembering that ψ(x)=2C 2 (C 0 (log x) 3 + 1) + 2, the above means that R j+1 =  R j exp  ((  R j − 4 − 4C 2 )/4C 2 C 0 ) 1/3  . In particular, ... 26 1? ?28 4 [MS1] V D Milman and S J Szarek, A geometric lemma and duality of entropy numbers, in Geometric Aspects of Functional Analysis (1996? ?20 00), Lecture Notes in Math 1 745 , 191? ?22 2, ... numbers, C R Math Acad Sci Paris 336 (20 03), 47 9? ?4 82 [AMS2] ——— , Duality of metric entropy in Euclidean space C R Math Acad Sci Paris 337 (20 03), 711–7 14 [AMST] S Artstein, V D Milman, S

Ngày tải lên: 14/03/2014, 22:20

... Theorem 2. 7 we have q ∈ J2,∗ Corollary 4. 3 If J1 ,2 = ∅, then J2,1 = ∅ Theorem 4. 4 The following are equivalent for a real, polynomial mapping of maximal entropy: 1 f is not hyperbolic 2 J2,∗ ... rotations of ζ 0 by the m-th roots of unity must lie in R, it follows that m ≤ 2. Corollary 2. 4. J = J 1,1 ∪ J 2, 1 ∪ J 1 ,2 ∪ J 2, 2 . [...]... (resp horizontal) with respect to the coordinate system ... nonwandering set, [? ?2, 2] . The map satisfies the inequalities above with κ = 2. In fact for every periodic point of period n except the fixed point p = ? ?2 we have |Df n (p)| =2 n .Atp = −2wehaven =1yet |Df n (p)|

Ngày tải lên: 14/03/2014, 22:20

... R2 , ij i,j=1 i=1 |R2 | ≤ C(? ?2 |D2 wε ||Dwε | + |Dwε |3 + 1) ≤ = ? ?2 θ |D2 wε |2 ? ?2 θ |D2 wε |2 + C(|Dwε |3 + 1) + C(γ 3 /2 + 1) Consequently ( 32) yields the inequality: (33) θ? ?2 ε ? ?2 |D w | − 2 ... γxi xj − bi γxi ≤ C(γ 3 /2 + 1) ij i,j=1 i=1 Now the PDE (28 ) implies γ ≤ C(? ?2 |D2 wε | + |Dwε |) = C(? ?2 |D2 wε | + γ 1 /2 ) ≤ C(? ?2 |D2 wε | + 1) + γ , 20 0 and so γ ≤ C(? ?2 |D2 wε | + 1) This inequality ... −? ?2 Now n i=1 bi γxi aij γxi xj − n − n ε i=1 bi wxi xj n ε ε aij wxk xi wxk xj ≥ θ|D2 wε |2 k=1 i,j=1 This inequality and (29 ) imply: ( 32) where ? ?2 − n n a γxi xj − bi γxi ≤ −? ?2 θ|D2 wε |2

Ngày tải lên: 17/03/2014, 14:29

... CHNG 1 Entropy – Nhng hiu bit c bn 3 1.1. Ngun gc ra đi khái nim entropy 3 1 .2. nh ngha entropy 4 1 .2. 1. Tìm hiu v nhit đng lc hc 4 1 .2. 2. nh ngha entropy 5 1 .2. 2.1. ... 5 1 .2. 2. nh ngha Entropy 1 .2. 2.1 . nh ngha ca entropy theo đng lc hc c đin Khó khn trong vic đa ra mt đnh ngha chính xác v entropy ca mt h chính là vic entropy không ... ngha entropy 5 1 .2. 2.1. nh ngha entropy theo đng lc hc c đin 5 1 .2. 2 .2. nh ngha entropy theo vt lý thng kê 6 CHNG 2 ng dng ý ngha ca entropy vào kinh t 8 CHNG 3

Ngày tải lên: 09/04/2014, 14:41

... -2. 56 -2. 59 -2. 62 m - 3 .2 std, m + 3 .2 std -1.56 -1. 92 -2. 16 -2. 24 -2. 30 -2. 32 -2. 31 -2. 31 -2. 34 -2. 35 m - 3.5 std, m + 3.5 std -2. 10 -2. 24 -2. 25 -2. 24 -2. 25 -2. 25 -2. 25 -2. 26 -2. 27 -2. 29 m - ... 11 20 2 20 010 3 110 == = == = == = ==== == = == = == 12 210 21 011 4 111 13 21 1 22 0 12 5 1 12 14 21 2 23 020 6 120 15 22 0 == == = == = 24 021 7 121 16 22 1 25 022 8 122 17 22 2 26 {,,,,,,,}16 22 13 ... -3 .27 * -2. 69 24 -1 .26 -1 .41 -1. 94 -2. 46 -2. 72- 2.68-3.09 -3. 32* -3 .27 * -3.17* -2. 04 4 4 1 .23 -0.17 -1.55 -2. 41 -2. 84 -2. 81 -3.07 -3 . 24 * -3 .20 * -3.10* -1.67 8 4 1. 34 0.33 0.16 -2. 39 -2. 64 -2. 64 -2. 49

Ngày tải lên: 19/06/2014, 08:20

... 0 .48 ± 0.16 0.0 348 SD1 0.51 ± 0.19 0. 72 ± 0 .25 0.0309 SD2 0.89 ± 0. 32 1.15 ± 0 .40 0. 045 3 SD1/SD2 0. 64 ± 0.13 0. 64 ± 0. 12 0.89 12 ApEn 0.13 ± 0.13 0.18 ± 0.03 0.0001 SD1 = Poincaré width, SD2 = ... Neurobiol Aging 20 02, 23 :27 -29 . 21 . Richman JS, Moorman JR: Physiological time series analysis using approximate entropy and sample entropy. Am J Physiol Heart Circ Physiol 20 00, 27 8:H2039-H2 049 . ... variability indexes. Published: 2 February 20 08 Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation 20 08, 5 :4 doi:10.1186/1 743 -0003-5 -4 Received: 29 January 20 07 Accepted: 2 February 20 08 This article is available

Ngày tải lên: 19/06/2014, 10:20

... 1 .2 1 .4 1.6 1.8 2 2 .2 2 .4 2. 6 2. 8 3 ×10 8 Propagation speed (m/s) 4 .2 4. 4 4. 6 4. 8 5 5 .2 5 .4 5.6 5.8 6 Entropy value (bits) (c) x axis (m) y axis (m) 0 0 .2 0 .4 0.6 0.8 1 0 0.05 0.1 0.15 0 .2 0 .25 ... 0.15 0 .2 0 .25 0.3 ×10 −6 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 (a) x axis (m) y axis (m) 0 0 .2 0 .40 .6 0.8 1 0 0.05 0.1 0.15 0 .2 0 .25 0.3 0 2 4 6 8 10 ×10 −7 (b) 1 1 .2 1 .4 1.6 1.8 2 2 .2 2 .4 2. 6 2. 8 3 ... axis (m) y axis (m) 0 0 .2 0 .4 0.6 0.8 1 0 0.05 0.1 0.15 0 .2 0 .25 0.3 0.35 0 .4 0 .45 0.5 1 1.5 2 (a) 0.8 1 1 .2 1 .4 1.6 1.8 2 2 .2 2 .4 2. 6 0 0 .2 0 .4 0.6 0.8 1 1 .2 1 .4 1.6 1.8 2 Energy (microwatts)

Ngày tải lên: 21/06/2014, 07:20

... (95%) 32. 28 ±0.100 25 .61 ±0.057 30 .26 ±0.100 21 .44 ±0.080 ±0. 040 20 . 34 ±0. 026 23 .29 ±0. 027 13.65 ±0.018 26 .09 ±0.010 15 .27 ±0.007 14. 90 ±0.009 8 .29 ±0.001 18 . 24 High entropy Medium entropy Low entropy ... (95%) 33. 42 ±0.170 19.58 ±0.160 30.08 ±0 .20 0 10.76 ±0. 120 ±0.050 12. 84 ±0. 028 20 . 62 ±0.0 42 7.56 ±0. 023 26 .59 ±0.018 9.33 ±0.006 15. 74 ±0.010 4. 13 ±0.003 22 . 64 High entropy Medium entropy Low entropy ... Personal Entropy 20 0.050.1 0 .2 EER = 32. 28% EER = 26 .09% EER = 18 . 24 % 0.5 10 False acceptance rate (%) High Personal Entropy Medium Personal Entropy Low Personal Entropy (a) 20 EER = 25 .61% EER = 20 . 34%

Ngày tải lên: 21/06/2014, 19:20