「反復尺度法」の版間の差分

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いくつかの制約条件の下でエントロピーを最大にするような比率あるいは選択確率を求める問題は多因子情報エントロピーモデルと呼ばれる. このような一般的な制約条件付きエントロピーモデルの解法のこと. 反復尺度法では選択確率を固有部分とそれぞれの因子に依存する部分とに分け, 各因子に対する1因子情報エントロピーモデルを設定した上で, それぞれについて得られた解を全体解が収束するまで反復的に修正する.
 
いくつかの制約条件の下でエントロピーを最大にするような比率あるいは選択確率を求める問題は多因子情報エントロピーモデルと呼ばれる. このような一般的な制約条件付きエントロピーモデルの解法のこと. 反復尺度法では選択確率を固有部分とそれぞれの因子に依存する部分とに分け, 各因子に対する1因子情報エントロピーモデルを設定した上で, それぞれについて得られた解を全体解が収束するまで反復的に修正する.
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[[category:都市システム|はんぷくしゃくどほう]]

2008年11月13日 (木) 13:45時点における最新版

【はんぷくしゃくどほう (iterative scaling method)】

いくつかの制約条件の下でエントロピーを最大にするような比率あるいは選択確率を求める問題は多因子情報エントロピーモデルと呼ばれる. このような一般的な制約条件付きエントロピーモデルの解法のこと. 反復尺度法では選択確率を固有部分とそれぞれの因子に依存する部分とに分け, 各因子に対する1因子情報エントロピーモデルを設定した上で, それぞれについて得られた解を全体解が収束するまで反復的に修正する.