两种0/1序列的熵

两种定义方法

  1. 考虑 s=[0,1]^d  如果d位里有a位为1,则考虑p=a/d  H(S)=p*log(p)+(1-p)log(p).
  2. 考虑同样的s, 令 x=a/d, p=p(x), H(S)=sum(p*log(p), for all s).
  3. 受了张江老师的“两种熵”启发

毛毛毛球

fibre

思维跳跃如我,结合信息学最近上课学的多序列对齐(Multiple Sequence Alignment)猜想,能不能把CA的规则看成一条遗传信息,并且比较小的变异对其动力学性质的影响? 一方面也希望能把MSA的想法应用进来,给出一个隐马尔可夫Profile,将会是一个非常漂亮的结果。随机变异过程倒是比较容易写,一两天就写完了,难在控制Alignment的深度,因为有些CA规则对变异一点都不敏感,18个比特你变掉三个它都无所谓,导致生成了巨大的团状Alignment,这个必须用算法进行控制。另一方面对这个树状图进行操作也需要一些新的编程技巧,以达到比较好的并行计算优化。 同时还花了三天帮室友修他的外星人,在EFI引导上栽了个大跟头,不过好在最后总算修好了Windows/Linux双系统。修系统无聊时就在琢磨把树状图显示出来,因为节点和连边一多起来Matlab的可视化就变得很慢,最后用vis.js做出了“毛毛毛球”。

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