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# ゼータ関数と情報量

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There defines complex probability drawing its value on complex plane.

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### ゼータ関数と情報量

1. 1. ゼータ関数と情報量 ToshikiTakahashi 2016/08/27
2. 2. 𝑒 𝜋𝑖 = -1. なんと読むか？
3. 3. 𝐼 = − log 𝑃(∃𝐸) 情報源Eが確率Pで起こるときの情報量I
4. 4. 2−𝐼 = 𝑃(∃𝐸) 𝐼 = − log 𝑃(∃𝐸)
5. 5. 𝑒 𝜋𝑖 = -1. 情報量が-πiビットのときの確率は-1
6. 6. 𝑃(∃𝐸) = -1, 𝐼 = − log(−1) 確率-1のときの情報量は-2πisビット = −2𝜋𝑖𝑠. 𝑠 = 1 2 + 𝑛 = 1 2 + 𝑡𝑖.
7. 7. 𝑃 ∃𝐸 = r + 𝐼𝑖. 複素確率
8. 8. 𝑃 ∃𝐸 ∈ ℂ = r + 𝐼𝑖 = r + 2𝜋𝑠. 𝑠 = 1 2 + 𝑡𝑖. = r − log −1 𝑖
9. 9. 1 2 𝑛𝑖 0 + 2𝜋𝑠
10. 10. 𝑛𝑖 r + 2𝜋𝑠 1 2 + r r
11. 11. 𝑃(∃𝐸) = ( 1 2 )𝐼 𝐼 = − log2 𝑃(∃𝐸)
12. 12. 𝜁 𝑠 = 𝑛=1 ∞ 𝑛−𝑠
13. 13. 𝜁 𝑠 = 𝑛=1 ∞ 𝑛−𝑠 = 𝑃(∃𝐸)
14. 14. 𝑠 = − log 𝑛 𝑃(∃𝐸). nビットの情報量がs
15. 15. 𝜁 𝑠 = 𝑛=1 ∞ 𝑃(∃𝐸) すべてのビットにおける確率の総和
16. 16. 𝜁 𝑠 = 𝑛=1 ∞ 𝑃(∃𝐸) すべてのビットにおける確率を 足し合わせていくと 確率は１に近づく
17. 17. lim 𝑠→∞ 𝜁(𝑠) = 1.
18. 18. 𝜁 𝑠 = 𝑛=1 ∞ 𝑃(∃𝐸) lim 𝑠→∞ 𝜁(𝑠) = 1. すべての情報を知ると、 すべては起こるべくして起こる。