编辑“︁和声熵”︁（章节）

== 数据 ==
以下是三音和弦1:x:y的和声熵，其中x, y分别为横纵坐标，模板和弦为所有的3音纯律和弦，先验概率为<math>P(X_n)=1/(X_{n1}X_{n2}X_{n3})^2</math>；观测误差<math>\epsilon_1, ..., \epsilon_n</math>为正态分布随机变量，均值为0，标准差为9[[间差]](21.51¢)；置信程度取<math>\max_x f(x)</math>. 和声熵数据的误差不超过0.005.


[[文件:3321.png|3音和弦的和声熵]]

当模板和弦的个数有限且扰动的标准差σ趋于0时，平面上表示纯律和弦的点的 [https://mathworld.wolfram.com/VoronoiDiagram.html Voronoi 图] 的每个胞腔区域内对这个胞腔内的最邻近点的置信程度趋于1，而胞腔边缘和顶点则不是。这张图虽然考虑了无穷多模板和弦，但是效果上类似于模板和弦的个数有限。

以下是三音和弦1:x:3/2的和声熵，其中x为横坐标，模板和弦为3音纯律和弦，质数限为5或7；先验概率为<math>P(X_n)=1/(X_{n1}X_{n2}X_{n3})^2</math>；观测误差<math>\epsilon_1, ..., \epsilon_n</math>为正态分布随机变量，均值为0，标准差为9间差；置信程度取<math>\max_x f(x)</math>. 和声熵数据的误差不超过0.005.

[[文件:13532.png|3音和弦的和声熵]]

红色曲线在1.5处值较小，其对应和弦为16:24:25. 这说明限制质数限会清除本来不和谐的和弦周围的和弦，从而降低其和声熵，因此限制质数限的做法应该视为简化计算的方式，而非对于某种“p限和谐度”的逼近。