和声熵：修订间差异
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考虑一系列n音和弦<math> x_1=x_{11}:x_{12}:{x_13}, x_2=x_{21}:x_{22}:{x_23}, ..., x_n=x_{n1}:x_{n2}:{x_n3}, ...</math>, 假定它们出现的概率为<math>p_1, p_2, ...,p_n, ...</math>. | 考虑一系列n音和弦<math> x_1=x_{11}:x_{12}:{x_13}, x_2=x_{21}:x_{22}:{x_23}, ..., x_n=x_{n1}:x_{n2}:{x_n3}, ...</math>, 假定它们出现的概率为<math>p_1, p_2, ...,p_n, ...</math>. | ||
假设接收者会把和弦<math> x_n=x_{n1}:x_{n2}:{ | 假设接收者会把和弦<math> x_n=x_{n1}:x_{n2}:x_{n3} </math> 识别成 <math> x'=x'_{n1}:x'_{n2}:x'_{n3} </math>，其中<math>x'_{nk}</math>为<math>x_{nk}</math>的随机扰动。 | ||
问：接收者怎样知道和弦<math>x_n</math>是什么？ | 问：接收者怎样知道和弦<math>x_n</math>是什么？ | ||
答：根据贝叶斯公式，<math>P(x_n|x')=(P(x'|x_n)P(x_n)) / \sum_{m=1}^{\infty} P(x'|x_m)P(x_m)</math>. | 答：根据贝叶斯公式，<math>P(x_n|x')=(P(x'|x_n)P(x_n)) / \sum_{m=1}^{\infty} P(x'|x_m)P(x_m)</math>. | ||
2026年3月12日 (四) 10:48的版本
和声熵是衡量[[和弦]和谐程度的方式。
模型
考虑一系列n音和弦, 假定它们出现的概率为.
假设接收者会把和弦 识别成 ，其中为的随机扰动。
问：接收者怎样知道和弦是什么？
答：根据贝叶斯公式，.
