和声熵：修订间差异
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考虑一系列k音和弦<math> x_1=x_{11}:x_{12}:...:x_{1k}, x_2=x_{21}:x_{22}:...:x_{2k}, ..., x_m=x_{m1}:x_{m2}:...:x_{mk}, ...</math>, 假定它们出现的概率为<math>p_1, p_2, ...,p_m, ...</math>. | 考虑一系列k音和弦<math> x_1=x_{11}:x_{12}:...:x_{1k}, x_2=x_{21}:x_{22}:...:x_{2k}, ..., x_m=x_{m1}:x_{m2}:...:x_{mk}, ...</math>, 假定它们出现的概率为<math>p_1, p_2, ...,p_m, ...</math>. | ||
假设接收者会把和弦<math> | 假设接收者会把和弦<math>x=x_{1}:x_{2}:...:x_{k} </math> 识别成 <math> y=y_{1}:y_{2}:...:y_{k} </math>，其中<math>y</math>为<math>x</math>的随机扰动。 | ||
问：接收者怎样知道y对应的和弦x是哪个<math>x_n</math>? | |||
答：根据贝叶斯公式，<math>P(x_n|y)=(P(y|x_n)P(x_n)) / \sum_{m=1}^{\infty} P(y|x_m)P(x_m)</math>. 计算出各个<math>P(x_n|y)</math>后，接收者会选择概率最大的<math>x_n</math>作为答案。 | 答：根据贝叶斯公式，<math>P(x_n|y)=(P(y|x_n)P(x_n)) / \sum_{m=1}^{\infty} P(y|x_m)P(x_m)</math>. 计算出各个<math>P(x_n|y)</math>后，接收者会选择概率最大的<math>x_n</math>作为答案。 | ||
2026年3月12日 (四) 11:16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k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y对应的和弦x是哪个?
答：根据贝叶斯公式，. 计算出各个后，接收者会选择概率最大的作为答案。
