「我做的研究就是最大熵模型的算法，這個算法背後是一大堆數學公式。如果直接推導數學公式，聽眾就走光了。因此為了給大家講明白這個道理，我每次去做報告的時候，會隨身帶兩個骰子。
在做報告時，我會先拿出第一個骰子擲一下，問聽眾五點那個面朝上的概率是多少？所有人都說是1/6，因為各個面朝上的概率是相等的。這種猜測當然是對的。
我隨後又問聽眾們為什麼猜1/6，而不是1/2或者1/10？大家都回答說，因為對這個骰子一無所知，只好假定它每一個面朝上的概率是均等的。
接下來我拿出另外一個被我做了手腳的骰子，我把幾個角給磨圓了，然後給大家看，問大家五點朝上的概率是多少？這時沒有人再猜1/6了，因為他們看到這個骰子並不均勻，他們有人猜是1/3，有人猜1/2，總之不再是1/6，說明大家在得到新的信息後，會自動考慮到「現在5點朝上的概率應該變化」這個事實。
當然，具體到那個骰子，5點朝上的概率大約是2/5，這是我經過實驗驗證過的，而在5點對面的2點，朝上的概率近乎是零。
於是，我又把這個事實告訴大家，接下來我再問聽眾，那麼剩下的四個面朝上的概率分別是多少呢？大家通常會猜是3/20。因為認為除去五點和兩點的概率總和2/5，剩下的3/5概率要由四個面均分，於是平均來講就是3/20了。
為什麼大家要平均分配剩下來的概率，而不會覺得1點朝上的概率比6點朝上的概率來得大呢？因為這樣對大家來講風險最小。
聽我報告的人每次在作判斷時，其實就是基於簡單的算術加上直覺。而人作出這種基於直覺的預測，背後的依據是讓風險最小，平均分配概率符合這一點要求。所幸的是，讓風險最小的直覺碰巧符合了信息論中最大熵原理，因此它作出的判斷是基本正確的。」
「對於最大熵的原理，每一個人都應該記住以下三個結論：
1.如果你獲得了全部的信息，事情就是確定的了，就不要用概率模型進行預測了。所以，最大熵模型的應用場景是你獲得了一部分確信的信息，但是沒有獲得全部的時候。這時你要保證所建立的模型滿足所有的經驗，同時對不確定的因素有一個相對準確的估計。
2.在沒有得到信息之前，不要作任何主觀假設。這一點對投資非常重要。很多人覺得股市連續漲了半年就一定會下跌，或者下跌了半年就一定會漲，這些都是主觀的假設。
我們在前面介紹投資時講過，要想獲得投資最大的收益，就需要將錢長期放在一個健康的股市中。事實上時機你是把握不住的，而時間是你的朋友。很多人對所謂時機的判斷，都是主觀的，其實是一種投機行為。
3.不要把雞蛋放在一個籃子里，而要讓凡事變得「平滑」，因為按照最大熵的原理，這樣做風險最小。
此外，透過最大熵模型，我還想表述一個事實，那就是形式上簡單的東西，獲得它未必容易，在數學上漂亮，形式簡單，但是實現起來反而難度很大。」
熵變化公式 在 [題目] 兩題熱力學- 看板Physics 的推薦與評價
[領域] 熱力學 (題目相關領域)
[來源] 課本 (課本習題、考古題、參考書...)
[題目]In a reversible process there is no change in the entropy?
In a reversible process the entropy change is dｑrev/T?
何者有錯？
[瓶頸]第一個描述自己是認為錯在應該是在cyclic process entropy才沒有改變吧?
第二個感覺沒有錯
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.116.112.142
... <看更多>