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Numerische Schätzungen der Kolmogorov-Sinai-Entropie, die auf einer endlichen Datenmenge basieren, sinken in den relevanten Grenzen gegen Null. Wenn die Unterschiede der Blockentropien als Durchschnitte über Zerfallsraten umgeschrieben werden und alle Teile der Probe ignoriert werden, in denen diese Raten aufgrund fehlender Nachbarn nicht berechnet werden können, ergibt sich eine Verbesserung der Entropieschätzungen. Auf die gleiche Weise kann der Skalierungsbereich für Schätzungen der Informationsdimension erheblich erweitert werden. Die Verbesserung wird für experimentelle Daten demonstriert. (c) 1996 American Institute of Physics.
Kantz et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.