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Information Divergence and the Generalized Normal distribution:A study on symmetricity

Communications in Mathematics and statistics 2021年第4期9卷 439-465页

作者： thomas L.toulias Christos P.Kitsos Department of Electrical and Electronics Engineering University of West AtticaCampus 1Egaleo12243 AthensGreece Department of Informatics and Computer Engineering University of West AtticaCampus 1Egaleo12243 AthensGreece

this paper investigates and discusses the use of information divergence,through the widely used Kullback–Leibler(KL)divergence,under the multivariate(generalized)γ-order normal distribution(γ-GND).the behavior of the KL divergence,as far as its symmetricity is concerned,is studied by calculating the divergence of γ-GND over the student’s multivariate t-distribution and vice *** special cases are also given and ***,three symmetrized forms of the KL divergence,i.e.,the Jeffreys distance,the geometric-KL as well as the harmonic-KL distances,are computed between two members of the γ-GND family,while the corresponding differences between those information distances are also discussed.

关键词： Kullback-Leibler divergence Jeffreys distance Resistor-average distance multivariateγ-order normal distribution multivariate student’s t-distribution multivariate Laplace distribution

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