Publication

Orthogonality of Two-Dimensional Separations Based on Conditional Entropy

Hubert Girault
2011
Journal Articles

Résumé

A new approach to assess the orthogonality of two-dimensional (2-D) separation systems based on conditional entropy is developed. It considers the quantitative distribution of peaks in the entire separation space such that the orthogonality obtained is independent of the number of peaks observed for each separation technique. Therefore, it can be used to compare the orthogonality of different 2-D separation protocols for a given sample. Herein, the developed method has been employed to estimate the orthogonality of peptide separation by off-gel electrophoresis (OGE) hyphenated to capillary zone electrophoresis (CZE).

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/73113cba-7540-4a56-a097-cedfbb1c5bef

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Concepts associés (32)

Entropie conditionnelle

En théorie de l'information, l'entropie conditionnelle décrit la quantité d'information nécessaire pour connaitre le comportement d'une variable aléatoire , lorsque l'on connait exactement une variable aléatoire . On note l'entropie conditionnelle de sachant . On dit aussi parfois entropie de conditionnée par . Comme les autres entropies, elle se mesure généralement en bits. On peut introduire l'entropie conditionnelle de plusieurs façons, soit directement à partir des probabilités conditionnelles, soit en passant par l'entropie conjointe.

Entropie de Rényi

L'entropie de Rényi, due à Alfréd Rényi, est une fonction mathématique qui correspond à la quantité d'information contenue dans la probabilité de collision d'une variable aléatoire. Étant donnés une variable aléatoire discrète à valeurs possibles , ainsi qu'un paramètre réel strictement positif et différent de 1, l' entropie de Rényi d'ordre de est définie par la formule : L'entropie de Rényi généralise d'autres acceptions de la notion d'entropie, qui correspondent chacune à des valeurs particulières de .

Entropie min

En probabilités et en théorie de l'information, l'entropie min d'une variable aléatoire discrète X prenant n valeurs ou sorties possibles 1... n associées au probabilités p1... pn est : La base du logarithme est juste une constante d'échelle. Pour avoir un résultat en bits, il faut utiliser le logarithme en base 2. Ainsi, une distribution a une entropie min d'au moins b bits si aucune sortie n'a une probabilité plus grande que 2-b. L'entropie min est toujours inférieure ou égale à l'entropie de Shannon; avec égalité si toutes les valeurs de X sont équiprobables.

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