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从历史上看,信息几何可追溯到卡利安普迪·拉达克里希纳·拉奥的工作,他首先将费希尔矩阵视为黎曼度量。[2][3]现代理论主要归功于甘利俊一,他的工作对该领域产生了重大影响。[4]
经典的信息几何将有参概率模型视作黎曼流形。对于这类模型,可自然选择出黎曼度量,即费希尔信息度量。在概率模型为指数族时,有可能用黑塞度量(即凸函数的势给出的黎曼度量)导出统计流形,这时流形会自然继承两个平面仿射联络,以及正规布雷格曼散度。历史上,许多工作都致力于研究这些例子的相关几何。在现代背景下,信息几何适用于更广泛的背景,包括非指数族、非参数统计,甚至是不从已知概率模型导出的抽象统计流形。这些结果结合了信息论、仿射微分几何、凸分析等众多领域的技术。
该领域的标准参考书是甘利俊一与长冈浩司的《信息几何方法》[5]及Nihat Ay等人的最新著作。[6]Frank Nielsen在调查报告中做了较温和的介绍。[7]2018年,《信息几何学》期刊正式创立,专门讨论该领域。
作为一个跨学科领域,信息几何已被广泛应用于各种领域,主要应用于统计分析、控制理论、神经网络、量子力学、信息论等领域。
下面是不完整的清单:
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