論文

<article class="sheet sheet-paper" lang="ja" data-dd-color="grayscale" data-dd-paper="a4">
  <header class="paper-head"><h2>二値情報源における不確実性</h2></header>
  <section class="abstract prose">
    <h3>要旨</h3>
    <p>エントロピーと正規化分散は、端点と最大値が一致しても、中間の値は異なります。</p>
  </section>
  <div class="paper-columns">
    <section class="prose">
      <h3>定義</h3>
      <p>二値エントロピーは不確実性をビットで表します。確定的な両端点ではゼロとなり、二つの結果が等確率のときに一ビットとなります。</p>
      <p>正規化分散も等確率のときに一となります。共通の数値範囲で形を比較できますが、分散に「ビット」という単位が付くわけではありません。</p>
    </section>
  </div>
  <figure class="plate plate-table plate-full">
    <figcaption>等確率のときの計算値。</figcaption>
    <div class="table-wrap"><table>
      <thead><tr><th>確率 p</th><th>エントロピー H [bit]</th><th>正規化分散 V [1]</th></tr></thead>
      <tbody><tr><td>0.5</td><td>1</td><td>1</td></tr></tbody>
    </table></div>
  </figure>
  <div class="paper-columns">
    <section class="prose">
      <h3>解釈</h3>
      <p>最大値が共通でも、二つの関数は同じものではありません。図表を解釈するには、定義と単位の確認が必要です。</p>
      <p>これらの値は既知の理論関数を表します。実測標本から不確実性を推定したり、圧縮性能を示したりするものではありません。</p>
    </section>
  </div>
</article>

<article class="sheet sheet-paper" lang="ja" data-dd-color="grayscale" data-dd-paper="a4" data-dd-print-urls="sources">
  <header class="paper-head">
    <h2>二値情報源における不確実性</h2>
    <p class="paper-byline">解説形式の組版サンプル</p>
  </header>
  <section class="abstract prose">
    <h3>要旨</h3>
    <p>エントロピーと正規化分散は、端点と最大値が一致しても、中間の値は異なります。</p>
  </section>
  <section class="prose">
    <h3>定義</h3>
    <p>両曲線は定義から直接計算しています。</p>
  </section>
</article>

<div class="equation" id="binary-variance">
  <div class="eq-body" tabindex="0" role="region" aria-label="正規化分散">
    <math display="block" translate="no">
      <mi>V</mi><mo>(</mo><mi>p</mi><mo>)</mo><mo>=</mo>
      <mn>4</mn><mi>p</mi><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>−</mo><mi>p</mi><mo>)</mo>
    </math>
  </div>
  <a class="eq-number" href="#binary-variance" aria-label="式1">(1)</a>
</div>