0087125 20240103184531.720071010235959.9 7 s. cav_un_epca*00871241539-2023289-295San Luis ObispoCalifornia Polytechnic State University2007LeeT. S.LiuY.ZhaoX. entropy probability operator of composition multidimensional model cav_un_auth*0101118 Jiroušek Radim UTIA-B Department of Decision Making Theory Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0231129 Malec M. CZ 1M0572 GA MŠk CZ cav_un_auth*0001814 2C06019 GA MŠk CZ cav_un_auth*0216518 IAA2075302 GA AV ČR cav_un_auth*0001801 CEZ:AV0Z10750506 This paper deals with a (relatively) new way of modeling of multidimensional probability distributions, with so called compositional models. It shows that the models forming a special subclass of compositional models, known under the name of perfect sequence models, corresponds with the family of the maximum entropy extensions, which can be computed with the famous Iterative Proportional Fitting Procedure. In addition to this it shows that computation of Shannon entropy for these models is (algorithmically) simple. Článek se zabývá relativně novým způsobem tvorby mnohodimensionálních modelů; tzv. kompozicionálními modely. Ukazuje, že speciální třída těchto modelů známá pod názvem perfektní modely odpovídá maximálně entropickým extensím, které je možno počítat pomocí známé procedury IPFP. V článku je navíc ukázáno, že výpočet entropie pro tento typ mnohodimensionálních modelů je algoritmicky jednoduchý. cav_un_auth*0231043 International Conference on Information and Management Sciences /6./ Lhasa 01.07.2007-06.07.2007 CN 2008 IN http://hdl.handle.net/11104/0149057 2007 cav_un_epca*0087124 Proceedings of the 6th International Conference on Information and Management Sciences 1539-2023 289 295 San Luis Obispo California Polytechnic State University 2007 Series of Information and Management Sciences Lee T. S. 340 Liu Y. 340 Zhao X. 340