কমপক্ষে আমার জন্য, স্বাভাবিকতার অনুমান দুটি (খুব পাওয়ারফুল) কারণে উত্থিত হয়:
কেন্দ্রীয় সীমাবদ্ধ উপপাদ্য।
গাউসীয় বিতরণটি সর্বাধিক এনট্রপি (শ্যাননের এন্ট্রপির ধারাবাহিক সংস্করণকে সম্মান করে) বিতরণ।
আমি মনে করি আপনি প্রথম পয়েন্টটি সম্পর্কে সচেতন: আপনার নমুনাটি যদি অনেকগুলি সংগ্রহের যোগফল হয় তবে কিছুটা হালকা শর্তটি সন্তুষ্ট হলে বিতরণটি বেশ গাউসিয়ান হয় (সিএলটির সাধারণীকরণ রয়েছে যেখানে আপনি বাস্তবে না ধরে নিতে হবে যে যোগফলের আরভিগুলি অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়েছে, দেখুন, যেমন লায়াপুনভ সিএলটি)।
দ্বিতীয় বিষয়টি হ'ল কিছু লোকের জন্য (বিশেষত পদার্থবিজ্ঞানীরা) আরও বোধগম্য: কোনও বিতরণের প্রথম এবং দ্বিতীয় মুহুর্তে, বিতরণ যা কম তথ্য ধরে নিচ্ছে (অর্থাত্ সবচেয়ে রক্ষণশীল) অবিচ্ছিন্ন শ্যাননের এন্ট্রপি পরিমাপের ক্ষেত্রে (যা এটি অবিচ্ছিন্ন ক্ষেত্রে কিছুটা নির্বিচারে, তবে আমার পক্ষে কমপক্ষে বিচ্ছিন্ন ক্ষেত্রে সম্পূর্ণ উদ্দেশ্য, তবে এটি অন্য গল্প) গাউসীয় বিতরণ। এটি তথাকথিত "সর্বাধিক এনট্রপি নীতি" এর একটি ফর্ম, যা এতটা বিস্তৃত নয় কারণ এনট্রপির ফর্মটির প্রকৃত ব্যবহার কিছুটা নির্বিচারে ( এই পরিমাপ সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য এই উইকিপিডিয়া নিবন্ধটি দেখুন )।
μ⃗ Σ
পিডি: আমার অবশ্যই সর্বোচ্চ এনট্রপি নীতিটি যুক্ত করতে হবে যা এই কাগজ অনুসারে , আপনার ভেরিয়েবলের প্রকরণের পরিধিটি জানতে পারলে আপনাকে সর্বাধিক এনট্রপি নীতি অনুসারে বিতরণে সামঞ্জস্য করতে হবে।