Gibbs algorithm
পরিসংখ্যানগত বলবিজ্ঞানে, 1902 সালে জে. উইলার্ড গিবস দ্বারা প্রবর্তিত গিবস অ্যালগরিদম, একটি তাপগতিবিদ্যার সিস্টেমের মাইক্রোস্টেটের পরিসংখ্যানগত সমষ্টির জন্য সম্ভাব্যতা বিতরণ বেছে নেওয়ার জন্য একটি মানদণ্ড, যা সম্ভাব্যতা বিতরণ সাপেক্ষে গড় লগ সম্ভাব্যতা হ্রাস করে সীমাবদ্ধতার একটি সেটকে সন্তুষ্ট করে (সাধারণত প্রত্যাশার মান) পরিচিত ম্যাক্রোস্কোপিক পরিমাণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। 1948 সালে, ক্লড শ্যানন এই পরিমাণের ঋণাত্মককে ব্যাখ্যা করেছিলেন, যাকে তিনি তথ্য এনট্রপি বলেছিলেন, সম্ভাব্যতা বিতরণে অনিশ্চয়তার পরিমাপ হিসাবে। 1957 সালে, ই. টি. জেইনস বুঝতে পেরেছিলেন যে এই পরিমাণকে যে কোনও বিষয়ে অনুপস্থিত তথ্য হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে এবং গিবস অ্যালগরিদমকে সর্বাধিক এনট্রপি এবং সর্বাধিক এনট্রপি তাপগতিবিদ্যার নীতি সহ অ-ভারসাম্য ব্যবস্থায় সাধারণীকরণ করেছিলেন। পদার্থবিজ্ঞানীরা প্রদত্ত সীমাবদ্ধতার জন্য গিবস অ্যালগরিদম প্রয়োগের ফলাফলকে গিবস ডিস্ট্রিবিউশন বলে অভিহিত করেন, বিশেষত খোলা সিস্টেমের জন্য গিবসের গ্র্যান্ড ক্যানোনিকাল এনসেম্বল যখন গড় শক্তি এবং কণাগুলির গড় সংখ্যা দেওয়া হয়। (আরও দেখুন পার্টিশন ফাংশন)। গিবস অ্যালগরিদমের এই সাধারণ ফলাফলটি তখন সর্বাধিক এনট্রপি সম্ভাব্যতা বিতরণ। পরিসংখ্যানবিদরা এই ধরনের বিতরণগুলিকে সূচকীয় পরিবারের অন্তর্গত হিসাবে চিহ্নিত করেন। তথ্যসূত্র পরিসংখ্যানগত বলবিজ্ঞান কণা পরিসংখ্যান এনট্রপি এবং তথ্য