1第一讲信息熵

信息熵入门教程
信息熵是信息理论中的重要概念，它用来度量随机变量中的不确定性或信息量。

在这篇入门教程中，我们将详细介绍信息熵的概念、计算方法和应用领域。

一、信息熵的概念
信息熵是根据信息的概率分布来度量信息的不确定性。

在信息论中，信息的不确定性越大，信息熵越高。

信息熵的单位是比特或纳特。

二、信息熵的计算方法
信息熵的计算方法是根据信息的概率分布来计算的。

对于一个离散随机变量，信息熵的计算公式为：H(X) = -Σp(x)log2p(x)，其中p(x)表示随机变量X取值为x的概率。

三、信息熵的应用领域
信息熵在各个领域都有广泛的应用。

在通信领域，信息熵被用来度量信道的容量，帮助设计高效的通信系统。

在数据压缩领域，信息熵被用来压缩数据，减少存储空间的占用。

在机器学习领域，信息熵被用来评估分类模型的效果，选择最优的特征。

四、信息熵的意义和局限性
信息熵的意义在于量化信息的不确定性，帮助我们理解信息的特性和规律。

然而，信息熵并不能完全反映信息的含义和价值，它只是从概率分布的角度度量信息的不确定性。

五、总结
信息熵是信息理论中的重要概念，用来度量信息的不确定性。

通过计算信息熵，我们可以了解信息的特性和规律，并在各个领域中应用。

然而，信息熵只是从概率分布的角度度量信息的不确定性，不能完全反映信息的含义和价值。

希望通过这篇入门教程，您对信息熵有了更深入的了解。

如果您想进一步学习信息熵的应用和扩展，可以参考相关的学术文献和教材。

祝您学习愉快！。

通信原理信息熵通信原理中的信息熵是指在信息传输中所包含的信息量的度量。

信息熵的概念最早由克劳德·香农在1948年提出，他定义了信息熵作为信息传输中的不确定性度量。

信息熵通常用来描述一个随机变量中所包含的信息量的平均值。

在通信系统中，信息熵可以用来衡量信息源的不确定性，即信息源产生的符号的平均信息量。

信息熵越高，表示信息源产生的符号越不确定，需要更多的信息来描述。

相反，信息熵越低，表示信息源产生的符号越确定，需要较少的信息来描述。

信息熵的计算公式为H(X) = - Σ P(x) log2 P(x)，其中P(x)为随机变量X取某个值的概率。

这个公式告诉我们，信息熵的计算需要知道每个符号出现的概率。

如果一个符号出现的概率很高，那么它所携带的信息量就很低，因为我们可以预测它的出现。

相反，如果一个符号出现的概率很低，那么它所携带的信息量就很高，因为它的出现是不可预测的。

信息熵的单位是比特（bit），表示信息量的大小。

一个比特表示一个二进制选择的结果，即两种可能性中的一种。

例如，抛一次硬币的结果可以用1比特来表示，因为它有两种可能的结果：正面或反面。

如果我们抛两次硬币，结果可以用2比特来表示，因为它有四种可能的结果：正正、正反、反正、反反。

在通信系统中，信息熵的概念对于设计编码方案和传输协议非常重要。

在编码方案中，我们希望尽可能地利用信息熵的特性，减少冗余信息，提高编码效率。

在传输协议中，我们需要考虑信道容量和传输速率，以确保能够有效地传输信息。

信息熵的概念也与信息压缩和数据压缩密切相关。

在信息压缩中，我们希望通过去除冗余信息来减少数据的存储空间和传输带宽。

信息熵提供了一个理论上的界限，即最低的压缩率。

在数据压缩算法中，我们可以利用信息熵的特性来设计压缩算法，以提高压缩效率。

除了信息熵，通信原理中还有其他重要的概念，如信噪比、传输速率和带宽等。

这些概念共同构成了通信系统的基础知识。

了解和理解这些概念对于设计和优化通信系统非常重要。

信息熵的定义和公式并描述公式信息熵这个概念听起来好像有点高大上，但其实它并没有那么难以理解。

咱们先来说说啥是信息熵。

想象一下，你在一个超级大的图书馆里找一本书，这个图书馆里的书摆放得毫无规律，有的类别混在一起，有的作者的书分散在各个角落。

这时候，你要找到你想要的那本书就特别费劲，因为不确定性太大了，对吧？这种不确定性，就可以用信息熵来衡量。

信息熵简单来说，就是描述一个系统中信息的混乱程度或者说不确定性的量。

比如说，一个抽奖活动，要是中奖的可能性都差不多，那这时候的信息熵就比较大，因为你很难确定到底谁能中奖。

但要是几乎可以肯定只有一个人能中奖，那信息熵就小多啦。

那信息熵的公式是啥呢？它的公式是这样的：H(X) = -∑p(x)log₂p(x) 。

这里的 X 代表一个随机变量，p(x) 是这个随机变量的概率。

咱们来仔细瞅瞅这个公式哈。

“∑”这个符号就是求和的意思，就是把后面的那些项都加起来。

那“p(x)log₂p(x)”又是啥呢？假设我们有个事件 A 发生的概率是 0.5，那 0.5 乘以 log₂0.5 就是这个事件的一项。

给您举个特别简单的例子来理解这个公式。

比如说有个盒子，里面有红、蓝、绿三种颜色的球，红球有3 个，蓝球有2 个，绿球有5 个。

那总共有 10 个球。

红球出现的概率就是 3/10，蓝球是 2/10，绿球是5/10 。

然后咱们来算信息熵。

按照公式，H(X) = - ( 3/10 * log₂(3/10) +2/10 * log₂(2/10) + 5/10 * log₂(5/10) ) 。

算出来这个值，就能知道这个盒子里球的颜色分布的不确定性有多大啦。

我还记得之前在给学生讲这个知识点的时候，有个学生一脸懵地问我：“老师，这信息熵到底有啥用啊？”我就跟他说：“你想想啊，咱们平时上网搜索东西，搜索引擎得判断哪些结果最有用、最相关，这就得用到信息熵的概念来衡量信息的不确定性和混乱程度，才能给咱们更准确的结果。

信息熵是衡量信息不确定性的一个重要指标，由克劳德·香农在1948年提出，是信息论的基础之一。

信息熵不仅在通信理论中有广泛应用，也对统计学、物理学、计算机科学等多个领域产生了深远影响。

一、信息熵的定义信息熵（Entropy），记作H(X)，是描述信息量的大小的一个度量。

它是随机变量不确定性的量化表示，其值越大，变量的不确定性就越高；反之，其值越小，变量的不确定性就越低。

对于一个离散随机变量X，其概率分布为P(X)，信息熵的数学表达式定义为：\[ H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log_b p(x_i) \]其中，\(p(x_i)\)代表事件\(x_i\)发生的概率，\(n\)是随机变量可能取值的数量，\(\log_b\)是以b为底的对数函数，常见的底数有2（此时单位是比特或bits）、e（纳特或nats）和10。

二、信息熵的直观理解信息熵可以被理解为信息的“不确定性”或“混乱程度”。

当一个系统完全有序时，我们可以准确预测它的状态，此时信息熵最低；反之，如果系统完全无序，我们无法预测其任何状态，此时信息熵最高。

例如，在一个完全公平的硬币投掷实验中，正面和反面出现的概率都是0.5，这时信息熵达到最大值，因为每次投掷的结果最不确定。

三、信息熵的性质1. 非负性：信息熵的值总是非负的，即\(H(X) \geq 0\)。

这是因为概率值在0和1之间，而对数函数在(0,1)区间内是负的，所以信息熵的定义中包含了一个负号。

2. 确定性事件的信息熵为0：如果某个事件发生的概率为1，那么这个事件的信息熵为0，因为这种情况下不存在不确定性。

3. 极值性：对于给定数量的n个可能的事件，当所有事件发生的概率相等时，信息熵达到最大值。

这表示在所有可能性均等时，系统的不确定性最大。

4. 可加性：如果两个随机事件X和Y相互独立，则它们的联合熵等于各自熵的和，即\(H(X,Y) = H(X) + H(Y)\)。

信息熵定义信息熵是指系统内部信息的分布状态及其表示的随机性，它可以代表系统的复杂性和完整性。

信息熵的主要目的是评估和度量系统的性质，即其信息的复杂性程度。

这一概念可以追溯到数学著名学者香农的信息理论，基于香农的理论，信息熵使用信息的熵的概念来表示消息的形式的随机性和复杂性，以及它在模型里的分布。

信息熵的定义可以用熵来表示系统的某种特征，比如熵越高，表明系统信息随机性和复杂性越大。

根据熵的定义，系统信息的分布可以分为两类：随机和确定。

随机信息分布表明，系统中不同消息的概率相等，而确定信息分布则表明，系统中不同消息的概率不相等。

同时，熵还可以表示系统的一致性，即当系统的某些信息的概率发生变化时，熵的大小也会发生变化。

在统计学中，信息熵定义为可以表示系统信息分布的熵，定义为： S= -∑iPi log2 Pi其中Pi是信息分布中每个可能状态的概率，i表示每个状态，而S表示信息熵。

总的来说，信息熵是一种用于衡量系统复杂性的数学概念，它可以用来测量和表示系统中消息的随机性和确定性。

此外，信息熵还可以用来衡量系统的一致性，即当系统的某些信息的概率发生变化时，熵的大小也会发生变化。

【应用】信息熵在各种应用领域中得到了广泛的应用，比如自然语言处理、信息编码、信号处理、生物信息处理等等。

其中最重要的应用之一是在信息系统诊断和评估方面。

由于信息熵可以表示系统的性质，所以它可以用来确定和诊断系统中潜在的问题，以及分析系统的质量和可靠性。

此外，信息熵还可以用来指导和优化系统，因为它反映了系统复杂性的变化。

例如，可以利用信息熵的变化来检测和优化信息系统的性能，从而为系统提供更好的性能。

信息熵还可以用于安全攻击识别。

例如，可以利用信息熵来识别恶意攻击，因为熵的值会发生显著变化，以反映僵尸网络攻击或其他形式的攻击。

最后，信息熵还用于系统建模和设计，例如系统建模、仿真和设计等。

在这些工作中，信息熵可以用来衡量系统的复杂性，以及相关参数的变化情况，从而改进系统的性能和可用性。

信息熵,能量熵信息熵和能量熵是信息论和热力学中重要的概念。

信息熵是描述信息的不确定性和随机性的度量，而能量熵则是描述系统热力学性质的度量。

本文将从引言概述、正文内容和总结三个部分来详细阐述信息熵和能量熵。

引言概述：信息熵和能量熵是两个不同领域的概念，但它们都是用来描述系统的度量。

信息熵是信息论中的概念，用来度量信息的不确定性和随机性。

能量熵则是热力学中的概念，用来度量系统的热力学性质。

虽然它们的应用领域不同，但是它们都有着相似的数学定义和性质。

正文内容：1. 信息熵1.1 信息熵的定义信息熵是用来度量信息的不确定性和随机性的度量。

它的数学定义为：H(X) = -ΣP(x)logP(x)，其中P(x)表示事件x发生的概率。

当事件发生的概率越均匀，信息熵越大，表示信息的不确定性越高。

1.2 信息熵的性质信息熵具有以下性质：- 信息熵的取值范围为0到logN，其中N为事件的个数。

当所有事件的概率相等时，信息熵达到最大值logN。

- 信息熵满足对称性，即H(X) = H(Y)，其中X和Y是等价的随机变量。

- 信息熵满足可加性，即H(XY) = H(X) + H(Y)，其中XY表示两个独立的随机变量。

2. 能量熵2.1 能量熵的定义能量熵是用来度量系统的热力学性质的度量。

它的数学定义为：S = -ΣPi logPi，其中Pi表示系统处于能级i的概率。

能量熵描述了系统的混乱程度，当系统处于均匀分布时，能量熵最大，表示系统的混乱程度最高。

2.2 能量熵的性质能量熵具有以下性质：- 能量熵的取值范围为0到logN，其中N为系统的能级数。

当系统处于均匀分布时，能量熵达到最大值logN。

- 能量熵满足对称性，即S(X) = S(Y)，其中X和Y是等价的系统。

- 能量熵满足可加性，即S(XY) = S(X) + S(Y)，其中XY表示两个独立的系统。

总结：信息熵和能量熵是两个不同领域的概念，分别用来度量信息的不确定性和随机性以及系统的热力学性质。

信息熵定义信息熵是理解信息量的一种重要方式，它通过量化分析系统信息的不确定性来衡量知识的多样性和复杂性。

它的研究是由贝尔实验室的蒂姆斯托克斯（Claude Elwood Shannon）在1948年发表的《现代电路理论》中开展的。

他在这篇文章中发展了一个更加精确和系统化的信息量衡量模型，就是当今人们所熟悉的信息熵。

什么是信息熵？信息熵（entropy）指的是一种系统信息的不确定性，它是一种分析系统的复杂性和多样性的量化指标，可以帮助我们更加准确理解和衡量知识，并根据需要作出及时的改进。

斯托克斯向我们解释了信息熵的计算公式：Entropy =(Pi x log2(Pi))，其中Pi是描述某事件发生的概率，log2Pi表示以2为底Pi的对数。

在任何条件下，这种不确定性都不会太大，因为当Pi 接近1时，log2Pi接近0，所以信息熵也将接近0。

而当Pi接近0时，log2Pi接近正无穷，因此信息熵也将接近正无穷。

信息熵的另一个重要的用途是信号处理。

在信息传输和解码的过程中，可以用信息熵来衡量信息的熵，从而确定信号的污染程度，并据此保证信号的清晰度和信息的准确性。

此外，信息熵还可以用于贝叶斯论，这是一种古老而又强大的统计学模型，用于推导一个或多个随机变量之间的联系。

这种模型需要碰到许多随机变量，需要求解它们之间的联系，而信息熵正是用来衡量这种不确定性大小的有效指标。

信息熵还可以用来分析不同系统的复杂性，这种复杂性分析可以帮助研究人员和设计者更好地组织和改进系统的结构，对它进行合理的改造和优化。

信息熵的定义有很多，不过大多数都集中在概率分布、信息理论和熵的概念上。

信息熵是用来定量分析空间性随机变量和系统信息不确定性的有效指标，它在计算机、数据挖掘以及社交网络分析等领域都扮演着重要角色。

综上所述，信息熵是一种重要的衡量工具，它可以帮助我们理解知识复杂性，提高系统的健壮性和效率，并通过多种方式来改进系统的表现。

信息熵的概念及其在信息论中的应用信息熵是信息论中一个重要的概念，它被用来衡量一段信息的不确定性或者说信息的平均编码长度。

熵的概念最早由克劳德·香农在1948年提出，对于信息的量化和信源编码具有重要的理论和实际应用。

本文将对信息熵的概念进行详细的介绍，并探讨其在信息论中的应用。

一、信息熵的定义信息熵可以看作是一个信源所产生的信息的不确定性度量。

当一个信源产生的符号具有均匀分布时，熵的值最大；而当信源的输出符号呈现高度集中的分布时，熵的值最小。

具体地，对于一个离散型信源，其熵的定义如下：H(X) = -Σp(x)log2p(x)，其中，H(X)表示信源X的熵，p(x)表示信源X输出符号x出现的概率。

二、信息熵的解释信息熵可以理解为对信息的平均编码长度的期望。

在信息论中，我们可以通过霍夫曼编码等方法对信息进行编码，使得熵最小化，从而达到最高的编码效率。

假设信源X有n个符号，出现的概率分别为p1, p2, ..., pn，则信源X的平均编码长度L为：L = ΣpiLi，其中，Li为信源X的符号i的编码长度。

根据不等式关系log2(p1/p2) <= p1/p2，我们可以得到：H(X) = -Σp(x)log2p(x) <= Σp(x) * (-log2p(x)) = Σp(x)log2(1/p(x)) = Σp(x)log2n = log2n，即熵的值小于等于log2n，其中n为符号的个数。

当n个符号均匀分布时，熵的值达到最大，即log2n。

三、信息熵的应用信息熵在信息论中具有广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用场景。

1. 数据压缩信息熵在数据压缩中起到重要的作用。

根据信息论的原理，我们可以利用数据的统计特性进行有损压缩。

对于频率出现较高的符号，我们可以分配较短的编码，而对于出现频率较低的符号，则分配较长的编码。

通过这种方式，我们可以大大减少数据的存储空间，提高传输效率。

2. 通信系统信息熵在通信系统中也有重要应用。

信息熵原理信息熵原理是信息论中的一个重要概念，它由克劳德·香农在1948年提出，是用来衡量信息的不确定度或者信息量的大小。

在信息论中，信息熵被用来描述一个随机变量的不确定度，也可以理解为信息的平均信息量。

信息熵原理在通信、数据压缩、密码学等领域有着重要的应用，它不仅仅是一种理论概念，更是实际应用中不可或缺的基础。

信息熵的计算公式为，H(X) = -Σp(x) log2p(x)，其中H(X)表示随机变量X的信息熵，p(x)表示随机变量X取某个值的概率。

从这个公式可以看出，信息熵与随机变量的概率分布有关，当随机变量的概率分布不均匀时，信息熵会相应地变化。

当随机变量的概率分布均匀时，信息熵达到最大值，表示不确定度最大；当随机变量的概率分布不均匀时，信息熵会减小，表示不确定度减小。

信息熵原理可以帮助我们理解信息的不确定性和信息的价值。

在通信领域，信息熵可以用来衡量信道的容量，即信道可以传输的信息量的上限。

在数据压缩领域，信息熵可以用来衡量数据的冗余度，从而实现对数据的高效压缩。

在密码学领域，信息熵可以用来衡量密码的安全性，即密码的随机性和不可预测性。

信息熵原理的应用不仅限于上述领域，它还可以应用于机器学习、模式识别、数据挖掘等领域。

在机器学习中，信息熵可以用来衡量特征的重要性，从而帮助我们选择最优的特征进行模型训练。

在模式识别中，信息熵可以用来衡量模式的复杂度，从而帮助我们理解和识别不同的模式。

在数据挖掘中，信息熵可以用来衡量数据的多样性，从而帮助我们发现数据中的潜在规律和关联。

总的来说，信息熵原理是信息论中的重要概念，它不仅仅是一种理论工具，更是实际应用中的重要基础。

通过对信息熵的理解和应用，我们可以更好地理解信息的不确定性和信息的价值，从而更好地应用信息熵原理于实际问题的解决中。

希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解信息熵原理，并将其运用于实际问题的解决中。

信息熵入门教程信息熵是信息理论中的一个重要概念，它用于衡量一段信息中的不确定性或者信息量。

理解信息熵的概念对于数据分析和信息处理领域非常重要。

本文将介绍信息熵的基本定义、计算方法和实际应用。

信息熵的基本定义是衡量一段信息的平均信息量或者不确定性。

在信息理论中，我们将信息定义为能够消除不确定性的东西。

如果一个事件发生的概率非常高，那么它所提供的信息量就非常低；相反，如果一个事件发生的概率非常低，那么它所提供的信息量就非常高。

信息熵就是用来度量一个事件发生的概率分布的不确定性。

计算信息熵的方法非常简单。

假设我们有一个离散的随机变量X，它可以取某些值x₁、x₂、...、xₙ，对应的概率为P(x₁)、P(x₂)、...、P(xₙ)。

那么信息熵的计算公式为：H(X) = -∑(P(xi) * log₂P(xi))其中∑代表求和，log₂代表以2为底的对数运算。

信息熵的值越大，表示不确定性或者信息量越大；反之，信息熵的值越小，表示不确定性或者信息量越小。

当所有事件的发生概率相等时，信息熵达到最大值，表示最大的不确定性或者信息量。

信息熵的应用非常广泛。

在数据压缩中，我们可以利用信息熵来寻找一种最优编码方案，以最小化数据的存储空间。

在机器学习中，信息熵被用来构建决策树模型，帮助分类和预测。

此外，信息熵还在信息检索、语言模型和密码学等领域有着重要的应用。

总结来说，信息熵是信息理论中衡量不确定性和信息量的重要概念。

它的计算方法简单直观，应用广泛。

了解信息熵的基本概念和计算方法，对于从事数据分析和信息处理的人来说是非常有帮助的。

第1章位就像长度以米为量度，时间以秒为量度一样，信息以位为量度。

当然，知道了信息量并不等同于知道了信息本身，它是什么意思或者它意味着什么。

讲义中我们不会考虑信息的内容或含义，只考虑信息量。

不同的环境下需要不同的尺度衡量长度。

有时候我们用千米量度长度，有时侯用英尺，还有时候用埃。

与之类似，除了位以外我们有时候需要其他信息的尺度；在物理系统中信息通常以焦耳每绝对温度衡量。

信息是怎么被量化的？考虑一种有几种可能结果的情形。

举个例子，像掷一枚硬币（两种结果，正面或反面）或是从一副扑克牌中选一张拍（52种可能的结果）。

一个人（按照惯例叫做Alice ）怎么才能简洁地把这个结果告诉另外一个人（Bob ）呢？首先考虑掷一枚硬币的两种结果的情况，假设它们的可能性相等。

如果Alice 要告诉Bob 掷硬币的结果，她有几种可能的方法，说“正面”或“反面，或者那种情况下说0或1；但根据传递的信息量，它们是一样的。

我们说传递的信息是1位。

如果Alice 掷两枚硬币，她可以说两次0或1，这样就说明了四种实际可能发生的情况。

相似地，一个8种可能结果的试验的结果可以用3位来表达；更一般地，种结果的试验用n 位表达。

这样，信息量是可能结果的对数（以2为底）。

n2注意传递信息需要两个阶段。

第一个为“起始”阶段，在这个阶段Alice 和Bob 对他们将要传递什么信息，每个位究竟代表什么达成一致的意见。

这样共有的认识称为编码。

这个过程在结果产生以前就完成了。

然后，就是“通讯”阶段，在这个阶段发送0和1的序列。

这些序列叫做数据。

所以要表达一副拍的花色，编码可以是00代表梅花，01代表方块，10代表红桃，11代表黑桃。

用这个编码Alice 就可以抽一张拍，然后发送两位数据来告诉Bob 它的花色。

用同样的编码，她可以重复地做多个实验。

在Bob 知道有一张拍被抽之后，但收到Alice 的信息之前，他并不确定花色。

这个不确定性，或信息缺失也可以用位来表达。

⼀⽂详解机器学习中的信息熵概念开篇这篇⽂章主要介绍信息熵（Information Entropy）这个概念，也是为了我的专栏下⼀讲做前期的知识准备。

信息理论是数学的重要分⽀，主要是解决数据在噪⾳通道的传输问题。

其中，信息理论⾥程碑的贡献是量化了⼀个事件或者随机变量所包含的信息，也叫做熵（Entropy）。

熵的计算在机器学习中有着⼴泛的应⽤，如逻辑回归（Logistic Regression），决策树（Decision Tree）等等分类模型。

这些看似深奥的知识，背后的逻辑并不难。

⼤纲1. 信息理论简介2. 信息值和熵的计算信息理论简介熵（Entropy）这个概念在学⼤学物理的时候，有所涉及。

熵可以被看做⼀个系统混乱度的度量。

熵值越⼤，系统越混乱。

也许你听过，宇宙在朝着熵增的⽅向发展着。

信息理论中，最基础的概念就是信息（Information）。

信息值可以将事件、随机变量中所含的信息量化。

问题：六⽉飘雪和六⽉下⾬哪个事件的信息量⼤？六⽉下⾬太正常了，⼀点都不惊讶，这是常识，信息量相对较少。

六⽉飘雪就不正常了，⼩概率事件背后是不是有冤情，信息量满满。

信息理论中：⼀个事件发⽣的概率越⼤，信息量越少，发⽣产⽣的惊喜值较低；⼀个事件发⽣的概率越⼩，信息量越⼤，发⽣产⽣的惊喜值较⾼；信息量的计算也就是说，信息量和概率是负相关的。

概率越⼩，信息量越⼤。

所以，在信息理论中，会⽤到以下的公式将信息量和概率值联系起来：信息值计算从下图中，可以发现公式可以很好的满⾜我们的需求。

当事件发⽣概率为100%的时候，信息值为0。

信息值~概率拿抛硬币为例，正反出现的概率各为50%，P=0.5。

代⼊公式，出现正⾯这个事件的信息值为1。

熵的计算熵这个概念有点类似期望值。

这次拿掷骰⼦为例，骰⼦有1,2,3,4,5,6 六个⾯。

如果有⼈和你赌钱：掷骰⼦掷出1,2,3,4，他就给你1块钱；掷骰⼦掷出5,6，你给他⼀块钱；你觉得公平吗？当然不，为什么呢？这就撤出了期望值的概念。

信息熵（informationentropy）百科物理
广泛的阅读有助于学生形成良好的道德品质和健全的人格，向
往真、善、美，摈弃假、恶、丑;有助于沟通个人与外部世界的联系，使学生认识丰富多彩的世界，获取信息和知识，拓展视野。

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信息熵〔informationentropy〕
信息熵(informationentropy)
是信息论中信息量的统计表述。

香农(Shannon)定义信息量为：
`I=-Ksum_ip_ilnp_i`，表示信息所消除的不确定性(系统有序程度)的量度，K为待定常数，pi为事件出现的概率，$sump_i=1$。

对于N
个等概率事件，pi=1/N，系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。

平衡态
时系统热力学函数熵的最大值为$S=-
ksum_iW_ilnW_i=klnOmega$，k为玻尔兹曼常数，Wi=1/为系统各状
态的概率，$sum_iW_i=1$，为系统状态数，熵是无序程度的量度。

信息量I与熵S具有相同的统计意义。

设K为玻尔兹曼常数k，那
么信息量I可称信息熵，为$H=-ksum_ip_ilnp_i$，信息给系统带
来负熵。

如取K=1，对数底取2，熵的单位为比特(bit);取底为e，
那么称尼特。

信息熵是生命系统(作为非平衡系统)在形成有序结构
耗散结构时，所接受的负熵的一部分。

由查字典物理网独家提供信息熵(informationentropy)百科物理，
希望给大家提供帮助。

信息熵理论在通信系统中，信息从发送到接收的传输过程是一个有干扰的信息复制过程。

对每一个具体的应用而言，传输的信息是确定的，有明确的应用目的。

对一个通信系统而言主，不同的用户要传送的具体的信息内容是不同的，则如何从这些繁杂的具体信息中提炼出它们的共同特征，并可进行量化估计是shannon 信息论研究的基础。

所谓量化估计就是用提炼的共同特征估计与某些具体内容所对应的需要传输的信息量大小。

信息量定义的另一个重要特征是它能保证信息量值的大小与具体的信息内容无关。

1.定义信息熵：设X 是一个离散的随机变量，其定义空间为一个字符集E 。

()()E x x X P x p ∈==,，表示相应的概率分布函数，则()()()()x p x p X H xlog ∑-=称为离散随机变量的熵。

有时记()()()()(){}X p E x p x p p H pxlog log -=-=∑ {}p E 表示以概率分布()x p 对某随机变量或随机函数求概率平均。

2.定义联合熵：设X ﹑Y 是丙个离散的随机变量，（X,Y ）的联合概率分布函数为()()y Y x X P y x p ===,,，则()()()y x p y x P Y X H x y,log ,,∑∑-=称为离散随机变量X 与Y 的联合熵。

有时记为：()()()(){}Y X p E y x p y x p Y X H p x y,log ,log ,,-=-=∑∑3.定义条件熵：如果()(),,~,y x p Y X 则条件熵()X Y H /定义为()()()∑=-=x x X Y H x p X Y H //()()()∑∑-=x y x y p x y p x p /log / ()()∑∑-=x yx y p y x p /log ,(){}X Y p E /log -=条件熵等于零的条件为()1==Y X p事实上，对任意的y x ,都有()()0/log /=x y p x y p ，从而得()()1/0/==x y p x y p 或，又因为X 与Y 是取值空间完全相同的随机变量，所以有()1/=X Y p定义相对熵：设()()x q x p ,是两个不同的离散概率分布函数，则()()()()()()∑⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=x p X q X p Ex q x p x p q p D log log 为概率分布函数()x p 关于()x q 的相对熵。