信源熵（信源熵的极值性）

wangsihai 2025-05-20 23:21:29

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1、信息熵的计算公式：H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2，1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2，P(xi)) (i=1，2，..n)。

2、计算公式为ξp(xi)log2 p(xi)(i=1，2，..n) 其中这里的ξ是数学中的求和符号，p(xi)表示每个事件在整个分布中出现的概率，2是log的下标。

3、计算熵变的三个公式如下：已知定压比热、温度、压力：根据公式△S1-2=CPln(T2/T1)-Rgln(P2/P1)进行计算其中，△S1-2为由状态1到状态2的熵变化量，J/(kg·K)。

4、所以整体信息熵的计算公式就是：或写作：按照这个公式计算扔硬币系统的信息熵是，而四种可能性的随机系统的信息熵是，骰子系统的信息熵是。很明显，系统的信息熵和单条信息量是相等的。

所谓信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。而信息熵和热力学熵是紧密相关的。

在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值。它代表了在被接收之前，信号传输过程中损失的信息量，又被称为信息熵。信息熵也称信源熵、平均自信息量。

熵在信息论中代表随机变量不确定度的度量。一个离散型随机变量的熵定义为：这个定义的特点是，有明确定义的科学名词且与内容无关，而且不随信息的具体表达式的变化而变化。是独立于形式，反映了信息表达式中统计方面的性质。

Shannon把信息（熵）定义为离散随机事件的出现概率。所谓信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。而信息熵和热力学熵是紧密相关的。

信息熵是信息理论中的一个概念，用于描述信息的不确定性和随机性。它是一个表示信息平均不确定性的度量，通常用于衡量信源的不确定性和信息传输的效率。

回答：信息是一个非常抽象的概念。人们经常说很多信息，或者更少的信息，但是很难说到底有多少信息。一本50万字的中文书有多少信息？提出直到1948年，香农提出了“信息熵”的概念来解决信息的定量测量。熵这个词是c。e。