信息熵的計(jì)算公式，麻煩通俗地講一下？熵[log（XI），P（XI））=e（2））-（1）。其中x是一個(gè)隨機(jī)變量，對(duì)應(yīng)于所有可能輸出的集合，定義為符號(hào)集，隨機(jī)變量的輸出由x表示。P（x）是輸出概率函數(shù)。

信息熵的計(jì)算公式，麻煩通俗地講一下？

熵[log（XI），P（XI））=e（2））-（1）。其中x是一個(gè)隨機(jī)變量，對(duì)應(yīng)于所有可能輸出的集合，定義為符號(hào)集，隨機(jī)變量的輸出由x表示。P（x）是輸出概率函數(shù)。變量的不確定性越大，熵就越大，需要的信息量也就越大。信息熵是數(shù)學(xué)方法和文獻(xiàn)學(xué)的結(jié)合?；竟绞莌=-log2（P）。其中，h是信息熵，P是某一語(yǔ)言中出現(xiàn)字符的概率，log2是基于2的對(duì)數(shù)，使用二進(jìn)制。因此，信息熵的單位是位（位，即二進(jìn)制0和1）。信息熵是信息熵的值。

熵定律的計(jì)算公式？

在信息論中，事件概率a的負(fù)對(duì)數(shù)稱(chēng)為事件的信息量，即：-log2p（a）（或自然對(duì)數(shù)：-LNP（a），以便于推導(dǎo)）。

例如，如果P（a）=1/8，則事件a的信息內(nèi)容為-log2 1/8=3?？梢钥闯?，事件發(fā)生的概率越小，信息量就越大。一組互斥事件A1，A2，…，an的信息熵定義為s=-P（A1）*LNP（A1）-P（A2）*LNP（A2）。。。-P（an）*LNP（an），即信息的期望。當(dāng)這n個(gè)事件的概率等于1/n時(shí)，熵最大，即不確定性最大

信息熵的概念來(lái)源于信息論。信息論奠基人香農(nóng)1948年將熱力學(xué)中的熵引入信息論，提出了信息熵（又稱(chēng)香農(nóng)熵）。

首先，我們需要了解什么是信息。香農(nóng)認(rèn)為信息是消除隨機(jī)不確定性的東西。舉個(gè)例子：32支球隊(duì)中誰(shuí)將贏得世界杯。一開(kāi)始，如果我們不知道每個(gè)隊(duì)的情況，那么所有隊(duì)的獲勝概率都是相同的1/32。但是一旦我們得到一些信息，比如看之前的世界杯錦標(biāo)賽，我們發(fā)現(xiàn)來(lái)自歐洲和南美的球隊(duì)贏得了冠軍。有了這些信息，我可以消除一些不確定性，除了南美和歐洲的團(tuán)隊(duì)。然后可能還有10支隊(duì)伍，所以我猜的概率會(huì)變成1/10，大大增加。

信息可以減少事件的不確定性，因此需要更多的信息來(lái)確定不確定性事件。維度可以用來(lái)度量事件的不確定性，并具有所需的信息量。發(fā)現(xiàn)概率也可以表示事件的不確定性，概率越小，不確定性越大。

根據(jù)上述推理，我們可以用概率來(lái)描述事件的信息量。同時(shí)，概率越小，信息量越大。給出了信息量I的計(jì)算公式，其中p是事件發(fā)生的概率。例如，巴西有三分之一的機(jī)會(huì)獲勝。那么相應(yīng)的信息量約為1.58；而日本的中簽概率為1/60，信息量為5.9；可以看出，概率越低，消除不確定性所需的信息就越多。

信息熵實(shí)際上是每個(gè)事件的加權(quán)平均信息。對(duì)于誰(shuí)將贏得世界杯的事件（x），信息熵是所有參賽隊(duì)（x）能贏得的信息量的加權(quán)平均值。

信息熵是什么？

熵用于測(cè)量事物中無(wú)序的總量。。公式為ξP（XI）log2 P（XI）（I=1,2，。。。N） 式中，ξ是數(shù)學(xué)中的求和符號(hào)，P（XI）是XI在整個(gè)分布中出現(xiàn)的概率，2實(shí)際上是log的下標(biāo)，

熵的計(jì)算公式？

1。克勞修斯首先從宏觀的角度提出了熵的概念，其計(jì)算公式為：S=q/t，（計(jì)算熵差時(shí)，公式應(yīng)為△q）。玻爾茲曼也從微觀的角度提出了熵的概念，其計(jì)算公式為：S=KLNΩ，Ω是微態(tài)數(shù)，通常是將微態(tài)數(shù)S作為混沌的度量。