1樓：秒懂百科精選
一團運分鐘瞭解信腔或胡息量與信伍攔息熵。
資訊熵如何計算？
2樓：小楓帶你看生活
資訊熵的計算公式為h(x) = e[i(xi)] = e[ log(2,1/p(xi)) = -∑p(xi)log(2,p(xi)) i=1,2,..n)。
1948年，夏農。
提出了「資訊熵」的概念，才解決了對資訊的量化度量問題。資訊熵這個詞是夏農）從熱力學。
中借用過來的。熱力學中的熱熵是表示分子狀態混亂程度的物理量。夏農用資訊熵的概念來描述信源的不確定度。
特點：資訊熵的計算是非常複雜的。而具有多重前置條件的資訊，更是幾乎不能計算的。所以在現實世界中資訊的價值大多是不能被計算出來的。
但因為資訊熵和熱力學熵的緊密相關性，所以資訊熵是可以在衰減的過程中被測定出來的。因此資訊的價值是通過資訊的傳遞體現出來的。在沒有引入附加價值（負熵）的情況下，傳播得越廣、流傳時間越長的資訊越有價值。
資訊的度量——熵
3樓：亞浩科技
資訊熵：用來衡量事件不確定性，不確定性越大，熵越大。
對任意乙個隨機變數x，其熵定義為：
條件熵：有兩個隨機變數x和y，在y事件確定後x的不確定性的大小稱為條件者差返熵。條件熵的定義如下：
互資訊：資訊的作用在於消除事件的不確定性，互資訊作為兩個事件（x，y）相關性的度量，即在確定了其中乙個事件y的前提下，對消除另乙個事件x的不確定性所提供的資訊量。互資訊的定義如下：
上圖中紅色圓圈表示事件x的熵h(x)，藍色圈表示事件y的熵，兩個圈圈合起來的面積表示聯合熵h(x, y)，而純色的部分則表示條件熵（減去已知事件導致的熵減少），中間的交集互資訊i(x; y)表示事件x和y的相關性。
相對熵慶早（也即kl散度）需要注意的是kl散度是非對稱性的，即：
參考：首飢數學之美》 吳軍。
連續信源差熵與資訊熵的區別與聯絡
4樓：
您好，親，很高興解答您的問題哦！<>
連續信源差熵和資訊熵都是熵的概念，它們的區別和聯絡如下：1. 區別連續信源差熵是針對連續信源的熵，也就是說信源輸出連續的隨機變數，如訊號的雜訊、語音訊號等。
而資訊熵是針對離散信源的熵，信源的輸出是離散隨機變數。2. 聯絡在離散信源的情況下，連物亮續信源差熵可以有以下近似形式：
連續信源差熵 = n * h，其虛螞弊中 n 是信源符號數，h 是資訊熵在連續信源的情況下，資訊熵可以用連續信源差熵的極限值來表示：資訊熵 = 極限（連續信源差熵）= 極限（δt → 0）[1/2∫p(x)log2 p(x)dx]因此，兩者在一定程度差族上是相互聯絡的。<>
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