Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Энтропия в теории информации действительно может быть рассмотрена как мера неопределенности или неопределенности информации. Она измеряет степень хаоса или неопределенности в случайной системе или сообщении.
Когда система или сообщение имеют высокую энтропию, это означает, что они содержат большое количество неопределенности, и мы не можем с большой уверенностью предсказать следующее состояние или символ. Напротив, когда энтропия низкая, система или сообщение содержат меньше неопределенности, и мы можем с большей уверенностью предсказывать следующее состояние или символ.
Формально, энтропия H(X) случайной дискретной величины X с множеством значений {x1, x2, …, xn} определяется как:
H(X) = — Σ P(xi) log P(xi),
где P(xi) — вероятность появления значения xi. Чем больше разнообразие значений и равновероятность их появления, тем выше энтропия.