信息熵

信息熵:信息的基本作用就是消除人们对事物的不确定性。多数粒子组合之后,在它似像非像的形态上押上有价值的数码,具体地说,这就是一个在博弈对局中现象信息的混乱。

 

计算公式

  H(x)=E[I(xi)]=E[ log(1/p(xi)) ]=-∑p(xi)log(p(xi)) (i=1,2,..n)

 

信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。一个系统越是有序,信息熵就越低;

 

  反之,一个系统越是混乱,信息熵就越高。所以,信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量。

 

  熵的概念源自热物理学.假定有两种气体a、b,当两种气体完全混合时,可以达到热物理学中的稳定状态,此时熵最高。如果要实现反向过程,即将a、b完全分离,在封闭的系统中是没有可能的。只有外部干预(信息),也即系统外部加入某种有序化的东西(能量),使得a、b分离。这时,系统进入另一种稳定状态,此时,信息熵最低。热物理学证明,在一个封闭的系统中,熵总是增大,直至最大。若使系统的熵减少(使系统更加有序化),必须有外部能量的干预。

 

  信息熵的计算是非常复杂的。而具有多重前置条件的信息,更是几乎不能计算的。所以在现实世界中信息的价值大多是不能被计算出来的。但因为信息熵和热力学熵的紧密相关性,所以信息熵是可以在衰减的过程中被测定出来的。因此信息的价值是通过信息的传递体现出来的。在没有引入附加价值(负熵)的情况下,传播得越广、流传时间越长的信息越有价值。

 

  熵首先是物理学里的名词.在传播中是指信息的不确定性,一则高信息度的信息熵是很低的,低信息度的熵则高。具体说来,凡是导致随机事件集合的肯定性,组织性,法则性或有序性等增加或减少的活动过程,都可以用信息熵的改变量这个统一的标尺来度量。

posted on 2012-02-19 10:36  ykf23  阅读(389)  评论(0编辑  收藏  举报