编码概念 - 信息与熵

本文介绍了信息理论中的关键概念——信息和熵,由克劳德·香农提出,用于量化不确定性。信息度量的是不确定性减少,而熵则是不确定性的平均量。这两个概念在通信、数据压缩等领域有广泛应用。

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背景

信息和熵是信息理论中的两个关键概念,由克劳德·香农(Claude Shannon)在20世纪中期首次提出。这些概念用于描述和量化信息的传输、存储和处理。

信息(Information)

信息是一个事件或消息的度量,用于衡量某些不确定性的减少。通常用信息论中的基本单位“比特”(bit)来度量信息量。一个比特表示一个二进制选择,例如0或1。如果一个事件是确定的,那么传递关于该事件的信息将不产生信息。但是,如果事件是不确定的或罕见的,那么传递关于该事件的信息就会增加。典型的信息量计算公式是:
I ( x ) = − log ⁡ 2 ( P ( x ) ) I(x) = -\log_2(P(x)) I(x)=

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