香农熵

这个在线计算器为给定的事件概率表和给定的信息计算香农熵。

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Timur

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Wanghong

创建: 2021-12-04 01:45:44, 最后更新: 2021-12-04 01:45:44

在信息论中,熵是对一个随机变量的不确定性的度量。在这种情况下,这个术语通常指的是香农熵,它量化了信息的期望值。
克劳德香农在他1948年的论文《通信的数学理论》中介绍了熵的公式。

H(X) = - \sum_{i=1}^np(x_i)\log_b p(x_i)

使用负数是因为小于1的数其对数是负的。然而,由于

-\log a = \log \frac{1}{a},

公式可以表示为

H(X)= \sum_{i=1}^np(x_i)\log_b \frac{1}{p(x_i)}

表示
\log_b \frac{1}{p(x_i)}
也叫不确定性或意外,p(x_i)概率越低, 即, p(x_i) → 0, 结果 x_i不确定性或潜在的意外就越高,即, u_i → ∞。

在这种情况下,公式表达了不确定性的数学期望,这就是为什么信息熵和信息不确定性可以互换使用。

这个计算器计算给定事件概率的香农熵。

PLANETCALC, 香农熵

香农熵

小数点后的数字: 2
熵,比特
 

这个计算器计算给定信息的符号频率的香农熵。

PLANETCALC, 香农熵

香农熵

小数点后的数字: 2
熵,比特
 

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PLANETCALC, 香农熵

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