数学概念的提出(一) —— 熵的定义式 H(x)=-log2(p(x))

摘要:
h=log2p考虑一个离散型随机变量x,当我们观测到该变量的一个特定值,问此时我们通过该值获得的关于该变量的信息量是多少?

h(x)=log2p(x)

考虑一个离散型随机变量 x,当我们观测到该变量的一个特定值,问此时我们通过该值获得的关于该变量的信息量是多少?

  • 信息量可视为“意外的程度”(degree of surprise)关于对该随机变量 x 的掌握;
  • 如果该事件发生了,而我们事先被告知,该事件极不可能(highly improbable)发生,将会比被告知该事件极极可能发生(very likely)获得更可能多的信息,
    • 又或者当我们确定(certain)该变量会发生,且事件确实发生时,我们获得的信息是零(从信息——意外的程度,的观点来看的话)

由以上的感性判断可知:

  • 信息的度量与随机变量的概率分布(p(x))有关,或者说取决于随机变量的概率分布(p(x)
  • 因此我们定义 h(x)p(x) 的单调函数,
  • 如果两事件 xy 彼此无关,因此,可知 h(x,y)=h(x)+h(y),二者无关时,由概率论的知识可知,p(x,y)=p(x)p(y)

h(x)=log2p(x)

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