信息论随笔(二)信息熵及其性质
admin
2024-01-22 19:03:33
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上次讲到自信息量,也就是用log(\frac 1 p)来表示一个发生概率为p的事件含有的信息量,或者说不确定度。一个事件的发生的概率越小,它的不确定度越大,含有的信息量也就越大。

信息熵

那么如何来衡量一个系统(多个事件以不同的概率发生,它们发生的概率之和为1)的信息量呢?

考虑这么一个例子,某人参加一个比赛,赢的概率为0.3,输的概率为0.7,那么这个系统的信息量怎么计算?

一个直觉的计算方法是:0.3log(\frac 1 {0.3}) + 0.7log(\frac 1 {0.7}).

即对系统中不同事件的自信息量取概率平均,从而得到这个系统的平均不确定度,也就是信息熵。

信息熵衡量了一个系统的平均不确定度,表示了这个系统的信息量。

从通信的角度来看,信息熵表示平均意义上每发一个符号的信息量,或者信源平均的不确定度。

性质

对称性

信息熵的对称性指只要一个系统总的概率分布不变,即使系统中的不同事件的概率发生了交换,信息熵仍然不变。

非负性

信息熵总是大于等于零的。一个事件的信息量至少为0,而不可能是负的,信息熵是信息量的平均,自然也不会是负的。

确定性

若事件发生概率为1,那么信息熵确定为0。

连续性

当不同事件的概率出现微小变化时,信息熵的变化也很小。

扩展性

可加性

H(XY)=H(X)+H(Y|X)

强可加性

当系统X和Y独立,H(XY)=H(X)+H(Y)

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