Соотношение энтропии исходного и оптимизированного алфавита — это эффективность исходного алфавита, которая может быть выражена в процентах. Через частную и общую условные энтропии полностью описываются информационные потери при передаче данных в канале с помехами. Эта величина также называется средней энтропией сообщения. Для учёта таких фактов используется условная энтропия.

Для иллюстрации понятия информационной энтропии можно также прибегнуть к примеру из области термодинамической энтропии, получившему название демона Максвелла. Энтропия — это количество информации, приходящейся на одно элементарное сообщение источника, вырабатывающего статистически независимые сообщения. Таким образом, энтропия события x{\displaystyle x} является суммой с противоположным знаком всех относительных частот появления события i{\displaystyle i}, умноженных на их же двоичные логарифмы.

Энтропия является количеством, определённым в контексте вероятностной модели для источника данных. Это тоже информация, которую тоже надо учитывать. Так, например, опытным путём можно установить, что энтропия английского текста равна 1,5 бит на символ, что конечно будет варьироваться для разных текстов.

Некоторые биты данных могут не нести информации. Для более общего случая, когда описывается не канал, а в целом взаимодействующие системы, матрица необязательно должна быть квадратной. Энтропи́я в теории информации — мера хаотичности информации, неопределённость появления какого-либо символа первичного алфавита.

Если же учесть, что некоторые сочетания символов встречаются очень редко, то неопределённость ещё более уменьшается (в этом случае говорят об энтропии n-ого порядка, см. Условная энтропия). Это определение для дискретных случайных событий можно расширить для функции распределения вероятностей. K — константа (и в действительности нужна только для выбора единиц измерения).

Примером этого является избыточность языка — имеются явные статистические закономерности в появлении букв, пар последовательных букв, троек и т.д. Больцман и Гиббс проделали большую работу по статистической термодинамике, которая способствовала принятию слова «энтропия» в информационную теорию. Существует связь между понятиями энтропии в термодинамике и теории информации. Для этого применяются т.н. канальные матрицы.

Смотреть что такое «Условная энтропия» в других словарях:

Единица измерения — бит/два символа, это объясняется тем, что взаимная энтропия описывает неопределённость на пару символов — отправленного и полученного. Например, кидание монеты имеет энтропию бита на одно кидание (при условии его независимости). Степень энтропии источника данных означает среднее число битов на элемент данных, требуемых для её зашифровки без потери информации, при оптимальном кодировании.

Например, структуры данных часто хранят избыточную информацию, или имеют идентичные секции независимо от информации в структуре данных. Исходный алфавит, встречающийся на практике, имеет вероятностное распределение, которое далеко от оптимального. Если исходный алфавит имел n символов, тогда он может может быть сравнён с «оптимизированным алфавитом», вероятностное распределение которого однородно.

От основания логарифма зависит единица измерения информации и энтропии: бит, нат или хартли. Существует связь между термодинамической и информационной энтропией. Условные вероятности производятся по формуле Байеса. Взаимная энтропия обладает свойством информационной полноты — из неё можно получить все рассматриваемые величины.

Энтропия, определяемая при известном исходе другой ситуации. Энтропия условного распределения вероятностей случайной величины при условии, что задано значение другой случайной величины. Выпуск 94. Теория передачи информации. Условная взаимная информация — Взаимная информация статистическая функция двух случайных величин, описывающая количество информации, содержащееся в одной случайной величине относительно другой. При равномерном распределении количество информации задается формулой Хартли:…

Единицей измерения количества информации является бит, который представляет собой количество информации, получаемое при наблюдении случайной величины, имеющей два равновероятных значения. Если представляет собой алфавит возможных символов источника, представляет среднюю собственную информацию на символ источника, и её называют энтропией источника.

Другими словами, энтропия источника максимальна, когда выходные символы равновероятны. 1. ЭНТРОПИЯ ОБЪЕДИНЕНИЯ Объединение — совокупность двух и более ансамблей дискретных, случайных событий. С объединением связаны понятия условной, безусловной, совместной и взаимной энтропии. Рис. 4. Взаимная энтропия На практике чаще всего встречаются взаимозависимые символы и сообщения. При этом, каждая буква, и сочетание букв имеют различные вероятности появления в тексте.

При отсутствии информационных потерь численно равна количеству информации на символ передаваемого сообщения. Мера энтропии Шеннона выражает неуверенность реализации случайной переменной. Габидулин, Э. М., Пилипчук, Н. И. Лекции по теории информации. Д. С. Лебедев, В. А. Гармаш. Выделяют следующие периоды развития воспитания и образования в Древней Греции: Критомекенский период (4 тыс. до н.э. — 12 век до н.э) — считалось, что судьба человека предрешена богами Олимпа.

Например, демон Максвелла также противопоставляет термодинамическую энтропию информации, и получение какого-либо количества информации равно потерянной энтропии. Определение энтропии Шеннона очень связано с понятием термодинамической энтропии.