如何使用自然对数计算信息的熵？

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通过将频数除以总的样本数，可以得到每个取值的概率。 3. 然后，计算每个概率的对数。使用MATLAB中的log函数可以得到每个概率的自然对数。 4. 最后，计算信息熵。将每个对数概率与概率相乘，并将它们相加，再取相反数即可得到信息熵。

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不确定性关系的信息熵. 本文是学期初在看Feynman's Lectures on Physics的时候想到的一个问题，即不确定性关系似乎在某种意义上限制了我们能对一个粒子了解的信息的多少，而一般形式的不确定性关系. \delta x \delta p \ge \frac {\hbar} {2}\\. 似乎并不是一个非常自然的对

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若取对数底为自然对数 e ，此时熵的单位称为奈特。熵的主要性质如下：(证明可从定义中直接推出) 熵的非负性： H(X)\geq 0; 2. ... 从上面公式看出，互信息也就是 X 中所含有的信息熵减去在给定 Y 条件下 X 中剩余的信息熵。可见互信息是在给定Y条件后X信息量的

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Moonshot回答

使用自然对数计算信息熵的步骤如下：

确定概率分布：首先，需要确定信息源中每个事件的概率分布。例如，对于一个离散随机变量X，其可能的取值为x1, x2, ..., xn，相应的概率为P(X=x1), P(X=x2), ..., P(X=xn)。
计算对数概率：接着，计算每个概率的自然对数。在MATLAB中，可以使用log函数来计算。自然对数是以e为底的对数，其中e是自然常数，约等于2.71828。
计算信息熵：最后，根据信息熵的定义，将每个对数概率与概率相乘，并将它们相加，再取相反数即可得到信息熵。信息熵的公式为： [ H(X) = -\sum_{i=1}^{n} P(X=x_i) \log P(X=x_i) ] 其中，H(X)表示随机变量X的信息熵。

通过以上步骤，可以计算出信息源的熵，从而衡量信息的不确定性或信息量的大小。熵值越高，表示信息的不确定性越大，信息量也越大。来源

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