什么是信息熵？從存儲單位到信息熵

我們都知道，計算機的存儲單位有KB、MB、GB、TB等，換算起來，1TB=1024GB、1GB=1024MB、1MB=1024KB、1KB=1024B。1B我們稱為一個字節(jié)，一個字節(jié)有8位，即1B=8bit。bit表示計算機的位，同時它也是信息熵的度量單位。

什么是信息熵?

信息是個很抽象的概念。人們常常說信息很多，或者信息較少，但卻很難說清楚信息到底有多少。比如一本五十萬字的中文書到底有多少信息量。

直到1948年，香農(nóng)提出了“信息熵”的概念，才解決了對信息的量化度量問題。信息熵這個詞是C.E.香農(nóng)從熱力學中借用過來的。Shannon 借鑒了熱力學的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量稱為“信息熵”，并給出了計算信息熵的數(shù)學表達式。

通俗的理解，當一個事物有多種可能發(fā)生的情況時，具體單個情況發(fā)生的不確定性叫做熵，而能夠消除這種情況發(fā)生的不確定性的事物叫做信息。二者數(shù)量相等，意義相反，我們可以通過獲取信息來消除不確定性(熵) 。能夠消除不確定性的信息有三種類型：

1) 調(diào)整概率

2) 排除干擾

3) 確定情況

以商場抓獎活動為例，你的面前有四個顏色分別為紅、黃、藍、綠的小球，其中一個小球里面有大獎。如果四個小球獲獎概率相等(都是1/4)，那么此時的信息熵最大;如果確定了紅色小球里面有獎，那么此時的信息熵最小。

如果我們告訴客戶，藍色小球有一半的概率有獎，這就是調(diào)整概率，使得藍色小球中獎的不確定性降低，其他小球中獎的不確定性增加;如果我們告訴客戶，綠色小球肯定沒有獎，這就是排除干擾，使得綠色小球沒有了不確定性，其他小球獲獎的不確定性也降低了;如果我們直接告訴客戶紅色小球里面有獎，這就是確定情況，使得消除了各個小球的不確定性。

定量看信息與信息熵

我們知道，當事物發(fā)生的不確定性越大，它的信息熵越大，反之，信息熵越小。但是我們?nèi)绾瘟炕畔⒛?，為何信息熵的還有單位(bit)?

弄清這個問題前，我們先看一下我們是如何定義其他常見的物理量(長度、質(zhì)量、時間)的呢?

以長度為例，米是如何定義出來的，我們?nèi)绾稳チ炕粋€物體的長度呢?答案是我們選擇了參照物標準，我們規(guī)定了一個物體長度為1米，其他物體的長度就相當于多少倍參照物體的長度。比如一個物體的長度是參照物的長度的兩倍，參照物長度1米，那么這個物體的長度就是2米。

與長度、質(zhì)量、時間相同，信息熵也是一個物理量。把長度定義引申到信息熵，我們?nèi)绻捕x一個參照事件的不確定性(信息熵)，只要看待測事件的不確定性(信息熵)相當于多少個參照事件的不確定性(信息熵)即可。

拋一枚硬幣，有正、反兩種等概率情況，這個事件所能產(chǎn)生的結(jié)果的信息熵我們規(guī)定為1bit，上文中4個小球抓獎，有四種等概率情況，這個事件所能產(chǎn)生的結(jié)果的信息熵相當于我們拋兩次硬幣所產(chǎn)生的結(jié)果，因此為2bit。不過要注意，如果是8個小球抓獎，有八種等概率情況，信息熵不是4bit，而是3bit(2^3=8)，因為八種等概率情況相當拋3次硬幣所產(chǎn)生的結(jié)果，它們之間是指數(shù)關(guān)系。

到這里，我們就得到了信息熵的公式了，它的單位是bit。

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