大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于c语言熵值法的问题，于是小编就整理了3个相关介绍c语言熵值法的解答，让我们一起看看吧。
信息熵的定义？
信息熵值是物理学中的一个概念，是指有序度。
信息论之父C.E.Shannon在1948年发表的论文“通信的数学理论（A Mathe matical Theory of Communication）”中，Shannon指出，任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号（数字、字母或单词）的出现概率或者说不确定性有关。
Shannon借鉴了热力学的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，并给出了计算信息熵的数学表达式。
H=-LOG2（P）其中：H表示信息熵，P表示某种语言文字的字符出现的概率，LOG2是以二为底的对数，用的是二进制，因而，信息熵的单位是比特（BIT，即二进制的0和1）。信息熵值就是信息熵的数值
信息是个很抽象的概念。人们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本五十万字的中文书到底有多少信息量。
直到1948年，香农提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是C．E．香农从热力学中借用过来的。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的不确定度。
熵增定律让很多人顿悟了？
熵增定律是热力学基本定律之一，它描述了一个关闭系统内部的混乱程度会不断增加，直到达到最大值。人们从中认识到，自然界的不可逆性和无序状态是整个世界体系的基本规律和发展趋势。
这个定律的实践意义体现在，让我们认识到了生命、科学、工程和环境保护等众多领域的基本规律和趋势，也使我们更加珍惜***，致力于节约与循环使用，以促进可持续发展。
信息熵是什么？
信息熵就是自信息的数学期望为信源的平均自信息量，这个平均自信息的表达式与统计物理学中的热熵表达式类似。
在物理学上，热熵是一个物理系统杂乱性的度量，这在概念上也是有相似之处的。
所以把这个平均自信息量称为信息熵。
信源的信息熵是从整个信源的统计特性来考虑的。它是从平均意义上来表征信源的总体信息测度。
对于特定的信源，其信息熵是一个确定的数值，不同的信源因统计特性不同，其熵也不同。
信息论之父 C. E. Shannon 在 1948 年发表的论文“通信的数学理论（ A Mathematical Theory of Communication ）”中， Shannon 指出，任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号（数字、字母或单词）的出现概率或者说不确定性有关。 Shannon 借鉴了热力学的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，并给出了计算信息熵的数学表达式。
本内容 通常，一个信源发送出什么符号是不确定的，衡量它可以根据其出现的概率来度量。概率大，出现机会多，不确定性小；反之就大。 不确定性函数f是概率P的单调递降函数；两个独立符号所产生的不确定性应等于各自不确定性之和，即
f（P，P）=f（P）+f（P），这称为可加性。同时满足这两个条件的函数f是对数函数 。 在信源中，考虑的不是某一单个符号发生的不确定性，而是要考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性。若信源符号有n种取值：U…U…U，对应概率为：P…Pi…P，且各种符号的出现彼此独立。这时，信源的平均不确定性应当为单个符号不确定性-logP的统计平均值（E），可称为信息熵，即 ，式中对数一般取2为底，单位为比特。但是，也可以取其它对数底，***用其它相应的单位，它们间可用换底公式换算。 最简单的单符号信源仅取0和1两个元素，即二元信源，其概率为P和Q=1-P，该信源的熵即为如图1所示。 由图可见，离散信源的信息熵具有：①非负性，即收到一个信源符号所获得的信息量应为正值，H（U）≥0；②对称性，即对称于P=0．5（③确定性，H（1，0）=0，即P=0或P=1已是确定状态，所得信息量为零；④极值性，当P=0．5时，H（U）最大；而且H（U）是P的上凸函数。 正在加载图1 二元信源的熵 对连续信源，仙农给出了形式上类似于离散信源的连续熵， 虽然连续熵H（U）仍具有可加性，但不具有信息的非负性，已不同于离散信源。H（U）不代表连续信源的信息量。连续信源取值无限，信息量是无限大，而H（U）是一个有限的相对值，又称相对熵。但是，在取两熵的差值为互信息时，它仍具有非负性。这与力学中势能的定义相仿。
熵最初是热力学中的概念，当然我的物理学的也不好，引用百度百科“1877年，玻尔兹曼用下面的关系式表示系统的无序性大小： S ∝ lnΩ， 1900年普朗克引入了比例系数k， S = klnΩ”其中k是一个常数，叫做玻尔兹曼常数，S是宏观系统的熵值，Ω是可能的微观状态数，Ω越大，表示系统越混乱无序。 因此熵是表示系统内分子热运动无序性的一种量度。
信息学中的熵和热力学中的熵不是一个东西，但是他们有着很多的相似性。信息熵是统计学中随机变量不确定度的一种度量。同样表达了系统中变量的一种分布特性。
信息熵的公式如下：
p(x)代表系统中一个变量的概率分布，若x有三种可能取值为x1，x2，x3，则
H(X) = -p(x=x1)logp(x=x1)-p(x=x2)logp(x=x2)-p(x=x3)logp(x=x3) 。
若x取值为x1，x2，x3的概率为1,0,0，系统是非常有序的，全为x1
则H(X)=-1log1=0
若x取值x1，x2，x3的概率为1/3,1/3,1/3，系统是无序的，x各变量均匀分布
到此，以上就是小编对于c语言熵值法的问题就介绍到这了，希望介绍关于c语言熵值法的3点解答对大家有用。
