信息熵用来表示信息量的大小规则如下：
信息熵用来衡量信息量的大小，若不确定性越大，则信息量越大，熵越大，若不确定性越小，则信息量越小，熵越小。
对信息熵来讲，其表示的是某一事件的不确定性，而信息的作用就是用于降低这种不确定性，其中输入的信息量就等于该事件不确定性减少的大小，也就是熵减少的大小，所以熵本身不是对信息量的一个度量，而是对事件不确定性的一个度量，而熵减才是对信息量的度量。当然如果某个输入的信息并没有减少熵，那么说明输入的可能是噪音。
简介：
信息的基本作用就是消除人们对事物了解的不确定性。美国信息论创始人香农发现任何信息都存在冗余，冗余的大小与信息的每一个符号出现的概率和理想的形态有关。
多数粒子组合之后，在它似像非像的形态上押上有价值的数码，那一定是给一个博弈研究者长期迷惑的问题提供了一个负熵论据，这种单相思占优的形态以及信息熵的理解，在变换策略之后并能应用在博弈中。
那些多余的策略威胁剔除之后，变成可接受的不可置信的对抗者的状态，则是博弈熵，也是对抗生物熵结，这时的对抗概率是高的。
信息熵用来表示信息量的大小规则如下：
信息熵用来衡量信息量的大小，若不确定性越大，则信息量越大，熵越大，若不确定性越小，则信息量越小，熵越小。
对信息熵来讲，其表示的是某一事件的不确定性，而信息的作用就是用于降低这种不确定性，其中输入的信息量就等于该事件不确定性减少的大小，也就是熵减少的大小，所以熵本身不是对信息量的一个度量，而是对事件不确定性的一个度量，而熵减才是对信息量的度量。
当然如果某个输入的信息并没有减少熵，那么说明输入的可能是噪音。
简介：
信息的基本作用就是消除人们对事物了解的不确定性。美国信息论创始人香农发现任何信息都存在冗余，冗余的大小与信息的每一个符号出现的概率和理想的形态有关。
多数粒子组合之后，在它似像非像的形态上押上有价值的数码，那一定是给一个博弈研究者长期迷惑的问题提供了一个负熵论据，这种单相思占优的形态以及信息熵的理解，在变换策略之后并能应用在博弈中。
那些多余的策略威胁剔除之后，变成可接受的不可置信的对抗者的状态，则是博弈熵，也是对抗生物熵结，这时的对抗概率是高的。