信息论汉字熵
中文信息熵的计算
中文信息熵的计算
中文信息熵的计算可以通过以下步骤实现：
1. 统计中文文本中每个汉字出现的次数，得到一个频率分布表。
2. 计算每个汉字的概率，即该汉字出现次数除以总汉字数。
3. 根据每个汉字的概率计算信息量，即I(x) = -log2(p(x))，其中x为某个汉字，p(x)为该汉字出现的概率。
4. 将所有汉字的信息量相加，得到中文文本的信息熵。
例如，假设一段中文文本中共出现了100个汉字，其中“我”出现了20次，“你”出现了15次，“他”出现了10次，其他汉字出现次数不足5次，那么可以得到以下频率分布表：
汉字| 出现次数| 出现概率| 信息量
---|---|---|---
我| 20 | 0.2 | 2.32
你| 15 | 0.15 | 2.74
他| 10 | 0.1 | 3.32
其他| 55 | 0.55 | 0.88
根据信息量公式，可以计算出每个汉字的信息量，最后将信息量相加
得到中文文本的信息熵：
H = 2.32 * 0.2 + 2.74 * 0.15 + 3.32 * 0.1 + 0.88 * 0.55 = 1.54因此，这段中文文本的信息熵为1.54。
信息论汉字熵
对于信息论的认识二十世纪四十年代末C E SHANNON建立了一套计算信息数量的方法。
我们可以根据事情发生概率的大小，用下式计算信息量 I ：I＝－log2P (1)式中P是收到的消息中所指的事件的概率。
信息量的单位简称‘比特’bit(它来自英语binary的 b和 digit的it，笔者注) 。
有了(1)式，我们就可以对信息进行定量计算。
例如，通常中文电报是四位阿拉伯数字。
假定每个阿拉伯数字出现的可能性是相同的，即每个数字出现的概率为十分之一。
那么我们 可以计算出收到每个阿拉伯数字所含的信息量为I＝－log21/10=3.3比特，因而每个汉字是4×3.3=13.2比特。
下面我们计算一封10000个字母的英文信所含的信息量。
假定每个字母都以等可能性出现，英文字母共26个，把空白也算作一个字母，那么共有27个字母。
于是每个字母出现的概率为1/27。
每个字母的信息量均为－log21/27=4.76比特。
拿27个字母来平均，得到的结果也是4.76比特。
一万个字母共有47600比特的信息量。
如果考虑各个字母出现的概率不相同，那么每个字母的平均信息量为I＝－ΣP i logP i (2)根据统计结果，英文字母的出现概率如下表所示：字母概率字母概率字母概率空格0.2S0.052Y,W0.012E0.105H0.047G0.011T0.072D0.035B0.0105O0.0654L0.029V0.008A0.063C0.023K0.003N0.059F,U0.0225X0.002I0.055M0.021J,Q,Z0.001R0.054P0.0175把它们代入(2)式可以算出每个字母的平均信息量为4.03比特。
由此可见，字母的出现概率愈均匀，信息量愈大，反之就愈小。
在极端情况下，假设27个字母中有26个出现的概率为零，一个字母出现的概率为1，则信息量为零。
从上述的例子可以看到，字母以等概率出现时，每个字母所含的信息量最大。
信息论汉字熵
对于信息论的认识二十世纪四十年代末C E SHANNON建立了一套计算信息数量的方法。
我们可以根据事情发生概率的大小，用下式计算信息量 I ：I＝－log2P (1)式中P是收到的消息中所指的事件的概率。
信息量的单位简称‘比特’bit(它来自英语binary的 b和 digit的it，笔者注) 。
有了(1)式，我们就可以对信息进行定量计算。
例如，通常中文电报是四位阿拉伯数字。
假定每个阿拉伯数字出现的可能性是相同的，即每个数字出现的概率为十分之一。
那么我们可以计算出收到每个阿拉伯数字所含的信息量为I＝－log21/10=3.3比特，因而每个汉字是4×3.3=13.2比特。
下面我们计算一封10000个字母的英文信所含的信息量。
假定每个字母都以等可能性出现，英文字母共26个，把空白也算作一个字母，那么共有27个字母。
于是每个字母出现的概率为1/27。
每个字母的信息量均为－log21/27=4.76比特。
拿27个字母来平均，得到的结果也是4.76比特。
一万个字母共有47600比特的信息量。
如果考虑各个字母出现的概率不相同，那么每个字母的平均信息量为I＝－ΣP i logP i (2)根据统计结果，英文字母的出现概率如下表所示：把它们代入(2)式可以算出每个字母的平均信息量为4.03比特。
由此可见，字母的出现概率愈均匀，信息量愈大，反之就愈小。
在极端情况下，假设27个字母中有26个出现的概率为零，一个字母出现的概率为1，则信息量为零。
从上述的例子可以看到，字母以等概率出现时，每个字母所含的信息量最大。
要传输同样的信息量，字母以等概率出现时所需的长度(即字母个数)最短。
从传输信息量的角度来看，这是最理想的情况。
因为可以用最少的字母传递最多的信息量。
然而，实际的语言或文字总是达不到上述的极限。
就是说，传输同样的信息量需要较多的字母，具有一定的多余性。
从信息量的角度来看，这似乎是不利的。
但是，我们将会看到，由有了多余性，使人类的语言或文字具有一定的抗干扰能力。
汉字信息熵
汉字信息熵汉字信息熵是衡量汉字信息量的一种指标，它是通过对汉字出现的频率进行统计和计算得出的。
汉字信息熵的大小反映了汉字的信息丰富程度，也是汉字在信息传递中的重要性的体现。
汉字信息熵的计算方法是基于信息论的原理。
信息论是由克劳德·香农于1948年提出的一种研究信息传递和处理的数学理论。
在信息论中，熵是衡量信息量的一种度量，它表示信息的不确定性。
而汉字信息熵则是对汉字出现的频率进行统计和计算得出的信息熵。
汉字信息熵的计算公式如下：H(X) = -∑(P(xi) * log2P(xi))其中，H(X)表示汉字信息熵，P(xi)表示汉字xi出现的概率。
通过对大量文本进行分析和统计，可以得出汉字的出现频率以及对应的概率。
根据这些数据，就可以计算出每个汉字的信息熵。
汉字信息熵的大小与汉字的常用程度相关。
常用的汉字出现的频率较高，信息熵较低；而不常用的汉字出现的频率较低，信息熵较高。
因此，汉字信息熵可以用来衡量汉字的重要性和使用频率。
在实际应用中，汉字信息熵有着广泛的应用。
比如，在信息检索中，可以根据汉字的信息熵来确定检索关键词的重要性和权重，从而提高检索的准确性和效率。
在自然语言处理中，可以根据汉字的信息熵来进行文本分类和语义分析，从而实现智能化的文本处理和理解。
汉字信息熵还可以用来研究汉字的演化和变异规律。
通过对不同时期和不同地域的汉字信息熵进行比较，可以了解汉字的变化和发展规律，从而推测汉字的起源和演化过程。
汉字信息熵是衡量汉字信息量的一种重要指标，它可以用来衡量汉字的重要性和使用频率，也可以用来进行文本处理和语义分析。
汉字信息熵的研究对于汉字的保护、发展和应用都具有重要的意义。
通过对汉字信息熵的深入研究，可以更好地理解和利用汉字这一独特的文化符号。
汉字的熵及熵率计算(信息论课堂论文)
汉字的熵及熵率计算中国文字——汉字的产生，有据可查的，是在约公元前14世纪的殷商后期。
最早刻划符号距今8000多年，汉字是世界上使用人数最多的一种文字，也是寿命最长的一种文字。
我们知道汉字历史悠久，汉语文化源远流长。
汉字所传达的信息量也是很大的。
比如汉语中的多音字以及一词多义。
其中特别以文言文和诗词为代表。
汉字相比于其他语言，在一定程度上也有更多的信息量。
比如唐朝诗人李白的《赠汪伦》，“李 白 乘 舟 将 欲 行 ， 忽 闻 岸 上 踏 歌 声 。
桃 花 潭 水 深 千 尺 ， 不 及 汪 伦 送 我 情 。
”如果译为英文的话，“I'm on board; We're about to sail, When there's stamping and singing on shore; Peach Blossom Pool is a thousand feet deep, Yet not so deep,Wang Lun,as your love for me. ”同样的内容，汉字平均携带的信息量更大。
在信息论领域，我们可以用熵来刻画汉字所携带的信息量。
一．熵：信息熵：熵是由德国物理学家克劳修斯于1868年引入，用以从统计概率的角度对一个系统混乱无序程度的度量。
信息熵是从信源角度考虑信息量，表示信源整体不确定性的量。
信息论中对熵的定义[1]：集X 上，随机变量()i I x 的数学期望定义为平均自信息量1()[()][log ()]()log ()qi i i i i H X E I x E p x p x p x ===-=-∑集X 的平均自信息量又称作是集X 的信息熵，简称作熵。
二．汉字的熵：我们可以用在接收者接收到语言符号之前,随机试验结局不肯定性程度的大小来表示语言符号所负荷的信息量。
在接受到语言符号之前，熵因语言符号的数目和出现概率的不同而有所不同。
在接受到语言符号之后，不肯定性被消除，熵变为零。
熵简单解释
熵简单解释熵（entropy）是一个非常重要的概念，在热力学、信息论、统计物理学等领域都有广泛的应用。
然而，对于普通人来说，熵是一个非常抽象的概念，很难理解。
本文将尝试用尽可能简单的语言，解释熵的概念和意义。
1. 熵的定义熵最早是由德国物理学家克劳修斯（Rudolf Clausius）在19世纪提出的。
他把熵定义为一个系统的无序程度，也就是系统的混乱程度。
熵越大，系统越混乱，熵越小，系统越有序。
这个定义非常直观，但是也有一些问题，因为它没有明确说明“无序”和“有序”是什么意思。
后来，美国物理学家布里丹（Ludwig Boltzmann）提出了更加精确的定义。
他把熵定义为系统的微观状态数的对数。
也就是说，如果一个系统有N个微观状态，那么它的熵就是lnN（其中ln是自然对数，以e为底的对数）。
这个定义比较抽象，但是它更加准确地描述了熵的本质。
2. 熵的意义熵的意义非常重要，因为它涉及到了自然界的基本规律。
熵是一个系统的混乱程度，也就是说，它描述了系统的无序程度。
这个无序程度与能量转化的效率有关系。
例如，如果一个发动机的熵越小，那么它的能量转化效率就越高。
这是因为熵越小，系统越有序，能量转化的过程就越容易进行。
相反，如果熵越大，系统越混乱，能量转化的效率就越低。
熵的意义还涉及到了自然界的趋势。
根据热力学第二定律，一个孤立系统的熵总是趋向于增加。
也就是说，自然界的趋势是朝着混乱和无序的方向发展的。
这个趋势是不可逆转的，因为熵的增加是一个热力学过程，它需要能量的输入才能逆转。
3. 熵的计算熵的计算需要知道系统的微观状态数。
微观状态是指系统中每一个粒子的状态，包括它的位置、速度、自旋等等。
对于一个大的系统来说，微观状态数是非常巨大的，通常是以指数形式增长的。
因此，熵的计算非常困难，需要借助于统计物理学的方法。
统计物理学是一门研究系统微观状态和宏观性质之间关系的学科。
它的基本假设是，一个系统的微观状态是随机的，所有可能的微观状态出现的概率是相等的。
信息论举例信息量熵和互信息量
第二次测量取得旳信息量：
I ( p2 (x))
I ( p3(x))
log
1 p2 (x)
log
1 p3 ( x)
2
1 1(bit)
第三次测量取得旳信息量：
1
1
I ( p3(x)) I ( p4 (x)) log p3(x) log p4 (x) 1 0 1(bit)
故共需要3bit信息量.
信源熵
显然,H(X)>>H(Y),这表达信源X旳平均不稳 定性远远不小于信源Y旳平均不稳定性。
条件自信息量
前面我们引入自信息量以及熵旳概念，用
以描述信源或信宿，实际上，信宿收到旳消息
是与信源发出旳消息亲密有关。而且接受信息
与发送信息之间旳关系往往是鉴定一种信道旳
好坏旳最佳原则。所以，我们需要引入互信息
量。在学习互信息量之前我们先来了解条件信
码字
000 001 010 011 100 101 110 111
先验概率
1/4 1/4 1/8 1/8 1/16 1/16 1/16 1/16
收到0后 1/3 1/3 1/6 1/6 0 0 0 0
消息后验概率 收到01后 0 0 1/2 1/2 0 0 0 0
收到011后 0 0 0 1 0 0 0 0
[解]由定义有：
H
(X)源自214log
1 4
2
1 8
log
1 8
4
116log
1 16
2.75(比特/符号)
我们再回过头来看一下例3中两个信源熵分
别是多少， 成果反应了一种怎样旳事实？ [例3解答]由定义有：
HX 0.5log0.5 0.5log0.5 1 HY 0.99log0.99 0.01log0.01 0.08
汉字的熵及熵率计算(信息论课堂论文)
汉字的熵及熵率计算中国文字——汉字的产生，有据可查的，是在约公元前14世纪的殷商后期。
最早刻划符号距今8000多年，汉字是世界上使用人数最多的一种文字，也是寿命最长的一种文字。
我们知道汉字历史悠久，汉语文化源远流长。
汉字所传达的信息量也是很大的。
比如汉语中的多音字以及一词多义。
其中特别以文言文和诗词为代表。
汉字相比于其他语言，在一定程度上也有更多的信息量。
比如唐朝诗人李白的《赠汪伦》，“李 白 乘 舟 将 欲 行 ， 忽 闻 岸 上 踏 歌 声 。
桃 花 潭 水 深 千 尺 ， 不 及 汪 伦 送 我 情 。
”如果译为英文的话，“I'm on board; We're about to sail, When there's stamping and singing on shore; Peach Blossom Pool is a thousand feet deep, Yet not so deep,Wang Lun,as your love for me. ”同样的内容，汉字平均携带的信息量更大。
在信息论领域，我们可以用熵来刻画汉字所携带的信息量。
一．熵：信息熵：熵是由德国物理学家克劳修斯于1868年引入，用以从统计概率的角度对一个系统混乱无序程度的度量。
信息熵是从信源角度考虑信息量，表示信源整体不确定性的量。
信息论中对熵的定义[1]：集X 上，随机变量()i I x 的数学期望定义为平均自信息量1()[()][log ()]()log ()qi i i i i H X E I x E p x p x p x ===-=-∑集X 的平均自信息量又称作是集X 的信息熵，简称作熵。
二．汉字的熵：我们可以用在接收者接收到语言符号之前,随机试验结局不肯定性程度的大小来表示语言符号所负荷的信息量。
在接受到语言符号之前，熵因语言符号的数目和出现概率的不同而有所不同。
在接受到语言符号之后，不肯定性被消除，熵变为零。
熵名词解释
熵名词解释
熵是信息论中的一个概念，表示了一种系统（如数据、信号、消息或随机变量）的不确定性或无序程度。
熵的数值越大，系统越不确定或无序。
在信息论中，熵可以用来衡量信息的平均信息量。
如果一个系统具有较高的熵值，说明它包含的信息量较大，反之则说明信息量较少。
熵的计算公式为：H(X) = -Σp(x)log(p(x))，其中H(X)表示系统的熵，p(x)表示系统可能出现的各种状态的概率，log表示以2为底的对数运算。
例如，当一个硬币朝上的概率为0.5时，其熵为1，说明硬币正反两面出现的概率相等，系统非常不确定或无序。
而如果该硬币只有一面，其朝上的概率为1，熵为0，说明系统是确定的、无序的。
熵在信息论、统计学和通信领域具有广泛的应用，可以用来衡量数据压缩的效果、量化信源、衡量信道的容量等。
熵及其应用
熵及其应用引言熵是一个在物理学、信息论和统计学中经常使用的重要概念。
它描述了系统的混乱程度或不确定性，并被广泛应用于各个领域，包括工程、生物学、经济学等。
本文将深入探讨熵的定义、计算方法以及其在不同领域的应用。
熵的定义熵最早由物理学家鲁道夫·克劳修斯于19世纪提出，并由克劳修斯和卢德维希·博尔兹曼共同发展。
熵的定义基于对系统中微观状态的统计分布的分析。
在物理学中，熵可以表示为系统的无序程度或能量的分散程度。
熵越高，系统越混乱，也就是说系统的能量越分散。
熵的计算方法离散概率分布的熵对于一个具有离散概率分布的系统，其熵可以通过以下公式计算：n(x i)log(P(x i))H(X)=−∑Pi=1其中，H(X)表示系统的熵，P(x i)表示系统处于状态x i的概率，n表示系统的状态数。
连续概率分布的熵对于一个具有连续概率分布的系统，其熵的计算需要用到概率密度函数。
熵的计算公式为：+∞(x)log(p(x))dxH(X)=−∫p−∞其中，H(X)表示系统的熵，p(x)表示系统在x点的概率密度函数。
熵的应用熵在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍一些主要的应用领域。
信息论熵在信息论中起着重要的作用。
在信息论中，熵被用来衡量信息的不确定性。
根据熵的定义，当信息完全确定时，熵为0；而当信息完全不确定时，熵达到最大值。
熵可以用来衡量信息的平均编码长度，以及信息传输的容量等。
热力学熵在热力学中起着关键的作用。
在热力学中，熵被用来描述系统的混乱程度或无序程度。
熵的增加可以看作系统向着更加平衡、混合的状态发展的过程。
熵还与热力学第二定律紧密相关，根据热力学第二定律，孤立系统的熵只能增加或保持不变，而不能减少。
统计学熵在统计学中被广泛应用于数据分析和模型评估。
在数据分析中，熵可以帮助我们了解数据的分布情况、确定最佳的数据编码方式等。
在模型评估中，熵可以用来衡量预测模型的不确定性或信息损失。
生态学熵在生态学中被用来研究生态系统的稳定性和复杂性。
汉字的字频统计与信息熵分析
汉字的字频统计与信息熵分析汉字是中国文化的瑰宝，也是世界上使用最广泛的文字之一。
汉字的形状独特，每个字都蕴含着丰富的文化内涵。
在现代信息时代，对汉字的研究不仅限于其文化价值，还包括对其使用频率和信息熵的分析。
本文将探讨汉字的字频统计和信息熵分析，以揭示汉字的使用规律和信息传递特征。
一、汉字的字频统计字频统计是指对一定文本范围内的汉字进行统计，并按照出现频率进行排序。
通过字频统计，我们可以了解到不同汉字的使用频率，从而揭示汉字在语言中的重要性和普遍性。
以现代汉字为例，对大规模文本进行字频统计后，我们会发现一些有趣的现象。
例如，“的”、“一”、“是”等常用字的频率非常高，而一些生僻字的频率则非常低。
这反映了汉字在日常生活和文化交流中的重要性差异。
字频统计还可以用于研究不同文本类型中的汉字使用规律。
例如，在新闻报道中，一些特定的政治名词和行业术语的频率会较高，而在文学作品中，一些形象描写和修辞手法所使用的汉字可能更为突出。
通过字频统计，我们可以揭示不同文本类型中汉字的特点和使用规律。
二、汉字的信息熵分析信息熵是信息论中的重要概念，用于衡量信息的不确定性。
在汉字研究中，我们可以将信息熵应用于分析汉字的信息传递特征。
在一个文本中，每个汉字的出现都承载着一定的信息量。
信息熵可以通过计算每个汉字的出现概率和信息量的乘积，并对所有汉字的信息量进行求和得到。
通过信息熵分析，我们可以了解到文本中汉字的信息分布情况和信息传递的特征。
例如，在一篇新闻报道中，一些政治名词和专业术语的信息熵可能较低，因为它们的出现概率较高，信息量较少。
而一些描述事件细节和分析评论的汉字可能具有较高的信息熵，因为它们的出现概率较低，信息量较大。
通过信息熵分析，我们可以了解到不同汉字在信息传递中的重要性和贡献度。
信息熵分析还可以用于比较不同文本类型之间的信息传递特征。
例如，对比新闻报道和文学作品中的汉字信息熵，我们可能发现新闻报道中的汉字信息熵较低，因为其注重准确传递事实信息；而文学作品中的汉字信息熵较高，因为其追求表达情感和艺术效果。
信息论各种熵之间的关系
熵是信息论中的一个基本概念，表示数据集中不确定性的度量。信息增益则是机器学习中常用的概念，用于衡量 特征对分类的贡献。在信息增益的计算中，通常会用到熵来度量数据集的不确定性。通过计算每个特征的信息增 益，可以确定该特征对于分类的贡献程度，从而在特征选择和模型构建中起到关键作用。
熵与互信息
总结词
计算熵。
02
各种熵之间的关系
熵与信息熵
熵
01
熵是系统不确定性的度量，表示系统随机变量的平均信息量。
信息熵
02
信息熵是信息论中用于度量信息的不确定性和随机性的概念，
与熵相似，但应用于信息领域。
关系
03
信息熵可以被视为熵在信息论中的特例，用于度量信息的不确
定性。
熵与交叉熵
熵
熵是系统不确定性的度量。
熵的物理意义
熵表示系统内部混乱程度或不确定性的度量。
在信息论中，熵用于度量信息的不确定性和混乱程度，即信息的不确定性 和混乱程度越大，熵越大。
熵的物理意义还体现在热力学中，表示系统热平衡状态下的能量分布情况。
熵的计算方法
01 根据定义，计算熵需要知道随机变量的概率分布。 02 对于离散随机变量，可以直接使用公式计算熵。 03 对于连续随机变量，需要先进行离散化处理，再
03
信息论中熵的应用
熵在数据压缩中的应用
熵在数据压缩中用于衡量数据的冗余程 度。通过计算数据中每个符号出现的概 率，可以确定数据压缩的潜力。
数据压缩算法如Huffman编码和算术编码利 用熵的性质，将数据压缩成更小的表示，同 时保留足够的信息以重构原始数据。
熵在数据压缩中的应用有助于减少 存储空间和传输成本，提高数据处 理的效率。
中文的信息熵
中文的信息熵
中文的信息熵是指中文文本中所包含的不确定性的信息量，即需要额外信息来消除不确定性的程度。
在信息论中，信息熵被用作度量文本中信息的量，以比特为单位。
对于中文文本来说，由于中文的字符、词汇和句子之间存在较为复杂的结构和关系，因此中文的信息熵会比英文等拉丁语系的文本更高。
这主要是因为中文的文字系统更加复杂，每个字符和词汇的含义和用法都需要额外的信息来解释和理解。
在计算中文文本的信息熵时，通常需要考虑到文本的长度、词汇的分布和上下文关系等因素。
一些研究表明，中文文本的信息熵在9.6比特左右，比英文文本的信息熵要高。
这表明中文文本需要更多的信息来消除不确定性，因此中文文本的信息量更大，也更具复杂性。
需要注意的是，信息熵是一个相对值，它取决于所选择的模型和参数。
因此，不同的研究可能会得出不同的结果。
此外，信息熵的应用也十分广泛，包括文本压缩、数据加密、决策树选择等方面。
信息论概率密度的熵
信息论概率密度的熵
信息论中的熵是用来衡量随机变量不确定性的度量。
概率密度函数是描述随机变量取值概率分布的函数，而熵则是对这种分布的不确定性进行量化的指标。
在信息论中，对于一个离散型随机变量，其概率分布可以用概率质量函数（probability mass function，PMF）来描述，而对于一个连续型随机变量，其概率分布可以用概率密度函数（probability density function，PDF）来描述。
对于概率密度函数，我们可以利用它来计算熵。
对于一个连续型随机变量X，其概率密度函数为f(x)，那么其熵可以用如下的积分形式来表示：
H(X) = -∫[f(x) log(f(x))] dx.
其中log表示自然对数。
这个积分形式表示了对于整个概率密度函数的加权平均。
这里的f(x) log(f(x))可以被看作是对于每个x处信息量的加权，而积分则是对所有可能的x值进行加和，从而得到整个随机变量的熵。
需要注意的是，对于离散型随机变量，熵的计算方式略有不同，需要用到概率质量函数的加和形式。
从另一个角度来看，熵也可以被理解为对于随机变量X的平均
不确定性。
当概率密度函数的分布越分散、越不集中时，熵的值就
越大，表示随机变量的不确定性越高；反之，当概率密度函数的分
布越集中时，熵的值就越小，表示随机变量的不确定性越低。
总的来说，概率密度函数的熵是信息论中重要的概念，它能够
帮助我们理解随机变量的不确定性，对于信源编码、数据压缩等问
题有着重要的应用。
熵 统计物理与信息论术语
熵统计物理与信息论术语
熵是一个统计物理与信息论术语，可以用来描述物质系统的无序程度。
它是热力学第二定律的重要内容，也是信息论的重要概念。
熵的定义是某一物理系统的有序程度的度量，它代表了物质系统的不可取得能量（無序度）。
熵的增加反映了系统处于低能状态的倾向，熵的减少可以体现出该系统处于高能状态的趋势。
熵可以用于描述物质系统中的能量状态，它是一种无序势场的参数，它清楚地指出系统是怎样物理上组织起来的。
它是一种分布函数，用于描述该系统的熵，用于分析系统中由于外加压力形成的变化趋势。
另外，熵也可以描述信息中各站点间的通信状况，用来衡量信息的复杂奥秘性。
熵表达了物理系统及信息系统中的有序程度，是量化物质或信息的一种方法，同时它又是热力学的重要概念，也是信息论重要概念，在高等教育中被广泛应用。
通过熵来描述物质及信息系统的状态，可以更好的分析系统的性质，同时更深刻的理解热力学与信息系统的状态，进而可以做出相应的控制优化处理，从而能够实现系统自动控制，达到实际应用效果。
汉字的信息熵
汉字的信息熵
中国汉字信息熵是指中文字符所包含的信息量，它是一种测量文字或字符拥有的信息熵的度量。
传统上，计算汉字信息熵的方法是首先量化中文文本，然后通过计算每个字符出现的概率，经过概率和熵值的统计，最终得出汉字信息熵的大小。
汉字信息熵的作用在于提取文本的特征，使汉字的信息得到准确直接的表达。
因此，汉字信息熵在中文文本分析中具有重要的意义。
它可以用于文本检索和自动分类，从而提高文本的搜索效率和分类精度。
此外，汉字信息熵也可以用于网络新闻文本的短文本分类和聚类，从而更好地建立和分类新闻类别和类别之间的综合关系。
此外，汉字信息熵也有助于区分不同文本的文体，通过提取文体特征用于自动文体分析。
另外，汉字信息熵还可以帮助提取文本的信息内容和观点，并进行情感分析，从而更全面有效地反映文本内容的结构和意义。
另外，汉字信息熵也可以用于多文本翻译或文本文本摘要，从而提高文本翻译精度和准确性。
总之，汉字信息熵对于中文文本分析具有重要意义，可以更好地实现文本信息检索、聚类分析等文本处理应用，并进一步提高文本搜索效率和分析精度。
熵和信息熵
熵和信息熵
熵是一个非常重要的物理量，在热力学、信息论、统计力学等领域都有广泛的应用。
在物理学中，熵通常表示系统的无序程度，也可以理解为能量的分散程度，随着系统的无序程度增加，熵也会随之增加。
在信息论中，熵则表征了信息的不确定性，也可以理解为信息的平均量，随着信息的不确定性增加，熵也会随之增加。
信息熵是信息论中的一个核心概念，它是对信息的不确定性的度量。
在离散的情况下，信息熵可以表示为：
H(X) = -Σ p(xi) log p(xi)
其中，p(xi)表示随机变量X取值为xi的概率，log表示以2为底的对数，Σ表示对所有可能取值的概率求和。
信息熵的单位通常是比特或者纳特。
信息熵具有以下几个性质：
1. 非负性：信息熵不可能为负数。
2. 最大熵原理：在概率分布未知的情况下，信息熵取最大值时对应的概率分布是平均分布，即所有可能取值的概率相等。
3. 信息熵与不确定性相关：当随机变量的取值越不确定，对应的信息熵就越大。
信息熵在信息论中有着广泛的应用，例如在数据压缩、信道编码、密码学等领域中。
通过研究信息熵，人们可以更好地理解信息的本质和特点，从而更好地利用信息。
- 1 -。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
对于信息论的认识二十世纪四十年代末C E SHANNON建立了一套计算信息数量的方法。
我们可以根据事情发生概率的大小，用下式计算信息量 I ：I＝－log2P (1)式中P是收到的消息中所指的事件的概率。
信息量的单位简称‘比特’bit(它来自英语binary的 b和 digit的it，笔者注) 。
有了(1)式，我们就可以对信息进行定量计算。
例如，通常中文电报是四位阿拉伯数字。
假定每个阿拉伯数字出现的可能性是相同的，即每个数字出现的概率为十分之一。
那么我们可以计算出收到每个阿拉伯数字所含的信息量为I＝－log21/10=3.3比特，因而每个汉字是4×3.3=13.2比特。
下面我们计算一封10000个字母的英文信所含的信息量。
假定每个字母都以等可能性出现，英文字母共26个，把空白也算作一个字母，那么共有27个字母。
于是每个字母出现的概率为1/27。
每个字母的信息量均为－log21/27=4.76比特。
拿27个字母来平均，得到的结果也是4.76比特。
一万个字母共有47600比特的信息量。
如果考虑各个字母出现的概率不相同，那么每个字母的平均信息量为I＝－ΣP i logP i (2)根据统计结果，英文字母的出现概率如下表所示：把它们代入(2)式可以算出每个字母的平均信息量为4.03比特。
由此可见，字母的出现概率愈均匀，信息量愈大，反之就愈小。
在极端情况下，假设27个字母中有26个出现的概率为零，一个字母出现的概率为1，则信息量为零。
从上述的例子可以看到，字母以等概率出现时，每个字母所含的信息量最大。
要传输同样的信息量，字母以等概率出现时所需的长度(即字母个数)最短。
从传输信息量的角度来看，这是最理想的情况。
因为可以用最少的字母传递最多的信息量。
然而，实际的语言或文字总是达不到上述的极限。
就是说，传输同样的信息量需要较多的字母，具有一定的多余性。
从信息量的角度来看，这似乎是不利的。
但是，我们将会看到，由有了多余性，使人类的语言或文字具有一定的抗干扰能力。
有时候，我们甚至人为地加入一些多余性以换取较强的抗干扰能力。
所谓抗干扰编码就是这样做的。
英文的多余性，不但表现在字母出现的概率不相等，而且还表现在字母前后之间有一定的相关性。
例如，前一个字母是T，跟着的字母是H的可能性就比较大。
T后面跟着Q几乎是不可能的。
同样，IN后面是G的可能性较大，而后面是Y的可能性较小。
如果考虑英文中的两个字母、三个字母或多个字母同时出现的概率，那么英文的多余性更大，也就是每个字母平均含的信息量更少。
SHANNON用实验方法测定了英文句子里每个字母所含的信息量约为1.9比特左右。
比起字母等概率的情况(4.76比特)，常用英语的多余性是很大的。
SHANNON的实验是先写一个英文句子，包括空白在内共103个字母。
找一个人来猜这个句子。
从第一个字母猜起，直到把整个句子猜出来为止。
把对每个字母猜测的次数记录下来。
整个句子总共要猜198次。
把猜测次数除以字母数就得到每个字母的信息量为1.94。
用不同的实验方法测定英文字母所含的信息量，发现出入不大，都是1.9比特左右。
信息论将无始无终的信息理出了头绪，有一点像笛卡尔为无限的空间设立了坐标。
将信息量定义为I＝－log2P是因为在计算信息的时候需要将每个个体信息与整体信息同时对比、考虑，P已经将个体与整体联系在一起了。
所谓的信息量并不是真正代表信息的数量，而是各个符号之间相互区别的能力。
也可以认为是将整个人类的知识划分成多少份的一个指标。
汉字熵熵，是物理名字，在信息论里则叫信息量。
从控制论的角度来看，应叫不确定性。
当我们不知道某事物具体状态，却知道它有几种可能性时，显然，可能性种类愈多，不确定性愈大。
不确定性愈大的事物，我们最后确定了、知道了，这就是说我们从中得到了愈多的信息，也就是信息量大。
所以，熵、不确定性、信息量，这三者是同一个数值。
事情好像很简单，其实不然。
试考虑还没有发明数字的远古人，他用刻画来记数，用刻n画的方法记数目n。
10以内的数平均每个数要刻（1+10）/2＝5.5画，每画的平均信息量是3.32/5.5＝0.604，而100以内的数平均每个数（1+100）/2＝50.5画，每画的平均信息量只有6.64/50. 5＝0.132。
因为古人刻的每一画是没有次序或位置的区别的，所以每一画的信息量随画的数量增加而快速减小。
次序或位置非常重要，罗马字和我国古代的数码，也是短画，但要讲究位置组合，每画所含的信息量就大大提高了。
我们讨论的文字信号，都是有次序的。
英文有26个字母，每个字母的信息量H=㏒(26)/㏒(2)＝4.700。
汉字个数不定，算1000个时等于3*3.32＝9.96，算作一万、十万时则分别为13.28、16.60。
我们是否能随意增加大量一辈子也用不到的汉字，来无限地增加每个汉字的信息量？按这个公式计算汉字的信息量时，汉字的平均信息量在字数达到1000时很快增至9.00，字数达到5000时就达到9.65，以后几乎不再增加。
学者冯志伟有一个“汉字容量极限定律”，认为字数达到12366后，信息量不再增加。
以下是各种语言的字母的平均信息量：法文 3.98比特意大利文 4.00比特西班牙文 4.01比特英文 4.03比特德文 4.10比特罗马尼亚文 4.12比特俄文 4.35比特中文9.65比特有人用小样本统计数据，计算得英文的信息量是4.16。
这个数值稍大些，是因加了一个特殊字符“空格”，㏒(27)＝4.755就比㏒(26)大0.055。
可见平均信息量是很稳定的。
多余度由上可知，有n个符号的文字，每个字符最大的信息量（最大熵）H0＝㏒(n)（即－㏒(1/n)），当概率不相等时，其平均信息量（平均熵）H＝－∑p i㏒(p i)总小于最大信息量H0。
例如英文的最大信息量等于4.7，就要用5个二进制数码来编码和传输。
但它的平均信息量近于4.03，表示实际上可用比4个多一点点的二进制位就可以了。
方法是用不等长的编码，概率小的用长码（多于4位），概率大的用短码（少于4位）。
信息量的计算就可指导我们编码设计，减小码长，提高通信效率。
文字符号除了一定的概率分布包含了一部分信息外，文字的上下文关系，包含了更多的信息。
因为已知一定的前文，且已知前文愈长，其后的文字符号分布将更确定。
计算条件信息达到的最小的信息量，称为极限信息量（极限熵）H L。
我们可以进一步研制使传输更快的编码，即不是对个别文字符号，而是对文字串进行编码，就可使平均码长减小，逼近极限熵。
这就像我们直接对中文词或句子编码可以提高输入速度一样，因为许多汉字组合是不可能出现的。
据研究，英文和中文的极限熵为：英文：0.93～1.56比特中文：3.45～5.78比特一个汉字相当于3.7个英文字母。
极限熵H L比最大熵H0小得多，它们之间的差很大，说明这一部分熵是多余的，被浪费了。
信息论研究这样的多余度：R＝（1－H L/H0）×100﹪把以上数据代入公式，可以算得多余度如下：英文：1－0.93/4.7＝80﹪～1－1.56/4.7＝67﹪中文：1－3.45/13.29＝74﹪～1－5.78/13.29＝56﹪(注:汉字的最大熵以1万个汉字计,即H0=㏒2(10000)=13.29)可见中文的多余度略小。
“一个汉字相当于3.7个英文字母”，若按此计算，中文比英文的效率高一倍左右（因为无论存储还是传输，每个汉字都占2个字节，印刷也是每个汉字占两个字母的位置，却相当于3.7个字节的作用，故3.7/2＝1.85倍）。
中文比英文简洁，联合国的5种文件以中文的最薄，则是事实。
信息论上研究多余度，是为了用编码方法提高传输速度，多余度高时作用更大。
但计算机上每个字符都是用等长码，没有使用提高速度的编码方法，在这种情况下，文字的多余度小即浪费小，反而有利。
在通讯上，有时会有意增加多余度，提高纠错能力，保证可靠性。
最常见的是奇偶效验和冗余和。
冗余和是发送的一组码的和。
多余度高，信息字符有缺损时，就有可能恢复。
在计算机上研制这样的软件，利用条件概率的统计规律进行恢复，并不容易。
而印刷或手写文字的恢复，由于汉字的二维结构信息大，则更容易些，所以汉字的计算机识别也比英文好。
目前信息界，“汉字优越论”者不恰当地把汉字熵远大于英文熵当作优点，实际上这却是问题的根源所在。
作为阅读对象，汉字信息量确实大，是优点。
但作为信息化（数字化）的对象，汉字信息量（熵）大却是坏事。
熵是通讯理论用来估算被编码对象的平均码长的。
被编码的元素必须有限，有定数，大概还没有在几万个汉字上应用这一理论。
集合元素多，熵必然大。
如果对汉字笔画编码，相应的熵反而小，见下表：编码对象元素数目x 最大熵lg(x ) 平均熵极限熵英文字母 26 4.70 4.03 0.93－1.56 汉字笔画 25 4.64 3.43英文字 3900（实际100万） 11.93 9.35汉字 6759（实际13万） 12.72 9.65 3.45－5.78 最后两行最大熵和平均熵的计算，是对6759个汉字和仅3900英文字（一本英文书）进行的。
实际上汉字数可达13万，英文字达50万甚至有说100万以上。
这里用的英文字统计量是太小了，但平均熵已达9.35，如果统计英文字数超过1万，达10万以上，其平均熵必大于汉字熵。
而以汉字笔画为基础计算的笔画平均熵为3.43，远小于英文字母的4.03。
这是在取笔画数目为25个，与英文字母数相近时取得的，如果笔画种类分得更少，熵将更小。
最常用的一万个英文单词的词频表，我们计算一下，平均每个英文单词的熵值是8.83，可是每个单词的平均字母数是7.16,加上空格是8.16, 动态平均码长是4.12，加上空格是5.12个字母。