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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。
系统经绝热过程由一状态达到另一状态熵值不减少——熵增原理（the principle of the increase of entropy）
对绝热过程，Q = 0 ，有ΔS（绝热）≥ 0（大于时候不可逆，等于时候可逆） 或 dS（绝热）≥0 (>0不可逆；=0可逆)
熵增原理表明，在绝热条件下，只可能发生dS≥0 的过程，其中dS = 0 表示可逆过程；dS>0表示不可逆过程,dS<0 过程是不可能发生的。但可逆过程毕竟是一个理想过程。因此，在绝热条件下，一切可能发生的实际过程都使系统的熵增大，直到达到平衡态。
玻尔兹曼曾经通过仔细研究两个球形分子碰撞前与碰撞后的景象，宣称能证明碰撞前的熵小于撞后的熵，因此熵在增加。但是他的证明是错的，原因是如果是这样，同样的论证过程可以运用在时间的反方向上，那么也应该是熵增，时间反方向上熵增，也就说明正方向上是熵减。
那什么是对的呢？基本而言，无论从正向时间或反向时间看，熵都有往最大值跑的趋势。也就是说只能这么说从长时间来看，熵处于最大熵的可能性要大点。而熵增或熵减并不是能够从物理上推论出来的物理原理。
那问题是：为什么我们这个宇宙处于一个熵增的过程？目前物理界的解释是，因为我们这个世界的初始条件是熵极小的大爆炸前的那个点，而这决定了这个世界从今往后要经历一段非常长的熵增过程。（参考罗杰斯.彭罗斯的著作《the Road to the Reality》(现实之路） ）
（参照：多媒体CAI物理化学第四版：大连理工大学出版社）
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评论列表（3条）
我是中宝号的签约作者“霜鉴”
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