导读 在当今这个数字化时代，我们每天都被海量的信息所包围。如何理解和量化这些信息的价值？这就引出了一个重要的概念——信息熵。熵（Entropy
在当今这个数字化时代，我们每天都被海量的信息所包围。如何理解和量化这些信息的价值？这就引出了一个重要的概念——信息熵。熵（Entropy）这个词最早源于热力学领域，用来描述系统的无序程度。而在信息论中，信息熵则表示信息的不确定性或信息量的多少。换句话说，它衡量的是获取一条信息后，能够减少的不确定性的大小。
当我们说一条信息具有高熵时，意味着这条信息非常难以预测，因此它包含了更多的信息量。相反，如果一条信息熵很低，那么这条信息很容易被预测到，其包含的信息量也就相对较少。例如，如果我们知道明天会下雨的概率是90%，那么当我们被告知“明天会下雨”时，这条信息的熵就比较低，因为它几乎是可以预料的；而如果我们被告知“明天会晴天”时，由于概率只有10%，这条信息的熵就比较高，因为它更加难以预测。
信息熵的概念不仅帮助我们更好地理解信息的本质，还广泛应用于数据压缩、密码学和机器学习等领域，成为现代信息技术不可或缺的一部分。🔍💻