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平均情報量 エントロピー
情報理論のエントロピー｜おからだ治療院
平均情報量 エントロピー
情報エントロピー – EMANの統計力学
平均情報量 エントロピー
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情報理論におけるエントロピーとは、情報源の「不確実さ」や「情報の乱雑さ」を数値化したもので、「平均情報量」とも呼ばれます。
情報が不規則で予測しにくいほどエントロピーの値は大きくなり、多くの情報を含んでいるとされます。
これは、事象が起こる確率が低い（起こりにくい）ほど、その事象を知った時に得られる情報量が多くなるという考え方に基づいています。
エントロピーの主な特徴
不確実性の尺度:
エントロピーは、ある事象がどれくらい不確実であるかを示す尺度です。
平均情報量:
情報源全体でどれだけの情報量が含まれているかを示す平均値です。
乱雑さの指標:
情報が不規則であればあるほど、エントロピーは高くなります。
情報量の期待値:
ある事象が起きたときに得られる「自己情報量」の期待値として定義されることもあります。
例で理解するエントロピー
サイコロの例:
6面サイコロを1回振る場合、すべての出目（1から6）が同じ確率で出るならば、その出目は不確実でエントロピーは大きくなります。しかし、もしサイコロが偶数ばかり出るような偏ったものであれば、出目が偶数になることはある程度予測できるため、エントロピーは小さくなります。
天気予報の例:
明日の天気が晴れ、雨、曇りの3つのパターンが同じ確率で起こると予測するA子さんの天気予報は、天気を特定できず不確実性が高いためエントロピーが大きいです。一方、多くの情報から晴れる確率が高いと予測するB子さんの予報は、不確実性が低くエントロピーが小さくなります。
応用分野
情報エントロピーは、データの圧縮、通信システムの設計、暗号化など、情報技術の様々な分野で応用されています。
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