熵计算机学,计算机科学 – 熵的计算机科学定义是什么？

熵可以表示不同的东西：

In computing, entropy is the

randomness collected by an operating

system or application for use in

cryptography or other uses that

require random data. This randomness

is often collected from hardware

sources, either pre-existing ones such

as mouse movements or specially

provided randomness generators.

In information theory, entropy is a

measure of the uncertainty associated

with a random variable. The term by

itself in this context usually refers

to the Shannon entropy, which

quantifies, in the sense of an

expected value, the information

contained in a message, usually in

units such as bits. Equivalently, the

Shannon entropy is a measure of the

average information content one is

missing when one does not know the

value of the random variable

数据压缩中的熵

数据压缩中的熵可以表示您输入到压缩算法的数据的随机性。熵越大，压缩比越小。这意味着文本越随机，你可以压缩得越少。

Shannon’s entropy represents an absolute limit on the best possible lossless compression of any communication: treating messages to be encoded as a sequence of independent and identically-distributed random variables, Shannon’s source coding theorem shows that, in the limit, the average length of the shortest possible representation to encode the messages in a given alphabet is their entropy divided by the logarithm of the number of symbols in the target alphabet.

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