信息熵

Bertha 。 2021-09-29 14:10 480阅读 0赞

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### 目录 ###

*  1. 熵
 *  2. 信息熵
 *  3. 参考文章：

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# 1. 熵 #

熵\[[1][]\]，热力学中表征物质状态的参量之一，用符号  S S S 表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。

# 2. 信息熵 #

信息量的多少或者大小，该如何描述呢？直到1948年，香农（Shannon）提出了“信息熵\[[2][]\]”的概念，解决了信息的度量问题。

**定义**  
设  X X X 是一个随机变量， p ( x ) p(x) p(x) 是  x x x 的概率，且  x ∈ X x \\in X x∈X，则  X X X 的信息熵为：

>  H ( X ) = − ∑ x ∈ X p ( x ) log ⁡ p ( x ) (1) H(X) = - \\sum\_\{x \\in X\} p(x) \\log p(x) \\tag\{1\} H(X)=−x∈X∑p(x)logp(x)(1)

有时也将(1)写作：

>  H ( X ) = − ∑ i = 1 n p ( x i ) log ⁡ p ( x i ) (2) H(X) = - \\sum\_\{i=1\}^\{n\} p(x\_i) \\log p(x\_i) \\tag\{2\} H(X)=−i=1∑np(xi)logp(xi)(2)

规定：

>  0 log ⁡ 0 = 0 0 \\log 0 = 0 0log0=0。

并且有

>  0 ≤ H ( X ) ≤ log ⁡ n 0 \\leq H(X) \\leq \\log n 0≤H(X)≤logn， n n n 是取值的种类数。

信息熵的单位：如果以2为底，则熵的单位是比特（bit）；如果以  e e e 为底，则熵的单位是纳特（nat）；还有一些其他的单位可以通过相互转换得到。  
   
由公式(2)可得，随机变量的取值个数越多，状态数也就越多，信息熵也就越大，混乱程度也就越大。  
当随机分布为均匀分布时，熵最大。

> 1.  熵(entropy)是度量信息不确定性的值。  
>     举个例子，预测明天的天气。  
>     如果100%能确定明天一定是晴天，那么熵就是  H ( A ) = − 1 ∗ log ⁡ 1 = 0 H(A)=-1\*\\log 1=0 H(A)=−1∗log1=0  
>     也就是说不确定为0。  
>     如果说明天有50%的概率晴天，50%的概率下雨，那么熵就是  H ( A ) = − ( 1 2 ∗ log ⁡ 1 2 + 1 2 ∗ log ⁡ 1 2 ) = − ( − 1 2 − 1 2 ) = 1 H(A)=-(\\frac\{1\}\{2\}\* \\log \\frac\{1\}\{2\} + \\frac\{1\}\{2\} \* \\log \\frac\{1\}\{2\})=-(-\\frac\{1\}\{2\}-\\frac\{1\}\{2\})=1 H(A)=−(21∗log21\+21∗log21)=−(−21−21)=1可以说不确定性为1。  
>     而如果明天有25%概率晴天，25%概率下雨，25%概率阴天，25%概率下雪，那么熵就是  H ( A ) = − 4 ∗ 1 4 ∗ log ⁡ 1 4 = − 4 ∗ ( − 1 2 ) = 2 H(A)=-4\*\\frac\{1\}\{4\}\*\\log \\frac\{1\}\{4\}=-4\*(-\\frac\{1\}\{2\})=2 H(A)=−4∗41∗log41=−4∗(−21)=2  
>     也就是说，随着不确定性的增加，熵值也在增加。

> 1.  熵(entropy)是表示系统所包含的信息量。  
>     举个例子，如 “ a a B a a a V a a a a a aaBaaaVaaaaa aaBaaaVaaaaa” 这段字母，信息熵  
>      H ( A ) = − 5 6 ∗ log ⁡ 5 6 − 2 ∗ 1 12 ∗ log ⁡ 1 12 = 0.817 H(A)=-\\frac\{5\}\{6\} \\ast \\log \\frac\{5\}\{6\}-2 \\ast \\frac\{1\}\{12\} \\ast \\log \\frac\{1\}\{12\}=0.817 H(A)=−65∗log65−2∗121∗log121=0.817  
>     而 “ a b B c d e V f h g i m abBcdeVfhgim abBcdeVfhgim” 这段子母，信息熵  
>      H ( A ) = − 12 ∗ 1 12 ∗ log ⁡ 1 12 = 3.585 H(A)=-12 \\ast \\frac\{1\}\{12\} \\ast \\log \\frac\{1\}\{12\}=3.585 H(A)=−12∗121∗log121=3.585  
>     显然，第二段字母包含的信息量更大。

对于连续性随机变量，信息熵的公式变为积分公式，

>  H ( A ) = H ( X ) = E x ∼ p ( x ) \[ − log ⁡ p ( x ) \] = − ∫ p ( x ) log ⁡ p ( x ) d x . H(A) = H(X) = E\_\{x \\sim p(x)\} \[- \\log p(x)\] = - \\int p(x) \\log p(x) dx. H(A)=H(X)=Ex∼p(x)\[−logp(x)\]=−∫p(x)logp(x)dx.

**证明  0 ≤ H ( X ) ≤ log ⁡ n 0 \\leq H(X) \\leq \\log n 0≤H(X)≤logn**

> 利用拉格朗日乘子法证明：  
> 因为  
>  p ( 1 ) + p ( 2 ) + ⋯ + p ( n ) = 1 p(1) + p(2) + \\dots + p(n) = 1 p(1)\+p(2)\+⋯\+p(n)=1  
> 所以有，  
> **目标函数：**  
>  f ( p ( 1 ) , p ( 2 ) , … , p ( n ) ) = − ( p ( 1 ) log ⁡ p ( 1 ) + p ( 2 ) log ⁡ p ( 2 ) + ⋯ + p ( n ) log ⁡ p ( n ) ) f(p(1), p(2), \\dots, p(n)) = -(p(1) \\log p(1) + p(2) \\log p(2) + \\dots + p(n) \\log p(n)) f(p(1),p(2),…,p(n))=−(p(1)logp(1)\+p(2)logp(2)\+⋯\+p(n)logp(n))  
> **约束条件：**  
>  g ( p ( 1 ) , p ( 2 ) , … , p ( n ) , λ ) = p ( 1 ) + p ( 2 ) + ⋯ + p ( n ) − 1 = 0 g(p(1), p(2), \\dots, p(n), \\lambda) = p(1) + p(2) + \\dots + p(n) - 1 = 0 g(p(1),p(2),…,p(n),λ)=p(1)\+p(2)\+⋯\+p(n)−1=0

1、定义拉格朗日函数：

>  L ( p ( 1 ) , p ( 2 ) , … , p ( n ) , λ ) = − ( p ( 1 ) log ⁡ p ( 1 ) + p ( 2 ) log ⁡ p ( 2 ) + ⋯ + p ( n ) log ⁡ p ( n ) + λ ( p ( 1 ) + p ( 2 ) + ⋯ + p ( n ) − 1 ) ) L(p(1), p(2), \\dots, p(n), \\lambda) = - (p(1) \\log p(1) + p(2) \\log p(2) + \\dots + p(n) \\log p(n) + \\lambda (p(1) + p(2) + \\dots + p(n) - 1)) L(p(1),p(2),…,p(n),λ)=−(p(1)logp(1)\+p(2)logp(2)\+⋯\+p(n)logp(n)\+λ(p(1)\+p(2)\+⋯\+p(n)−1))

2、 L ( p ( 1 ) , p ( 2 ) , … , p ( n ) , λ ) L(p(1), p(2), \\dots, p(n), \\lambda) L(p(1),p(2),…,p(n),λ) 分别对  p ( 1 ) p(1) p(1)， p ( 2 ) p(2) p(2)， … \\dots …， p ( n ) p(n) p(n)， λ \\lambda λ 求偏导数，令偏导数为0：

>  λ − log ⁡ p ( 1 ) − 1 = 0 λ − log ⁡ p ( 2 ) − 1 = 0 … λ − log ⁡ p ( n ) − 1 = 0 p ( 1 ) + p ( 2 ) + ⋯ + p ( n ) − 1 = 0 \\begin\{aligned\} \\lambda - \\log p(1) - 1 & = 0 \\\\ \\lambda - \\log p(2) - 1 & = 0 \\\\ \\dots \\\\ \\lambda - \\log p(n) - 1 & = 0 \\\\ p(1) + p(2) + \\dots + p(n) - 1 & = 0 \\end\{aligned\} λ−logp(1)−1λ−logp(2)−1…λ−logp(n)−1p(1)\+p(2)\+⋯\+p(n)−1=0=0=0=0

3、求出  p ( 1 ) p(1) p(1)， p ( 2 ) p(2) p(2)， … \\dots …， p ( n ) p(n) p(n) 的值：

解方程得，

>  p ( 1 ) = p ( 2 ) = ⋯ = p ( n ) = 1 n p(1) = p(2) = \\dots = p(n) = \\frac\{1\}\{n\} p(1)=p(2)=⋯=p(n)=n1

代入  f ( p ( 1 ) , p ( 2 ) , … , p ( n ) ) f(p(1), p(2), \\dots, p(n)) f(p(1),p(2),…,p(n)) 中，得到目标函数的极值为

>  f ( p ( 1 ) , p ( 2 ) , … , p ( n ) ) = f ( 1 n , 1 n , … , 1 n ) = − ( 1 n log ⁡ 1 n + 1 n log ⁡ 1 n + ⋯ + 1 n log ⁡ 1 n ) = − n 1 n log ⁡ 1 n = − log ⁡ 1 n = log ⁡ n f(p(1), p(2), \\dots, p(n)) = f(\\frac\{1\}\{n\}, \\frac\{1\}\{n\}, \\dots, \\frac\{1\}\{n\}) = - (\\frac\{1\}\{n\} \\log \\frac\{1\}\{n\} + \\frac\{1\}\{n\} \\log \\frac\{1\}\{n\} + \\dots + \\frac\{1\}\{n\} \\log \\frac\{1\}\{n\}) = - n \\frac\{1\}\{n\} \\log \\frac\{1\}\{n\} = - \\log \\frac\{1\}\{n\} = \\log n f(p(1),p(2),…,p(n))=f(n1,n1,…,n1)=−(n1logn1\+n1logn1\+⋯\+n1logn1)=−nn1logn1=−logn1=logn

的证。

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# 3. 参考文章： #

1.  [百度百科：熵][1]
2.  [百度百科：信息熵][2]
3.  [信息熵及其相关概念][Link 1]

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[1]: https://baike.baidu.com/item/%E7%86%B5/101181?fr=aladdin
[2]: https://baike.baidu.com/item/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%86%B5/7302318
[Link 1]: https://blog.csdn.net/am290333566/article/details/81187124