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在信息论中，随机变量的'''熵'''（entropy，又称'''信息熵'''、'''信源熵'''、'''平均自信息量'''）量化了变量的不确定性。考虑到变量所有潜在状态的概率分布，该指标衡量了描述变量状态所需的预期信息量。[[文件:Mutual Info.png|替代=|左|无框]]

在信息论中，随机变量的'''熵'''（entropy，又称'''信息熵'''、'''信源熵'''、'''平均自信息量'''）量化了变量的不确定性。考虑到变量所有潜在状态的概率分布，该指标衡量了描述变量状态所需的预期信息量。[[文件:Mutual Info.png|替代=|左|无框]]

给定一个离散随机变量 <math>X</math>，其取值于集合 <math>\mathcal{X></math>，且服从 <math>p\colon \mathcal{X}\to[0, 1]</math> 分布，则熵为 <math display="block">\Eta(X) := -\sum_{x \in \mathcal{X}} p(x) \log p(x),</math> 其中 <math>\Sigma</math> 表示变量可能值的总和。<math>\log</math>  的底数（即 对数）的选择因应用不同而不同（通常采用2）。

给定一个离散随机变量 <math>X</math>，其取值于集合 <math>\mathcal{X}</math>，且服从 <math>p\colon \mathcal{X}\to[0, 1]</math> 分布，则熵为 <math display="block">\Eta(X) := -\sum_{x \in \mathcal{X}} p(x) \log p(x),</math> 其中 <math>\Sigma</math> 表示变量可能值的总和。<math>\log</math>  的底数（即 对数）的选择因应用不同而不同（通常采用2）。

与熵紧密相关的是'''互信息'''（mutual Information，MI）。对于两个随机变量，互信息度量了两者间相互依赖的程度（成对关系）。具体来说，互信息测量了一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的“信息量”。离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以计算为：

与熵紧密相关的是'''互信息'''（mutual Information，MI）。对于两个随机变量，互信息度量了两者间相互依赖的程度（成对关系）。具体来说，互信息测量了一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的“信息量”。离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以计算为：