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'''信息论 Information Theory'''研究的是信息的量化、存储与传播。信息论最初是由'''克劳德·香农 Claude Shannon'''在1948年的一篇题为'''《一种通信的数学理论(A Mathematical Theory of Communication)》'''的里程碑式论文中提出的，其目的是找到信号处理和通信操作（如数据压缩）的基本限制。信息论对于旅行者号深空探测任务的成功、光盘的发明、移动电话的可行性、互联网的发展、语言学和人类感知的研究、对黑洞的理解以及许多其他领域的研究都是至关重要的。

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'''信息论 Information Theory'''研究的是信息的量化、存储与传播。信息论最初是由'''克劳德·香农 Claude Shannon'''在1948年的一篇题为'''《一种通信的数学理论 A Mathematical Theory of Communication 》'''的里程碑式论文中提出的，其目的是找到信号处理和通信操作（如数据压缩）的基本限制。信息论对于旅行者号深空探测任务的成功、光盘的发明、移动电话的可行性、互联网的发展、语言学和人类感知的研究、对黑洞的理解以及许多其他领域的研究都是至关重要的。

该领域是数学、统计学、计算机科学、物理学、神经生物学、信息工程和电气工程的交叉学科。这一理论也在其他领域得到了应用，比如推论统计学、自然语言处理、密码学、神经生物学<ref name="Spikes">{{cite book|title=Spikes: Exploring the Neural Code|author1=F. Rieke|author2=D. Warland|author3=R Ruyter van Steveninck|author4=W Bialek|publisher=The MIT press|year=1997|isbn=978-0262681087}}</ref>、人类视觉<ref>{{Cite journal|last1=Delgado-Bonal|first1=Alfonso|last2=Martín-Torres|first2=Javier|date=2016-11-03|title=Human vision is determined based on information theory|journal=Scientific Reports|language=En|volume=6|issue=1|pages=36038|bibcode=2016NatSR...636038D|doi=10.1038/srep36038|issn=2045-2322|pmc=5093619|pmid=27808236}}</ref>、分子编码的进化、和功能（生物信息学）、统计学中的模型选择<ref>Burnham, K. P. and Anderson D. R. (2002) ''Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach, Second Edition'' (Springer Science, New York)}}.</ref>、热物理学<ref>{{cite journal|last1=Jaynes|first1=E. T.|year=1957|title=Information Theory and Statistical Mechanics|url=http://bayes.wustl.edu/|journal=Phys. Rev.|volume=106|issue=4|page=620|bibcode=1957PhRv..106..620J|doi=10.1103/physrev.106.620}}</ref> 、量子计算、语言学、剽窃检测<ref>{{cite journal|last1=Bennett|first1=Charles H.|last2=Li|first2=Ming|last3=Ma|first3=Bin|year=2003|title=Chain Letters and Evolutionary Histories|url=http://sciamdigital.com/index.cfm?fa=Products.ViewIssuePreview&ARTICLEID_CHAR=08B64096-0772-4904-9D48227D5C9FAC75|journal=Scientific American|volume=288|issue=6|pages=76–81|bibcode=2003SciAm.288f..76B|doi=10.1038/scientificamerican0603-76|pmid=12764940|access-date=2008-03-11|archive-url=https://web.archive.org/web/20071007041539/http://www.sciamdigital.com/index.cfm?fa=Products.ViewIssuePreview&ARTICLEID_CHAR=08B64096-0772-4904-9D48227D5C9FAC75|archive-date=2007-10-07|url-status=dead}}</ref>、模式识别和异常检测<ref>{{Cite web|url=http://aicanderson2.home.comcast.net/~aicanderson2/home.pdf|title=Some background on why people in the empirical sciences may want to better understand the information-theoretic methods|author=David R. Anderson|date=November 1, 2003|archiveurl=https://web.archive.org/web/20110723045720/http://aicanderson2.home.comcast.net/~aicanderson2/home.pdf|archivedate=July 23, 2011|url-status=dead|accessdate=2010-06-23}}

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信息论的重要分支包括信源编码、算法复杂性理论、算法信息论、信息理论安全性、灰色系统理论和信息度量。

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~~信息论在应用领域的基本课题包括无损数据压缩(例如~~:~~ZIP压缩文件)、有损数据压缩(例如~~:~~Mp3和jpeg格式) ，以及频道编码(例如~~:~~DSL)。信息论在信息检索、情报收集、赌博，甚至在音乐创作中也有应用。~~

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信息论在应用领域的基本课题包括无损数据压缩（例如:ZIP压缩文件）、有损数据压缩（例如:Mp3和jpeg格式），以及频道编码（例如:DSL）。信息论在信息检索、情报收集、赌博，甚至在音乐创作中也有应用。

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信息论中的一个关键度量是熵。熵量化了一个随机变量的值或者一个随机过程的结果所包含的不确定性。例如，识别一次公平抛硬币的结果（有两个同样可能的结果）所提供的信息（较低的熵）少于识别抛一次骰子的结果（有六个同样可能的结果）。信息论中的其他一些重要指标有：互信息、信道容量、误差指数和相对熵。

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信息论中的一个关键度量是'''[[熵]]'''。熵量化了一个随机变量的值或者一个随机过程的结果所包含的不确定性。例如，识别一次公平抛硬币的结果（有两个同样可能的结果）所提供的信息（较低的熵）少于识别抛一次骰子的结果（有六个同样可能的结果）。信息论中的其他一些重要指标有：互信息、信道容量、误差指数和相对熵。

==概览==

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信息论主要研究信息的传递、处理、提取和利用。抽象地说，信息可以作为不确定性的解决方案。1948年，克劳德·香农在他的论文《一种通信的数学理论》中将这个抽象的概念具体化，在这篇论文中“信息”被认为是一组可能的信号，这些信号在通过带有噪声的信道发送后，接收者能在信道噪声的影响下以较低的错误概率来重构这些信号。香农的主要结论，有噪信道编码定理，表明在信道使用的许多限制情况下，渐近可达到信息传输速率等于的信道容量，一个仅仅依赖于信息发送所经过的信道本身的统计量。（译注：当信道的信息传输率不超过信道容量时，采用合适的编码方法可以实现任意高的传输可靠性，但若信息传输率超过了信道容量，就不可能实现可靠的传输。）

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信息论主要研究信息的传递、处理、提取和利用。抽象地说，信息可以作为不确定性的解决方案。1948年，Claude Shannon在他的论文《一种通信的数学理论》中将这个抽象的概念具体化，在这篇论文中“信息”被认为是一组可能的信号，这些信号在通过带有噪声的信道发送后，接收者能在信道噪声的影响下以较低的错误概率来重构这些信号。香农的主要结论，有噪信道编码定理，表明在信道使用的许多限制情况下，渐近可达到信息传输速率等于的信道容量，一个仅仅依赖于信息发送所经过的信道本身的统计量。（译注：当信道的信息传输率不超过信道容量时，采用合适的编码方法可以实现任意高的传输可靠性，但若信息传输率超过了信道容量，就不可能实现可靠的传输。）

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信息论与一系列纯科学和应用科学密切相关。在过去半个世纪甚至更久的时间里，在全球范围内已经有各种各样的学科理论被研究和化归为工程实践，比如在自适应系统，预期系统，人工智能，复杂系统，复杂性科学，控制论，信息学，机器学习，以及系统科学。信息论是一个广博而深遂的数学理论，也具有广泛而深入的应用，其中编码理论是至关重要的领域。

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信息论与一系列纯科学和应用科学密切相关。在过去半个世纪甚至更久的时间里，在全球范围内已经有各种各样的学科理论被研究和化归为工程实践，比如在[[自适应系统]]，预期系统，人工智能，[[复杂系统]]，[[复杂性科学]]，[[控制论]]，信息学，[[机器学习]]，以及[[系统科学]]。信息论是一个广博而深遂的数学理论，也具有广泛而深入的应用，其中'''编码理论'''是至关重要的领域。

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编码理论与寻找明确的方法（编码）有关，用于提高效率和将有噪信道上传输的数据错误率降低到接近信道容量。这些编码可大致分为数据压缩编码（信源编码）和纠错（信道编码）技术。对于纠错技术，香农证明了理论极限很多年后才有人找到了真正实现了理论最优的方法。

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编码理论与寻找明确的方法（编码）有关，用于提高效率和将有噪信道上传输的数据错误率降低到接近信道容量。这些编码可大致分为数据压缩编码（信源编码）和纠错（信道编码）技术。对于纠错技术，Shannon证明了理论极限很多年后才有人找到了真正实现了理论最优的方法。

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~~第三类信息论代码是密码算法（包括密文和密码）。编码理论和信息论的概念、方法和结果在密码学和密码分析中得到了广泛的应用。~~

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第三类信息论代码是'''密码算法'''（包括密文和密码）。编码理论和信息论的概念、方法和结果在密码学和密码分析中得到了广泛的应用。

==历史背景==

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香农的那篇革命性的、开创性的论文，于1944年的年底便已基本在贝尔实验室完成。在这论文里，香农将通信看作一个统计学过程，首次提出了通信的量化模型，并以此为基础推导出了信息论。论文开篇便提出了一下论断：

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~~“通信的基本问题是在一点上精确地或近似地再现在另一点上选择的信息”~~

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“ '通信的基本问题是在一点上精确地或近似地再现在另一点上选择的信息 The basic problem of communication is the accurate or approximate representation at one point of selected information at another point' ”

与此相关的一些想法包括：

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* '''互信息，有噪信道的信道容量'''，包括无损通信的证明，和'''有噪信道编码定理'''；

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* '''香农-哈特利定律 Shannon–Hartley law'''~~应用于高斯信道的信道容量的结果，以及~~

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* '''香农-哈特利定律 Shannon–Hartley law'''应用于高斯信道的信道容量的结果；

* '''比特 bit'''——一种新的度量信息的最基本单位

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===经典之作===

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* [[Claude Elwood Shannon|Shannon, C.E.]] (1948), "[[A Mathematical Theory of Communication]]", ''Bell System Technical Journal'', 27, pp. 379–423 & 623–656, July & October, 1948. [http://math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf PDF.] [http://cm.bell-labs.com/cm/ms/what/shannonday/paper.html Notes and other formats.]

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* [[Claude Elwood Shannon|Shannon, C.E.]] (1948), "A Mathematical Theory of Communication", ''Bell System Technical Journal'', 27, pp. 379–423 & 623–656, July & October, 1948. [http://math.harvard.edu/~ctm/home/text/others/shannon/entropy/entropy.pdf PDF.] [http://cm.bell-labs.com/cm/ms/what/shannonday/paper.html Notes and other formats.]

* R.V.L. Hartley, [http://www.dotrose.com/etext/90_Miscellaneous/transmission_of_information_1928b.pdf "Transmission of Information"], ''Bell System Technical Journal'', July 1928

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* [[Andrey Kolmogorov]] (1968), "[https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/00207166808803030 Three approaches to the quantitative definition of information]" in International Journal of Computer Mathematics.

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* Andrey Kolmogorov (1968), "[https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/00207166808803030 Three approaches to the quantitative definition of information]" in International Journal of Computer Mathematics.

===其他期刊文章===

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* J. L. Kelly, Jr., [http://betbubbles.com/wp-content/uploads/2017/07/kelly.pdf Betbubbles.com]~~{{Dead link|date=January 2020 |bot=InternetArchiveBot |fix-attempted=yes }}~~, "A New Interpretation of Information Rate" ''Bell System Technical Journal'', Vol. 35, July 1956, pp. 917–26.

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* J. L. Kelly, Jr., [http://betbubbles.com/wp-content/uploads/2017/07/kelly.pdf Betbubbles.com], "A New Interpretation of Information Rate" ''Bell System Technical Journal'', Vol. 35, July 1956, pp. 917–26.

* R. Landauer, [http://ieeexplore.ieee.org/search/wrapper.jsp?arnumber=615478 IEEE.org], "Information is Physical" ''Proc. Workshop on Physics and Computation PhysComp'92'' (IEEE Comp. Sci.Press, Los Alamitos, 1993) pp. 1–4.

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