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在[[信息论 Information theory]]中，假设随机变量<math>X</math>的值已知，那么'''条件熵 Conditional entropy'''则用于定量描述随机变量<math>Y</math>表示的信息量。此时，信息以香农 Shannon'''，'''<font color="#ff8000">奈特 nat</font>'''或'''<font color="#ff8000">哈特莱 hartley</font>'''来衡量。已知<math>X</math>的条件下<math>Y</math>的熵记为<math>H（X ǀ Y）</math>。

在[[信息论 Information theory]]中，假设随机变量<math>X</math>的值已知，那么'''条件熵 Conditional entropy'''则用于定量描述随机变量<math>Y</math>表示的信息量。此时，信息以'''香农 Shannon'''，'''<font color="#ff8000">奈特 nat</font>'''或'''<font color="#ff8000">哈特莱 hartley</font>'''来衡量。已知<math>X</math>的条件下<math>Y</math>的熵记为<math>H（X ǀ Y）</math>。