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熵函数是信息论中一个核心不雅点，它用于量化描述信源概率分布的不断定性或混乱程度。简单地说，熵函数是信源概率分布P的函数，具体而言，它是概率分布的负对数函数的期望值。 在信息论中，一个信源的概率分布P={p1, p2, ..., pn}，其中pi表示第i个变乱产生的概率。熵函数H(P)定义为各变乱概率的对数之跟的负值，即H(P) = -Σ(pi * log(pi))，其中i从1到n，对数的底数平日取2、天然底数e或10，用以衡量信息量的大小。 熵函数的值域在0到log(n)之间，其中n是变乱的数量。当信源的全部变乱等概率产生时，熵达到最大年夜，表示信源存在最高的不断定性；而当某个变乱的概率为1，其他变乱概率为0时，熵达到最小值0，表示信源不不断定性。 熵函数在多个范畴都有重要利用，比方在通信现实中，它用于描述旌旗灯号的传输效力；在物理学中，它关联着体系的无序度；在打算机科学中，它帮助评价数据紧缩的可能性跟算法的复杂性。 总结来说，熵函数是对信源概率分布不断定性的一种数学量化，它经由过程打算概率分布的负对数期望值，为我们供给了一个衡量信息量大小跟混乱程度的东西。