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熵計算機
歡迎使用香農熵計算機，這是一個全面的工具，用於計算機率分布的熵，提供逐步分析和交互式可視化。無論您是在學習信息論、分析數據隨機性、優化通信系統，還是探索機器學習概念，此計算機都能提供精確的熵計算及教育見解。
什麼是香農熵？
香農熵（Shannon entropy）以數學家克勞德·香農（Claude Shannon）命名，是信息論中的一個基本概念，用於衡量隨機變數的平均不確定性或信息含量。它量化了對機率分布結果進行編碼所需的預期位元數（或其他單位）。
熵回答了這樣一個問題：「平均而言，我對結果會感到多麼驚訝？」高熵意味著高不確定性（您經常感到驚訝）；低熵意味著高可預測性（結果符合預期）。
香農熵公式
其中：
- H(X) = 隨機變數 X 的熵
- pi = 第 i 個結果的機率
- log = 對數（底數決定單位）
- n = 可能結果的數量
關鍵概念
Bits、Nats 和 Dits
單位取決於對數底數：底數為 2 得到 bits（信息論標準），底數為 e 得到 nats（自然單位），底數為 10 得到 dits/hartleys。
最大熵
發生在所有結果機率相等的均勻分布中。對於 n 個結果，Hmax = log(n)。這代表了最大不確定性狀態。
困惑度 (Perplexity)
等於 2H（以 bits 為單位），代表有效等機率選擇的數量。廣泛應用於語言建模。
冗餘度 (Redundancy)
最大可能熵與實際熵之間的差值：R = Hmax - H。衡量分布偏離均勻分布的程度。
如何使用此計算機
- 輸入機率： 輸入以逗號、空格或換行符分隔的機率值。所有值必須在 0 到 1 之間，且總和必須等於 1。
- 選擇對數底數： 選擇底數 2（位元，標準）、底數 e（奈特）或底數 10（迪特）。
- 設置精度： 選擇結果的小數位數（2-15 位）。
- 計算： 點擊按鈕查看熵值、分類、效率指標和逐步分解。
- 分析可視化： 查看機率分布和熵貢獻圖表。
了解您的結果
主要結果
- 熵 (H)： 計算出的香農熵值
- 分類： 從「最大不確定性」到「極低熵值」的評級
- 效率： 達到最大可能熵的百分比 (H/Hmax × 100%)
額外指標
- 最大熵： 對於 n 個結果，Hmax = log(n)
- 冗餘度： Hmax - H，衡量可預測性
- 困惑度： 有效等機率結果的數量
香農熵的應用
信息論與通信
香農熵確立了數據壓縮的根本極限。在不損失信息的情況下，數據壓縮不能低於其熵。它還決定了可靠通信的信道容量。
機器學習與人工智慧
熵用於決策樹算法（選擇最佳分裂點）、交叉熵損失函數（用於分類）以及衡量模型不確定性。較低的困惑度表示語言模型性能更好。
密碼學與安全
密碼強度通過熵來衡量——熵越高，越難猜。隨機數生成器通過其熵輸出來評估。高熵表示良好的隨機性。
物理學與熱力學
香農熵通過統計力學與熱力學熵相聯繫。兩者都衡量系統中的無序或不確定性，具有深刻的理論聯繫。
數據科學與分析
熵量化數據集的多樣性，檢測異常並衡量信息含量。它用於特徵選擇和數據質量評估。
熵的性質
- 非負性： 熵始終 ≥ 0
- 均勻分布時最大： 當所有結果機率相等時，H 最大
- 確定時為零： 當一個結果的機率為 1 時，H = 0
- 獨立事件的可加性： 當 X 和 Y 獨立時，H(X,Y) = H(X) + H(Y)
- 凹性： H 是機率的凹函數
約定：0 × log(0) = 0
雖然 log(0) 是未定義的（趨於負無窮大），但 p × log(p) 當 p → 0 時的極限為 0。這一約定在直覺上是合理的：不可能發生的結果不會給系統帶來任何信息或不確定性。
單位換算
- 1 nat ≈ 1.443 bits
- 1 dit (hartley) ≈ 3.322 bits
- 1 dit ≈ 2.303 nats
常見問題解答
什麼是香農熵？
香農熵（Shannon entropy）以克勞德·香農命名，是衡量隨機變數平均不確定性或信息含量的指標。它量化了對機率分布結果進行編碼所需的預期位元數。對於具有機率 p₁, p₂, ..., pₙ 的離散隨機變數 X，熵 H(X) = -Σ pᵢ log(pᵢ)。熵越高意味著不確定性越大；熵越低意味著可預測性越強。
bits、nats 和 dits 有什麼區別？
熵的單位取決於所使用的對數底數：以 2 為底得到 bits（二進位單位），是信息論和電腦科學中的標準單位。以 e 為底（自然對數）得到 nats（自然單位），常用於物理學和機器學習。以 10 為底得到 dits 或 hartleys，有時用於電信領域。換算關係：1 nat ≈ 1.443 bits，1 dit ≈ 3.322 bits。
什麼是最大熵？
最大熵發生在所有結果出現機率相等（均勻分布）時。對於 n 個結果，最大熵為 log(n)。這代表了最大不確定性的狀態，即您没有任何信息來預測哪個結果會發生。實際分布通常具有較低的熵，因為某些結果比其他結果更可能發生。
信息論中的困惑度 (perplexity) 是什麼？
困惑度是 2^H（對於以 2 為底的熵），代表有效等機率結果的數量。它衡量了平均而言您會感到多麼「驚訝」。困惑度為 4 意味著不確定性相當於從 4 個選項中均勻選擇。在語言建模中，較低的困惑度表示更好的預測性能。
為什麼機率之和必須等於 1？
機率之和必須等於 1，因為它們代表了所有可能結果的集合。這是機率論的一個基本公理：某事發生的機率必須是 100%。如果機率之和不為 1，則該分布無效。
在熵計算中 0 × log(0) 等於多少？
按照慣例，在熵計算中 0 × log(0) = 0。雖然數學上 log(0) 是未定義的（趨於負無窮大），但當 p 趨於 0 時，p × log(p) 的極限為 0。這在直覺上是合理的：一個從未發生的結果 (p=0) 不會給系統貢獻任何信息或不确定性。
其他資源
引用此內容、頁面或工具為：
"熵計算機" 於 https://MiniWebtool.com/zh-tw/熵計算機/，來自 MiniWebtool，https://MiniWebtool.com/
由 miniwebtool 團隊開發。更新日期：2026年1月18日
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