信源熵的七大基本性质？(信源熵的七大基本性质？)
1. 信源熵的七大基本性质？
信源熵的基本性质：
1. 非负性：H(X) ≥ 0
熵描述的是某个集合统计意义上的不确定性，是自信息的加权平均。
而我们在一开始寻找描述不确定性的函数，引出自信息量概念的时候，便要求自信息的取值应在[0，+∞]。
故，熵作为自信息的加权平均，自然也是非负的。
2. 确定性：H(1,0)=H(1,0,0)=……=H(1,0,0,…,0)=0
①根据熵的定义式，可知H(1,0)=1*log1=0
②根据熵的意义，当信源发出某个符号的概率为1，则该信源为确知信源，其不存在不确定性，
即确知信源的熵等于0。
3. 对称性：熵只与随机变量的总体结构有关。
熵的对称性
4. 扩展性：极小概率事件对熵几乎没有影响
熵的扩展性
5. 熵的链式法则
熵的强可加性
该式称为熵的强可加性。
若X,Y统计独立，则
熵的可加性
该式称为熵的可加性。
进一步推广，可得
N维联合信源熵的链式法则为：
N维联合信源熵的链式法则
6. 极值性：输入等概时，熵最大。
熵的极值性
上式又称为最大离散熵定理。
7. 熵的独立界：条件熵小于等于无条件熵。
条件作用使熵减小
如果统计相关的变量已知，则统计意义上不确定性减少。
即，条件作用使熵减小。
熵的独立界是统计意义上的，对于Y具体取某个值的情况不一定成立。
熵的独立界
该定理称为熵的独立界。
2. 信源熵的七大基本性质？
信源熵的基本性质：
1. 非负性：H(X) ≥ 0
熵描述的是某个集合统计意义上的不确定性，是自信息的加权平均。
而我们在一开始寻找描述不确定性的函数，引出自信息量概念的时候，便要求自信息的取值应在[0，+∞]。
故，熵作为自信息的加权平均，自然也是非负的。
2. 确定性：H(1,0)=H(1,0,0)=……=H(1,0,0,…,0)=0
①根据熵的定义式，可知H(1,0)=1*log1=0
②根据熵的意义，当信源发出某个符号的概率为1，则该信源为确知信源，其不存在不确定性，
即确知信源的熵等于0。
3. 对称性：熵只与随机变量的总体结构有关。
熵的对称性
4. 扩展性：极小概率事件对熵几乎没有影响
熵的扩展性
5. 熵的链式法则
熵的强可加性
该式称为熵的强可加性。
若X,Y统计独立，则
熵的可加性
该式称为熵的可加性。
进一步推广，可得
N维联合信源熵的链式法则为：
N维联合信源熵的链式法则
6. 极值性：输入等概时，熵最大。
熵的极值性
上式又称为最大离散熵定理。
7. 熵的独立界：条件熵小于等于无条件熵。
条件作用使熵减小
如果统计相关的变量已知，则统计意义上不确定性减少。
即，条件作用使熵减小。
熵的独立界是统计意义上的，对于Y具体取某个值的情况不一定成立。
熵的独立界
该定理称为熵的独立界。
3. 信源熵的七大基本性质？
信源熵的基本性质：
1. 非负性：H(X) ≥ 0
熵描述的是某个集合统计意义上的不确定性，是自信息的加权平均。
而我们在一开始寻找描述不确定性的函数，引出自信息量概念的时候，便要求自信息的取值应在[0，+∞]。
故，熵作为自信息的加权平均，自然也是非负的。
2. 确定性：H(1,0)=H(1,0,0)=……=H(1,0,0,…,0)=0
①根据熵的定义式，可知H(1,0)=1*log1=0
②根据熵的意义，当信源发出某个符号的概率为1，则该信源为确知信源，其不存在不确定性，
即确知信源的熵等于0。
3. 对称性：熵只与随机变量的总体结构有关。
熵的对称性
4. 扩展性：极小概率事件对熵几乎没有影响
熵的扩展性
5. 熵的链式法则
熵的强可加性
该式称为熵的强可加性。
若X,Y统计独立，则
熵的可加性
该式称为熵的可加性。
进一步推广，可得
N维联合信源熵的链式法则为：
N维联合信源熵的链式法则
6. 极值性：输入等概时，熵最大。
熵的极值性
上式又称为最大离散熵定理。
7. 熵的独立界：条件熵小于等于无条件熵。
条件作用使熵减小
如果统计相关的变量已知，则统计意义上不确定性减少。
即，条件作用使熵减小。
熵的独立界是统计意义上的，对于Y具体取某个值的情况不一定成立。
熵的独立界
该定理称为熵的独立界。
4. 熵引力论是什么？
广义相对论中引力有一个非常重要的性质：时间变慢。但我们无法区别是静止物体时间变慢造成了引力还是引力造成了时间变慢。
雷管鸡就采用了第一种说法解释引力，并引入玻尔兹曼的时间和热力学的观点。由此推出熵引力论。熵引力论在引力极强(星系)极弱(接近真空能量)尺度极小(量子尺度)和引力场极不均匀的状态下与相对论预言不同。
熵引力论在天文学上最大的预言就是类星体的性质(《论引力场的量子热力学原理(七)》)这是相对论作不到的。但它没有更多的实验论证，目前仅仅是雷管鸡的一个物理猜想。
5. 化学势和熵的关系？
在热力学中，某种物质的化学势指的是，在化学反应或者相变中，此物质的粒子数发生改变时所吸收或放出的能量。
在混合物中的某种物质的化学势定义为此热力学系统的吉布斯自由能对此物质粒子数的变化率，即偏导数（其他物质的粒子数及其他系统参数保持不变）。
当温度和压强固定时，化学势也被称作偏摩尔吉布斯自由能，或者摩尔化学势。
在化学平衡或相平衡状态下，自由能处于极小值，各种物质的化学势与化学计量系数乘积之加和为零。
在半导体物理中，零温电子系统的化学势被称为费米能。
6. 熵引力论是什么？
广义相对论中引力有一个非常重要的性质：时间变慢。但我们无法区别是静止物体时间变慢造成了引力还是引力造成了时间变慢。
雷管鸡就采用了第一种说法解释引力，并引入玻尔兹曼的时间和热力学的观点。由此推出熵引力论。熵引力论在引力极强(星系)极弱(接近真空能量)尺度极小(量子尺度)和引力场极不均匀的状态下与相对论预言不同。
熵引力论在天文学上最大的预言就是类星体的性质(《论引力场的量子热力学原理(七)》)这是相对论作不到的。但它没有更多的实验论证，目前仅仅是雷管鸡的一个物理猜想。
7. 机器人bobo是什么？
Bobo可能是指一个机器人的名字，Bobo是一个开源的机器人开发平台，具有良好的编程接口和可扩展性。它由南开大学机器人研究组开发，该研究组是国际上最早期的机器人研究团队之一。Bobo 2.0 版本发布后，由于其优异的性能和稳定性，被广泛应用于各种实际场景中。Bobo 2.0 版本是一个协作机器人平台，其代码熵极低，各个功能模块运行稳定可靠。
8. 化学势和熵的关系？
在热力学中，某种物质的化学势指的是，在化学反应或者相变中，此物质的粒子数发生改变时所吸收或放出的能量。
在混合物中的某种物质的化学势定义为此热力学系统的吉布斯自由能对此物质粒子数的变化率，即偏导数（其他物质的粒子数及其他系统参数保持不变）。
当温度和压强固定时，化学势也被称作偏摩尔吉布斯自由能，或者摩尔化学势。
在化学平衡或相平衡状态下，自由能处于极小值，各种物质的化学势与化学计量系数乘积之加和为零。
在半导体物理中，零温电子系统的化学势被称为费米能。
9. 化学势和熵的关系？
在热力学中，某种物质的化学势指的是，在化学反应或者相变中，此物质的粒子数发生改变时所吸收或放出的能量。
在混合物中的某种物质的化学势定义为此热力学系统的吉布斯自由能对此物质粒子数的变化率，即偏导数（其他物质的粒子数及其他系统参数保持不变）。
当温度和压强固定时，化学势也被称作偏摩尔吉布斯自由能，或者摩尔化学势。
在化学平衡或相平衡状态下，自由能处于极小值，各种物质的化学势与化学计量系数乘积之加和为零。
在半导体物理中，零温电子系统的化学势被称为费米能。
10. 机器人bobo是什么？
Bobo可能是指一个机器人的名字，Bobo是一个开源的机器人开发平台，具有良好的编程接口和可扩展性。它由南开大学机器人研究组开发，该研究组是国际上最早期的机器人研究团队之一。Bobo 2.0 版本发布后，由于其优异的性能和稳定性，被广泛应用于各种实际场景中。Bobo 2.0 版本是一个协作机器人平台，其代码熵极低，各个功能模块运行稳定可靠。
11. 机器人bobo是什么？
Bobo可能是指一个机器人的名字，Bobo是一个开源的机器人开发平台，具有良好的编程接口和可扩展性。它由南开大学机器人研究组开发，该研究组是国际上最早期的机器人研究团队之一。Bobo 2.0 版本发布后，由于其优异的性能和稳定性，被广泛应用于各种实际场景中。Bobo 2.0 版本是一个协作机器人平台，其代码熵极低，各个功能模块运行稳定可靠。
12. 熵引力论是什么？
广义相对论中引力有一个非常重要的性质：时间变慢。但我们无法区别是静止物体时间变慢造成了引力还是引力造成了时间变慢。
雷管鸡就采用了第一种说法解释引力，并引入玻尔兹曼的时间和热力学的观点。由此推出熵引力论。熵引力论在引力极强(星系)极弱(接近真空能量)尺度极小(量子尺度)和引力场极不均匀的状态下与相对论预言不同。
熵引力论在天文学上最大的预言就是类星体的性质(《论引力场的量子热力学原理(七)》)这是相对论作不到的。但它没有更多的实验论证，目前仅仅是雷管鸡的一个物理猜想。
13. 化学势和熵的关系？
在热力学中，某种物质的化学势指的是，在化学反应或者相变中，此物质的粒子数发生改变时所吸收或放出的能量。
在混合物中的某种物质的化学势定义为此热力学系统的吉布斯自由能对此物质粒子数的变化率，即偏导数（其他物质的粒子数及其他系统参数保持不变）。
当温度和压强固定时，化学势也被称作偏摩尔吉布斯自由能，或者摩尔化学势。
在化学平衡或相平衡状态下，自由能处于极小值，各种物质的化学势与化学计量系数乘积之加和为零。
在半导体物理中，零温电子系统的化学势被称为费米能。
14. 机器人bobo是什么？
Bobo可能是指一个机器人的名字，Bobo是一个开源的机器人开发平台，具有良好的编程接口和可扩展性。它由南开大学机器人研究组开发，该研究组是国际上最早期的机器人研究团队之一。Bobo 2.0 版本发布后，由于其优异的性能和稳定性，被广泛应用于各种实际场景中。Bobo 2.0 版本是一个协作机器人平台，其代码熵极低，各个功能模块运行稳定可靠。
15. 熵引力论是什么？
广义相对论中引力有一个非常重要的性质：时间变慢。但我们无法区别是静止物体时间变慢造成了引力还是引力造成了时间变慢。
雷管鸡就采用了第一种说法解释引力，并引入玻尔兹曼的时间和热力学的观点。由此推出熵引力论。熵引力论在引力极强(星系)极弱(接近真空能量)尺度极小(量子尺度)和引力场极不均匀的状态下与相对论预言不同。
熵引力论在天文学上最大的预言就是类星体的性质(《论引力场的量子热力学原理(七)》)这是相对论作不到的。但它没有更多的实验论证，目前仅仅是雷管鸡的一个物理猜想。
16. 信源熵的七大基本性质？
信源熵的基本性质：
1. 非负性：H(X) ≥ 0
熵描述的是某个集合统计意义上的不确定性，是自信息的加权平均。
而我们在一开始寻找描述不确定性的函数，引出自信息量概念的时候，便要求自信息的取值应在[0，+∞]。
故，熵作为自信息的加权平均，自然也是非负的。
2. 确定性：H(1,0)=H(1,0,0)=……=H(1,0,0,…,0)=0
①根据熵的定义式，可知H(1,0)=1*log1=0
②根据熵的意义，当信源发出某个符号的概率为1，则该信源为确知信源，其不存在不确定性，
即确知信源的熵等于0。
3. 对称性：熵只与随机变量的总体结构有关。
熵的对称性
4. 扩展性：极小概率事件对熵几乎没有影响
熵的扩展性
5. 熵的链式法则
熵的强可加性
该式称为熵的强可加性。
若X,Y统计独立，则
熵的可加性
该式称为熵的可加性。
进一步推广，可得
N维联合信源熵的链式法则为：
N维联合信源熵的链式法则
6. 极值性：输入等概时，熵最大。
熵的极值性
上式又称为最大离散熵定理。
7. 熵的独立界：条件熵小于等于无条件熵。
条件作用使熵减小
如果统计相关的变量已知，则统计意义上不确定性减少。
即，条件作用使熵减小。
熵的独立界是统计意义上的，对于Y具体取某个值的情况不一定成立。
熵的独立界
该定理称为熵的独立界。
