信息熵
信息熵也基本是很类似的，是香农1948年的一篇论文《A Mathematical Theory of Communication》提出了信息熵的概念，并且以后信息论也被作为一门单独的学科。
信息熵是用来衡量一个随机变量出现的期望值，一个变量的信息熵越大，那么他出现的各种情况也就越多，也就是包含的内容多，我们要描述他就需要付出更多的表达才可以，也就是需要更多的信息才能确定这个变量。在吴军的那篇《汉语信息熵和语言模型的复杂度》文章里说，只考虑字频的话英文是4.46比特/字符的信息熵，汉字是9.6比特/字符，直观上很容易理解，英文字母只有26个，所以描述一个字母所需要的信息表示不多，而中文字却很多，就需要更多的信息量才能表示。用点通俗的来讲，信息熵衡量了一个系统的复杂度，比如当我们想要比较两门课哪个更复杂的时候，信息熵就可以为我们作定量的比较，信息熵大的就说明那门课的信息量大，更加复杂。