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♾️生活中，我们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如7850的每次更新到底蕴含了多少信息，又能为我们带来哪些体验，是很难量化的。今天，让我们尝试用数学来解决这个问题。
🟡20世纪40年代，信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农第一次用数学语言阐明了概率与信息量的关系，提出“信息熵（shāng）”的概念，解决了对信息的量化度量问题。
🟡信息熵是描述信息源各可能事件发生的不确定性。信息源中变量的不确定性越大，熵也就越大，它所带来的信息量也就越大；反之，变量的不确定性越小，熵也就越小，它所携带的信息量也就越小。
🟡举个例子：
🟡如果我说：“1+1=2！”
🟡你：“……”
🟡就很无语，因为1+1=2本就是一个概率基本为100%的事件，人尽皆知，不会传达其他任何有用信息。
🟡而如果我说：“1+1=3！！！”
🟡你：“？？？”
🟡很震惊是吧，为什么1+1=3？然后引发了更多疑问：数学规则变了？这人在数学领域取得巨大突破？这人是不是傻……
🟡1+1=3的信息量很大，因为这句话的前提有很多可能，变量很大，传递出的信息量也很大。
🟡我们追求在更多信息中寻找更多可能，无限的可能才会孕育出无限的精彩。一个崭新的7850期待您的到来！
🟡7850，有问必答，未来精彩无限，一切皆有可能！
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