Entropie-Rechner — Berechnen Sie die Shannon-Entropie einer Wahrscheinlichkeitsverteilung
Unser Entropie-Rechner misst den durchschnittlichen Informationsgehalt — oder die Unsicherheit — einer Wahrscheinlichkeitsverteilung mit Claude Shannons Entropieformel H(X) = −Σ p(x)·log₂ p(x). Geben Sie eine beliebige Liste von Wahrscheinlichkeiten ein, die sich zu 1 summieren, und sehen Sie sofort die Entropie in Bits (Logarithmus zur Basis 2) oder Nats (natürlicher Logarithmus), zusammen mit der maximal möglichen Entropie für diese Anzahl von Ergebnissen.
Kurzantwort
Die Shannon-Entropie H(X) = −Σ p(x)·log₂ p(x) misst die durchschnittliche Unsicherheit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Geben Sie unten eine Wahrscheinlichkeit pro Zeile ein (die sich zu 1 summieren), um sofort die Entropie in Bits oder Nats zu berechnen.
Geben Sie eine Wahrscheinlichkeit pro Zeile ein, z. B. 0.5. Alle Wahrscheinlichkeiten müssen sich zu 1 summieren.
So verwenden Sie Entropie-Rechner — Shannon-Entropie (Bits & Nats) Online
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Geben Sie eine Wahrscheinlichkeit pro Zeile für jedes mögliche Ergebnis ein (sie müssen sich zu 1 summieren).
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Wählen Sie Bits (log₂) oder Nats (ln) als Ihre Einheit.
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Klicken Sie auf 'Berechnen', um die Shannon-Entropie und die schrittweise Aufschlüsselung zu sehen.
Warum Entropie-Rechner — Shannon-Entropie (Bits & Nats) Online verwenden?
Die Shannon-Entropie, eingeführt von Claude Shannon in seiner grundlegenden Arbeit von 1948 zur Informationstheorie, quantifiziert, wie unvorhersehbar eine Zufallsvariable ist: eine Verteilung, bei der ein Ergebnis sicher ist, hat die Entropie null, während eine Gleichverteilung über n Ergebnisse die maximal mögliche Entropie hat, log₂(n) Bits. Dieser Rechner wendet die Formel exakt an, sodass Sie den Informationsgehalt einer Verteilung messen können — nützlich für Datenkompression, maschinelles Lernen, Kryptografie und von der Thermodynamik inspirierte Analysen — ohne die Logarithmen manuell durchzuarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
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