エントロピー計算機 — 確率分布のシャノンエントロピーを計算
このエントロピー計算機は、クロード・シャノンのエントロピー公式H(X) = −Σ p(x)·log₂ p(x)を使用して、確率分布の平均情報量 — つまり不確実性 — を測定します。合計が1になる任意の確率のリストを入力すると、その結果数に対する最大可能エントロピーとともに、ビット（log底2）またはナット（自然対数）でのエントロピーが即座に表示されます。
クイック回答
シャノンエントロピーH(X) = −Σ p(x)·log₂ p(x)は、確率分布の平均不確実性を測定します。以下に1行に1つの確率（合計が1になる）を入力すると、ビットまたはナットでのエントロピーが即座に計算されます。
1行に1つの確率を入力してください（例：0.5）。すべての確率の合計は1になる必要があります。
エントロピー計算機 — シャノンエントロピー（ビット＆ナット）をオンラインでの使い方
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可能な各結果について1行に1つの確率を入力します（合計が1になる必要があります）。
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単位としてビット（log₂）またはナット（ln）を選択します。
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「計算」をクリックして、シャノンエントロピーとステップバイステップの内訳を確認します。
なぜエントロピー計算機 — シャノンエントロピー（ビット＆ナット）をオンラインでを使うのか？
1948年の情報理論に関する基礎的な論文でクロード・シャノンが導入したシャノンエントロピーは、確率変数がどれだけ予測不可能かを定量化します：1つの結果が確実な分布はエントロピーがゼロであり、n個の結果にわたる一様分布は最大可能エントロピーlog₂(n)ビットを持ちます。この計算機は公式を正確に適用するため、対数を手作業で処理することなく、データ圧縮、機械学習、暗号学、熱力学に着想を得た分析に役立つ、分布の情報量を測定できます。