本篇文章给大家谈谈信息度，以及信息度量的方法有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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信息熵是数学方法和语言文字学的结合，基本计算公式是：H = - LOG 2（P）其中：H表示信息熵，P表示某种语言文字的字符出现的概率，LOG 2是以二为底的对数，用的是二进制，因而，信息熵的单位是比特（BIT，即二进制的0和1）。信息熵值就是信息熵的数值。
熵首先是物理学里的名词。在传播中是指信息的不确定性，一则高信息度的信息熵是很低的,低信息度的熵则高。具体说来，凡是导致随机事件集合的肯定性，组织性，法则性或有序性等增加或减少的活动过程，都可以用信息熵的改变量这个统一的标尺来度量。
最初定义：
信息理论的鼻祖之一Claude E. Shannon把信息（熵）定义为离散随机事件的出现概率。所谓信息熵，是一个数学上颇为抽象的概念，在这里不妨把信息熵理解成某种特定信息的出现概率。而信息熵和热力学熵是紧密相关的。
根据Charles H. Bennett对Maxwell's Demon的重新解释，对信息的销毁是一个不可逆过程，所以销毁信息是符合热力学第二定律的。而产生信息，则是为系统引入负（热力学）熵的过程。所以信息熵的符号与热力学熵应该是相反的。
一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。这样子我们就有一个衡量信息价值高低的标准，可以做出关于知识流通问题的更多推论。
以上内容参考：百度百科-信息熵值
信息度量的单位有B、KB、MB、GB、TB
信息量的简介：信息量是指信息多少的量度。 1928 R.V.L. Hartley首先提出了信息量化的初步思想，并将消息的数量定义为信息量。 如果源具有M组，并且每条消息同样可能，则可以表示为i = logm的源的信息量。 然而信息量是深入和系统的研究，还是从1948年C.E.香农的奠基性工作开始的。
在信息理论中，源输出被认为是随机的消息。 也就是说，在未收到消息之前，无法确定发送到结尾的消息。 通信的目的是在收到消息后启用收件人，因此不需要将收件人存在于源的源，因此实际上在通信中传输了前所未有的不确定性的信息量。
度量如下：
信息具可度量性，其大小取决于信息所消除的不确定性。收到某消息获取的信息量=不确定性减少量=收到该消息前后某事件的不确定性差。
对于一个事件X，我们假设其不确定性为 I(p1) ，其中 p1 是事件X的先验概率。对应于事件X的消息X所消除的不确定性为 I(p2)。
那么在我们获取了消息X之后，事件X的不确定性就变为了 I(p1)-I(p2) ，由此我们可以知道当我们对一个事物的信息获取的越多，其不确定性就越小，当其不确定性变为0时，该事件就被确定下来了，我们对其无法再获取更多的信息量了。
简介：
信息，指音讯、消息、通讯系统传输和处理的对象，泛指人类社会传播的一切内容。人通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别不同事物，得以认识和改造世界。
在一切通讯和控制系统中，信息是一种普遍联系的形式。1948年，数学家香农在题为“通讯的数学理论”的论文中指出：“信息是用来消除随机不定性的东西”。创建一切宇宙万物的最基本单位是信息。
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