信息熵是信息论中的一个重要概念.设随机变量 X所有可能的取值为 1 , 2 , ⋯ , n ,且 P ( X = i ) = p i > 0 ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) , ∑ i = 1 n p i = 1 ,定义 X的信息熵 H ( X ) = - ∑ i = 1 n p i log 2 p i .( )
A 若n=1,则H(X)=0
若n=2,则H(X)随着 p 1 的增大而增大
若 p i = 1 n ( i = 1 , 2 , ⋯ , n ) ,则H(X)随着n的增大而增大
若n=2m,随机变量Y所有可能的取值为 1 , 2 , ⋯ , m ,且 P ( Y = j ) = p j + p 2 m + 1 - j ( j = 1 , 2 , ⋯ , m ) ,则H(X)≤H(Y)
下列函数中,满足“”的单调递增函数是()
设集合,如果把b﹣a叫做集合{x|a≤x≤b}的“长度”,那么集合的“长度”是()
设全集U=R,A={x|x(x-2)<0},B={x|y=ln(1-x)<0},则图中阴影部分表示的集合为()
设集合,集合为函数的定义域,则()
集合中含有的元素个数为( )
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