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 .( )
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)
的展开式中含的正整数指数幂的项数是
设随机变量X服从正态分布N(0,1),P(X>1)=" p" , 则P(-1<X<0)等于
设,则S等于
袋中有5个黑球和3个白球,从中任取2个球,则其中至少有1个黑球的概率是
编号为1、2、3、4、5、6、7的七盏路灯,晚上用时只亮三盏灯,且任意两盏亮灯不相邻,则不同的开灯方案有
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