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12
6分
概率与统计
★★★★☆
信息熵是信息论中的一个重要概念. 设随机变量
X
X
X
所有可能的取值为
1
1
1
,
2
2
2
,
⋯
\cdots
⋯
,
n
n
n
,且
P
(
X
=
i
)
=
p
i
>
0
P(X=i)=p_i>0
P
(
X
=
i
)
=
p
i
>
0
(
i
=
1
i=1
i
=
1
,
2
2
2
,
⋯
\cdots
⋯
,
n
n
n
),
∑
i
=
1
n
p
i
=
1
\sum_{i=1}^{n}p_i=1
∑
i
=
1
n
p
i
=
1
,定义
X
X
X
的信息熵
H
(
X
)
=
−
∑
i
=
1
n
p
i
log
2
p
i
H(X)=-\sum_{i=1}^{n}p_i\log_2 p_i
H
(
X
)
=
−
∑
i
=
1
n
p
i
lo
g
2
p
i
. ( )
A.
若
n
=
1
n=1
n
=
1
,则
H
(
X
)
=
0
H(X)=0
H
(
X
)
=
0
B.
若
n
=
2
n=2
n
=
2
,则
H
(
X
)
H(X)
H
(
X
)
随着
p
1
p_1
p
1
的增大而增大
C.
若
p
i
=
1
n
p_i=\dfrac{1}{n}
p
i
=
n
1
(
i
=
1
i=1
i
=
1
,
2
2
2
,
⋯
\cdots
⋯
,
n
n
n
),则
H
(
X
)
H(X)
H
(
X
)
随着
n
n
n
的增大而增大
D.
若
n
=
2
m
n=2m
n
=
2
m
,随机变量
Y
Y
Y
所有可能的取值为
1
1
1
,
2
2
2
,
⋯
\cdots
⋯
,
m
m
m
,且
P
(
Y
=
j
)
=
p
j
+
p
2
m
+
1
−
j
P(Y=j)=p_j+p_{2m+1-j}
P
(
Y
=
j
)
=
p
j
+
p
2
m
+
1
−
j
(
j
=
1
j=1
j
=
1
,
2
2
2
,
⋯
\cdots
⋯
,
m
m
m
),则
H
(
X
)
≤
H
(
Y
)
H(X)\le H(Y)
H
(
X
)
≤
H
(
Y
)
2020 · 全国 · 新高考一卷 · 第 12 题 · 多选题
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