Shannon-Entropie: Wie Information gemessen wird – am Beispiel Happy Bamboo 2025
Die Shannon-Entropie ist ein grundlegendes Konzept aus der Informationstheorie, das die Unsicherheit oder Informationsmenge in einem Nachrichtensystem quantifiziert. Sie beschreibt, wie viel Information nötig ist, um einen Zufallsprozess vollständig zu beschreiben – unabhängig davon, ob die Daten Texte, Signale oder natürliche Strukturen sind.
Die mathematische Grundlage der EntropieFormell definiert laut Claude Shannon die Entropie H(X) einer Zufallsvariable X als H(X) = –∑ p(x) log₂ p(x), wobei p(x) die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses x ist. Je gleichverteilter die Verteilung, desto höher die Entropie – dies bedeutet maximale Unvorhersehbarkeit und damit maximale Informationsmenge pro Ereignis.
Information und Thermodynamik: Eine physikalische VerbindungIn der statistischen Mechanik verbindet die Theorie die mikroskopische Bewegung einzelner Teilchen mit makroskopischen Größen wie Temperatur.