"정보와 엔트로피"의 두 판 사이의 차이

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원래 엔트로피 개념은 자연적 과정의 비가역성을 이해하기 위해 도입되었다. 향수병의 뚜껑을 열면 향기가 사방으로 확산되지만, 확산된 향기가 향수병 속으로 되돌아가는 일은 일어나지 않는다. 그 이유는 향수 입자들이 넓게 퍼져 있는 거시 상태는 향수 입자가 향수병 속에 모여 있는 거시 상태보다 훨씬 많은 수의 미시 상태와 대응되기 때문이다.  
원래 엔트로피 개념은 자연적 과정의 비가역성을 이해하기 위해 도입되었다. 향수병의 뚜껑을 열면 향기가 사방으로 확산되지만, 확산된 향기가 향수병 속으로 되돌아가는 일은 일어나지 않는다. 그 이유는 향수 입자들이 넓게 퍼져 있는 거시 상태는 향수 입자가 향수병 속에 모여 있는 거시 상태보다 훨씬 많은 수의 미시 상태와 대응되기 때문이다.  


우리는 거시 상태에 대응되는 미시 상태의 수 를 계에 대한 불확실성의 척도로 이해할 수도 있다. 예컨대 2개의 동전을 던질 때, 앞면의 개수가 2개라는 정보를 획득하면 각각의 동전이 어떤 상태인지 정확히 특정할 수 있지만, 앞면의 개수가 1개라는 정보만으로는 각 동전의 상태를 완벽하게 알 수 없다. 즉 W가 1인 거시 상태에 대해 우리는 그 미시 상태를 확실하게 알 수 있지만, W가 커질수록 그 계의 미시 상태는 불확실해진다. 섀넌은 W의 이러한 특성을 활용하여 정보 엔트로피라는 개념을 제안한다.  
우리는 거시 상태에 대응되는 미시 상태의 수 W에 로그를 취한 <math>\log W</math>를 계에 대한 불확실성의 척도로 이해할 수도 있다. 예컨대 2개의 동전을 던질 때, 앞면의 개수가 2개라는 정보를 획득하면 각각의 동전이 어떤 상태인지 정확히 특정할 수 있지만, 앞면의 개수가 1개라는 정보만으로는 각 동전의 상태를 완벽하게 알 수 없다. 즉 <math>\log W =0</math>(즉, W=1)인 거시 상태에 대해 우리는 그 미시 상태를 확실하게 알 수 있지만, <math>\log W</math>가 커질수록 그 계의 미시 상태는 불확실해진다. 섀넌은 <math>\log W</math>의 이러한 특성을 활용하여 정보 엔트로피라는 개념을 제안한다.  


=== 정보 엔트로피와 정보량 ===
=== 정보 엔트로피와 정보량 ===