Meça o conteúdo da informação e a imprevisibilidade de uma fonte de dados.
Entrada de probabilidade/contagens
Os valores são normalizados automaticamente.
Análise de Entropia
Entropia da Informação (H)1Bits por símbolo
Estados de origem2
Entropia Relativa100.0%Max Uncertainty
Overview
A Entropia de Shannon quantifica a quantidade de informação “surpresa” ou média contida em cada símbolo produzido por uma fonte. É medido em bits por símbolo e representa o limite teórico para compactação de dados sem perdas.
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Pro Tips
Valores de entropia mais altos significam que a fonte é mais aleatória e menos previsível.
Na criptografia, a alta entropia é essencial para gerar chaves fortes e imprevisíveis.
Se você inserir contagens (como 20, 30), a calculadora irá convertê-las em probabilidades para você.
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Fun Facts
"Um lançamento de moeda justo tem uma entropia de exatamente 1,0 bit, enquanto uma moeda tendenciosa sempre dando cara tem 0 bits de entropia porque não há incerteza."
"O termo foi cunhado por Claude Shannon em seu artigo marcante de 1948, 'A Mathematical Theory of Communication', que fundou o campo da Teoria da Informação."
"A entropia é maximizada quando todos os resultados possíveis são igualmente prováveis, representando um estado de incerteza máxima."
