熵增定律是由德国人克劳修斯提出的物理学定律，揭示事物总是向无序的方向发展，最终走向灭亡。其中“熵”表示事物内部的混乱程度，当内部很乱时，可以说代表熵值高，当内部有序时，代表熵值低。 本书通过成长型思维、心流、罗森塔尔效应、马蝇效应、霍桑效应、复利效应等11个熵减法则，让你轻松应对充满麻烦的人生。

百年华诞，青春依旧！人的年龄是用时间丈量的，年龄越大熵值越高，离死亡越近；而政党的年龄是用民心丈量的，顺应民心的政党就能取得政权或胜选，背离民心的政党就会失去政权或败选。人的熵值无法变小，做到熵值缓慢增长就能长寿；而政党的熵值能够变小，顺应民心就熵减和年轻，背离民心就熵增和衰老。生日快乐！[鲜花][鲜花][鲜花]

什么是信息

在计算机科学中，我们通常认为信息是一种数据或指令的集合，泛指我们通过载体传播的内容。

信息熵

熵是一个热力学概念，是形容物质混乱程度的单位，当物质混乱程度越高的时候熵值越高。在上个世纪40年度，香农将熵引入到信息论中，把信息中排除冗余后的平均信息量定义为信息熵。

香农公式

我们假定有一列信息abaaabbababa...，其中字母a出现的概率是p，则字母b出现的概率是(1-p)，那么当信息的长度为N的时候，信息中就会存在pN个a，以及(1-p)个b，那么这个信息的排列方式就有N!/(pN)!((1-p)N)!种。

对于a的自信息量就是Pa=-p*log2(p)，那么整个信息列的熵就是S=-p*log2(p)-(1-p)*log2(1-p)，这里用log2做底数是因为只有ab两种情况。

那么现在我们对整个公式进行抽象，可以得到：
log2(1/pa) + log2(1/pb) + ... + log2(1/pn)
= ∑ log2(1/pn)

如果把2也当作是一个变量的话，我们可以进一步得出：
S=log(1/pa) + log(1/pb) + ... + log(1/pn)
= ∑ log(1/pn)
= ∑ -p*log(p)

这就是大名鼎鼎的香农公式了。

想知道更多，详情请点击以下链接：https://t.cn/A6Vkdkmk