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熵 · 易 · entropie de Shannon (1948)

L’entropie de l’oracle

Combien d’information donne chaque méthode, en bits

Comparez l’entropie de chaque méthode barre par barre et séparez la valeur yin ou yang du mouvement.

L’entropie de Shannon, H = moins la somme des p·log₂p, mesure l’information en bits. Un hexagramme uniforme fait exactement 6 bits, le maximum pour 64 états. Mais les méthodes ne donnent pas toutes la même chose : une ligne de pièces a plus d’entropie qu’une ligne d’achillée, et toute la différence tient au mouvement (vieux ou jeune), car la valeur yin/yang pure vaut exactement 1 bit dans les deux cas. À la première page de cet article de 1948 apparaît, pour la première fois, le mot bit.

Entropie d’une ligne : valeur + mouvement
1 bit (valeur)1,8113pièces1,7490achillée

clair = valeur yin/yang (1 bit dans les deux) · plein = mouvement (vieux/jeune)

6 bits
hexagramme uniforme (maximum)
1,8113
ligne d’pièces
1,7490
ligne d’achillée
0,0623
différence (toute dans le mouvement)
À long terme : la stationnaire

En enchaînant les consultations (la chaîne de Markov), la distribution d’équilibre des pièces est uniforme et conserve les 6 bits ; celle de l’achillée penche vers le yin et descend à 4,8677 bits = 6·H(1/4). La méthode ancienne ne change pas seulement vers où tend la série, mais aussi la quantité d’information qu’elle retient.

Le code optimal : Huffman

Combien de bits coûte la transmission d’une ligne avec le meilleur code possible ? Celui de Huffman, construit par le site (non câblé), donne une longueur espérée de 1,875 bits avec les pièces (30/16) et de 1,8125 bits avec l’achillée (29/16). Le résultat : la méthode ancienne n’a pas seulement moins d’entropie, elle se comprime aussi mieux. Et les deux vérifient le théorème du codage de source de Shannon : H ≤ L < H+1, la longueur optimale reste à moins d’un bit de l’entropie.

1,8750
Huffman pièces (30/16)
1,8125
Huffman achillée (29/16)
H ≤ L < H+1
codage de source (Shannon)
+0,0625
pièces coûte plus par ligne