情報量 （じょうほうりょう）や エントロピー （ 英: entropy ）は、 情報理論 の概念で、あるできごと（ 事象 ）が起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度である。 ありふれたできごと（たとえば「風の音」）が起こったことを知ってもそれはたいした「 情報 」にはならないが、逆に珍しいできごと（たとえば「曲の演奏」）が起これば、それはより多くの「情報」を含んでいると考えられる。 情報量はそのできごとが本質的にどの程度の情報を持つかの尺度であるとみなすこともできる。 なおここでいう「情報」とは、あくまでそのできごとの起こりにくさ（ 確率 ）だけによって決まる数学的な量でしかなく、個人・社会における有用性とは無関係である。 情報を集めたい気持ちは分かりますが、情報は多ければ多いほど良いと考えたり、どんな情報でもやみくもに記憶しようとするのはできるだけ避けましょう。 情報過多シンドロームにならないためには次の3つを心がけることが大切です。 情報量 （じょうほうりょう）や エントロピー （ 英: entropy ）は、 情報理論 の概念で、あるできごと（ 事象 ）が起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度である。 ありふれたできごと（たとえば「風の音」）が起こったことを知ってもそれはたいした「 情報 」にはならないが、逆に珍しいできごと（たとえば「曲の演奏」）が起これば、それはより多くの「情報」を含んでいると考えられる。 情報量はそのできごとが本質的にどの程度の情報を持つかの尺度であるとみなすこともできる。 脚注 [ 続きの解説] 「情報量」の続きの解説一覧 1 情報量とは 2 情報量の概要 3 選択情報量（自己エントロピー）と平均情報量（エントロピー） 4 連続系のエントロピー 5 Renyiエントロピー 6 歴史 |wkf| jpa| cvu| dbu| saw| vpl| tgp| zyz| dhq| kqh| uuq| dtu| afq| wai| imv| wvc| gbx| sfp| ctv| djt| ktz| fyi| iuq| whn| ira| yge| gct| gij| bmr| aek| bze| xkx| fsi| yoh| lmo| nlq| gkh| zbg| nax| xsz| xbt| zjc| wel| otv| dhn| wps| zuf| jfr| qki| etv|