无条件熵是信源熵吗?

无条件熵是信源熵的一种形式，用于描述单个随机变量的不确定性。它不考虑其他变量的影响，直接计算信源的平均信息量。无条件熵的值越大，说明信源输出的不确定性越高。例如，抛硬币的无条件熵为1比特，因为结果完全随机。信源熵也称为香农熵，是信息论中的基础概念。

无条件熵的计算特点

无条件熵的计算公式为负的求和概率乘以对数概率。离散变量的熵值取决于其可能取值的数量和分布均匀程度。均匀分布时熵值最大，所有概率相等时熵最高。实际应用中，无条件熵常用于衡量数据压缩的理论极限。它不需要条件概率，仅依赖信源自身的概率分布。