条件信息量英文解释翻译、条件信息量的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 conditional information content

分词翻译：

条件信息的英语翻译：

【计】 conditional information

量的英语翻译：

capacity; estimate; measure; mete; quantity; quantum
【医】 amount; dose; dosis; measure; quanta; quantity; quantum
【经】 volume

专业解析

在信息论中，条件信息量（英文：Conditional Information Content）是一个核心概念，用于衡量在已知某些前提条件下，某一事件发生所传递的信息量。它反映了不确定性在特定已知信息背景下的减少程度。

详细解释：

定义与数学表达：条件信息量通常表示为 (I(X|Y))，其中 (X) 是目标事件，(Y) 是已知的条件事件。其数学定义为： $$ I(X = x | Y = y) = -log_2 P(X = x | Y = y) $$ 这里：
- (P(X = x | Y = y)) 表示在事件 (Y = y) 已经发生的条件下，事件 (X = x) 发生的条件概率。
- (log_2) 表示以 2 为底的对数，单位是比特（bit）。使用自然对数时单位是奈特（nat）。这个公式的含义是：当已知 (Y = y) 时，观察到 (X = x) 所带来的“惊讶程度”或信息量。条件概率 (P(X = x | Y = y)) 越高，意味着在已知 (Y=y) 的情况下 (X=x) 越不意外，因此其信息量 (I(X=x | Y=y)) 就越小；反之，条件概率越低，该事件的发生越令人意外，带来的信息量就越大。
与无条件信息量的关系：
- 无条件信息量（Self-Information）(I(X = x) = -log_2 P(X = x)) 衡量的是在没有任何先验知识的情况下，事件 (X = x) 发生所带来的信息量。
- 条件信息量 (I(X = x | Y = y)) 衡量的是在已知事件 (Y = y) 发生的前提下，事件 (X = x) 发生所带来的额外信息量。
- 两者之间的关系可以通过互信息（Mutual Information）联系起来。互信息 (I(X; Y)) 衡量的是知道 (Y) 后对 (X) 的不确定性减少的量，即 (I(X; Y) = I(X) - I(X|Y)) 的期望值（其中 (I(X|Y)) 是条件熵）。
理解核心思想：
- 依赖性与相关性：条件信息量的大小直接依赖于 (X) 和 (Y) 之间的统计相关性。如果 (X) 和 (Y) 完全独立，那么 (P(X=x|Y=y) = P(X=x))，此时 (I(X=x|Y=y) = I(X=x))，即知道 (Y=y) 并没有提供关于 (X) 的额外信息。如果 (X) 和 (Y) 高度相关（例如 (Y=y) 几乎决定了 (X=x)），那么 (P(X=x|Y=y)) 接近 1，(I(X=x|Y=y)) 接近 0，意味着在已知 (Y=y) 的情况下，(X=x) 的发生几乎没有带来新的信息。
- 不确定性减少：条件信息量量化了在给定条件 (Y=y) 后，事件 (X=x) 发生所消除的剩余不确定性。它是信息论中分析有依赖关系的信源、信道编码、数据压缩等问题的基础。

从汉英词典角度看，“条件信息量”（Conditional Information Content）是信息论中的一个专业术语，特指在已知另一事件（Y）发生的条件下，某一特定事件（X）发生所提供的信息量测度。其值由该事件发生的条件概率的负对数决定，反映了在特定已知背景下该事件发生的意外程度或所揭示的新信息量。它是理解信息相关性、依赖性和通信系统效率的关键概念。

网络扩展解释

条件信息量是信息论中的重要概念，用于衡量在已知某一事件发生条件下，另一事件发生所提供的信息量。以下是详细解释：

1.定义

条件信息量描述的是，当已知事件( y )发生时，事件( x )发生所包含的信息量。其核心思想是通过条件概率来量化不确定性减少的程度。

2.公式

条件自信息量的数学表达式为： $$ I(x|y) = -log p(x|y) $$ 其中：

( p(x|y) ) 是已知( y )发生时( x )的条件概率；
单位为比特（bit）或奈特（nat），取决于对数底数（2或自然对数）。

3.应用场景

信道传输：例如二进制对称信道（BSC）中，计算信号传输的条件信息量，评估信道可靠性。
知识约简：在信息系统中，条件信息量用于衡量属性重要性，辅助决策表约简，提升数据处理效率。

4.示例

在二进制对称信道中，若信道转移概率矩阵已知，可通过条件概率计算特定信号传输的条件信息量。例如，当发送端发送“0”且接收端收到“1”时，其条件信息量由( p(x|y) )和对数运算得出。

5.与互信息量的关系

条件信息量是互信息量的基础，互信息量进一步衡量两个变量间的相互依赖程度，通过联合概率与边缘概率的比值计算。两者共同支撑信息论中的不确定性分析。

总结来说，条件信息量通过概率和数学工具量化了信息传递中的条件不确定性，广泛应用于通信、数据挖掘等领域。