
【计】 incoming traffic
【计】 incoming message
capacity; estimate; measure; mete; quantity; quantum
【医】 amount; dose; dosis; measure; quanta; quantity; quantum
【经】 volume
在汉英词典视角下,“输入信息量”指通过特定渠道或界面进入系统的数据规模或内容实质。其核心含义可从以下三方面阐释:
指外部数据、指令或信号向系统内部的传递过程,如用户通过键盘输入文字、传感器采集环境数据等。
源自信息论,指消除不确定性所需的数据度量。根据香农理论,信息量 $I(x)$ 计算公式为:
$$ I(x) = -log_2 P(x) $$
其中 $P(x)$ 为事件 $x$ 发生的概率。
在通信与计算机领域,“输入信息量”具体表现为:
指输入数据的物理量度,如字节数、比特率等。例如5G网络要求单设备输入信息量可达1 Gbps。
强调输入内容的有效性,如自然语言处理中区分“天气很好”(高信息量)与“的的的的”(低信息量)的语义密度差异。
描述输入信息随机性的数学期望,公式为:
$$ H(X) = -sum_{i=1}^n P(x_i) log_2 P(x_i) $$
用于量化系统处理输入所需的资源下限。
心理学研究表明,人类短期记忆仅能处理7±2个信息单元,制约了高密度输入信息的有效接收。
“输入信息量”是信息论和通信领域中的核心概念,用于衡量输入数据所包含的有效信息规模。以下是详细解释:
输入信息量指系统接收的数据中所蕴含的不确定性或有效信息总量,通常用香农熵衡量。其核心思想是:事件发生的概率越低,携带的信息量越大。
对于离散输入源,计算公式为: $$ H(X) = -sum_{i=1}^n P(x_i) log_2 P(x_i) $$ 其中:
例如:二进制输入中,若0和1出现概率各为50%,则熵为1 bit/符号;若某符号出现概率达90%,熵则降至0.47 bit/符号。
理解输入信息量有助于优化系统设计,例如在物联网设备中,通过熵值分析可制定更高效的数据传输策略。
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