Для определения количества информации, содержащегося в сообщении, что достали красное яблоко из мешка с 16 красными яблоками, необходимо понимать несколько ключевых концепций из теории информации, введенной Клодом Шенноном. В частности, нас интересует понятие энтропии и количество информации, которое измеряется в битах.
Энтропия (H) является мерой неопределенности в системе. Количество информации, (I), измеряется в битах и определяется как логарифм от обратной вероятности события:
[ I = -\log_2(P) ]
где (P) — вероятность события.
В нашем случае, мешок содержит только красные яблоки, и вероятность достать красное яблоко равна 1, то есть (P = 1).
Подставим это значение в формулу:
[ I = -\log_2(1) ]
Логарифм от 1 по любому основанию равен 0:
[ \log_2(1) = 0 ]
Следовательно,
[ I = -0 = 0 ]
Таким образом, количество информации, содержащееся в сообщении "достали красное яблоко" из мешка, в котором все яблоки красные, равно 0 битам. Это означает, что такое сообщение не несет никакой новой информации, поскольку результат был предсказуем с полной уверенностью.
Для сравнения, если бы в мешке были, например, красные и зеленые яблоки в равных пропорциях (скажем, по 8 каждого цвета), вероятность достать красное яблоко была бы 0.5. В таком случае количество информации, содержащееся в сообщении "достали красное яблоко", рассчитывалось бы следующим образом:
[ I = -\log_2(0.5) = 1 ]
Это означает, что в этом сценарии сообщение содержит 1 бит информации, что свидетельствует о наличии неопределенности и, соответственно, нового знания о системе.