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Calculadora de entropía de Shannon

Pega una distribución de probabilidad y obtén su entropía de Shannon H = −Σ p·log p en bits — la información media por resultado. También muestra la entropía máxima posible (distribución uniforme) y la redundancia, cuánto te falta para ese máximo.

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La Calculadora de entropía de Shannon convierte Probabilidades (suman 1) en Entropía (bits), Entropía máxima (bits), Redundancia, al instante y gratis. Por ejemplo, con Probabilidades (suman 1) = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 devuelve Entropía (bits) = 2, Entropía máxima (bits) = 2 y Redundancia = 0 %.

Cómo usarlo

  1. Introduce tus valores: Probabilidades (suman 1).
  2. Consulta el resultado al instante: Entropía (bits), Entropía máxima (bits), Redundancia.

Preguntas frecuentes

¿Cómo funciona la Calculadora de entropía de Shannon?

Parte de Probabilidades (suman 1) para deducir Entropía (bits), Entropía máxima (bits) y Redundancia. El cálculo es en vivo mientras escribes, así que el resultado se actualiza con cada cambio.

¿Qué valores pide la calculadora?

Un solo valor: Probabilidades (suman 1). No hace falta nada más — ni cuenta, ni subir archivos.

¿Cómo es un cálculo típico?

Con Probabilidades (suman 1) = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, la calculadora devuelve Entropía (bits) = 2, Entropía máxima (bits) = 2 y Redundancia = 0 %. Estas cifras salen de esta misma herramienta: introduce los mismos valores para reproducirlas.

¿Cuánto cambia el resultado con otros valores?

Bastante. Con Probabilidades (suman 1) = 0.25, 0.26, 0.28, 0.29, Entropía (bits) pasa de 2 a 1,998: por eso conviene probar varios escenarios en lugar de fiarte de una sola cifra.

¿Qué da con valores más pequeños?

Reducido a Probabilidades (suman 1) = 0.25, 0.25, Entropía (bits) da 1. Conviene comprobar ambos extremos antes de fiarte de un único resultado.

¿En qué casos se usa realmente?

Todo lo que se modela como puntos y conexiones: una ruta más corta, la capacidad de una red, una planificación con dependencias o un circuito reducido a su lógica.

¿Cuál es el error más frecuente?

Suponer que un camino más corto sigue siéndolo cuando un peso cambia de signo. Las aristas negativas rompen el argumento voraz en que se apoya Dijkstra, y el algoritmo devuelve una respuesta errónea con total confianza en vez de un error.

¿De dónde salen los datos y cómo de actuales son?

Los algoritmos son los de manual y sus resultados exactos para el grafo introducido. Lo que varía es el coste: varios de estos problemas no tienen solución eficiente conocida, así que las entradas grandes se resuelven por heurística y la herramienta lo indica.

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