Calculateur d'entropie de Shannon
Colle une distribution de probabilités et obtiens son entropie de Shannon H = −Σ p·log p en bits — l'information moyenne par tirage. Il affiche aussi l'entropie maximale possible (loi uniforme) et la redondance, l'écart à ce maximum.
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Tous les outils : Maths discrètes & graphes →Le Calculateur d'entropie de Shannon transforme Probabilités (somme = 1) en Entropie (bits), Entropie maximale (bits), Redondance, instantanément et gratuitement. Par exemple, avec Probabilités (somme = 1) = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, il renvoie Entropie (bits) = 2, Entropie maximale (bits) = 2 et Redondance = 0 %.
Comment l'utiliser
- Saisis tes valeurs : Probabilités (somme = 1).
- Lis le résultat instantanément : Entropie (bits), Entropie maximale (bits), Redondance.
Questions fréquentes
Comment fonctionne le Calculateur d'entropie de Shannon ?
Il part de Probabilités (somme = 1) pour en déduire Entropie (bits), Entropie maximale (bits) et Redondance. Le calcul se fait au fil de la saisie : le résultat se met à jour à chaque modification.
Quelles valeurs l'outil demande-t-il ?
Une seule valeur : Probabilités (somme = 1). Rien d'autre n'est nécessaire — ni compte, ni fichier à téléverser.
À quoi ressemble un calcul type ?
Avec Probabilités (somme = 1) = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, l'outil renvoie Entropie (bits) = 2, Entropie maximale (bits) = 2 et Redondance = 0 %. Ces chiffres proviennent de cet outil même : saisissez les mêmes valeurs pour les retrouver.
Comment le résultat évolue-t-il selon les valeurs saisies ?
Fortement. Avec Probabilités (somme = 1) = 0.25, 0.26, 0.28, 0.29, Entropie (bits) passe de 2 à 1,998 — d'où l'intérêt de tester plusieurs scénarios plutôt que de se fier à un seul chiffre.
Que donne l'outil avec des valeurs plus faibles ?
Ramené à Probabilités (somme = 1) = 0.25, 0.25, Entropie (bits) vaut 1. Il est utile de vérifier les deux extrémités avant de se fier à un résultat unique.
Dans quels cas s'en sert-on concrètement ?
Tout ce qui se modélise en points et liens : un plus court chemin, la capacité d'un réseau, un ordonnancement avec dépendances, ou un circuit réduit à sa logique.
Quelle est l'erreur la plus fréquente ?
Supposer qu'un plus court chemin le reste quand un poids change de signe. Les arêtes négatives invalident l'argument glouton sur lequel repose Dijkstra, et l'algorithme rend une réponse fausse avec assurance plutôt qu'une erreur.
D'où viennent les données et à quand remontent-elles ?
Les algorithmes sont ceux des manuels et leurs résultats exacts pour le graphe saisi. Ce qui varie, c'est le coût : plusieurs de ces problèmes n'ont pas de solution efficace connue, les grandes entrées sont donc traitées par heuristique et l'outil le signale.