Чтобы определить количество информации, содержащееся в сообщениях о том, что из мешка случайным образом были последовательно взяты банан (I1), слива (I2), апельсин (I3) и абрикос (I4), нужно воспользоваться формулой для расчета информационной энтропии.
Энтропия ( H ) для события ( i ) рассчитывается по формуле:
[ H(i) = - \log_2(P(i)) ]
где ( P(i) ) — вероятность события ( i ).
Посчитаем вероятность каждого фрукта:
- Вероятность взять банан ( P(I1) ) = (\frac{128}{512} = \frac{1}{4} = 0.25)
- Вероятность взять сливу ( P(I2) ) = (\frac{256}{512} = \frac{1}{2} = 0.5)
- Вероятность взять апельсин ( P(I3) ) = (\frac{64}{512} = \frac{1}{8} = 0.125)
- Вероятность взять абрикос ( P(I4) ) = (\frac{64}{512} = \frac{1}{8} = 0.125)
Теперь применим формулу энтропии для каждого фрукта:
- ( H(I1) = - \log_2(0.25) = - \log_2(\frac{1}{4}) = - (-2) = 2 ) бита
- ( H(I2) = - \log_2(0.5) = - \log_2(\frac{1}{2}) = - (-1) = 1 ) бит
- ( H(I3) = - \log_2(0.125) = - \log_2(\frac{1}{8}) = - (-3) = 3 ) бита
- ( H(I4) = - \log_2(0.125) = - \log_2(\frac{1}{8}) = - (-3) = 3 ) бита
Суммируем количество информации для всех четырёх сообщений:
[ H{\text{total}} = H(I1) + H(I2) + H(I3) + H(I4) ]
[ H{\text{total}} = 2 + 1 + 3 + 3 = 9 \text{ бит} ]
Таким образом, количество информации, содержащееся в сообщениях о том, что из мешка случайным образом были последовательно взяты банан, слива, апельсин и абрикос, составляет 9 бит.