Чтобы определить, какое сообщение о результатах лотереи несет больше информации, необходимо рассмотреть понятие информационной энтропии. Информационная энтропия, в данном контексте, измеряется в битах и характеризует количество информации, получаемой при знании результата случайного процесса. Для вычисления энтропии используется формула Хартли, основанная на числе возможных исходов: ( H = \log_2(N) ), где ( N ) — количество возможных комбинаций, а ( \log_2 ) — логарифм по основанию 2.
Лотерея "5 из 30":
- Это означает, что из 30 чисел нужно выбрать 5.
- Количество возможных комбинаций определяется как число сочетаний: ( C(30, 5) = \frac{30!}{5!(30-5)!} ).
- Вычислим:
[
C(30, 5) = \frac{30 \times 29 \times 28 \times 27 \times 26}{5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1} = 142506
]
- Энтропия: ( H_1 = \log_2(142506) \approx 17.08 ) бит.
Лотерея "3 из 42":
- Это означает, что из 42 чисел нужно выбрать 3.
- Количество возможных комбинаций: ( C(42, 3) = \frac{42!}{3!(42-3)!} ).
- Вычислим:
[
C(42, 3) = \frac{42 \times 41 \times 40}{3 \times 2 \times 1} = 11480
]
- Энтропия: ( H_2 = \log_2(11480) \approx 13.49 ) бит.
Таким образом, сообщение о результатах лотереи "5 из 30" несет больше информации (17.08 бит), чем сообщение о результатах лотереи "3 из 42" (13.49 бит).
- Лотерея "6 из 42":
- Здесь из 42 чисел нужно выбрать 6.
- Количество возможных комбинаций: ( C(42, 6) = \frac{42!}{6!(42-6)!} ).
- Вычислим:
[
C(42, 6) = \frac{42 \times 41 \times 40 \times 39 \times 38 \times 37}{6 \times 5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1} = 5245786
]
- Энтропия: ( H_3 = \log_2(5245786) \approx 22.32 ) бит.
Поэтому сообщение о результатах лотереи "6 из 42" несет еще больше информации (22.32 бит), чем обе предыдущие лотереи.