Для решения этой задачи нужно понять, какое количество информации содержится в сообщении о том, что к доске пойдет конкретный ученик, Иван Петров. Это можно сделать с помощью понятия «информационная энтропия», введенного Клодом Шенноном.
Информационная энтропия измеряет количество неопределенности, связанной с случайной величиной. В данном контексте случайная величина — это выбор ученика, который пойдет к доске, из класса, состоящего из 16 учеников.
Количество информации, содержащееся в сообщении, можно вычислить по формуле:
[ I = \log_2(N) ]
где ( I ) — количество информации в битах, а ( N ) — количество возможных вариантов (в данном случае учеников).
В вашем случае ( N = 16 ), так как в классе 16 учеников. Подставим значение в формулу:
[ I = \log_2(16) ]
Теперь вычислим ( \log_2(16) ). Основание 2 логарифма означает, что мы ищем степень, в которую нужно возвести 2, чтобы получить 16. Поскольку ( 2^4 = 16 ), получается:
[ \log_2(16) = 4 ]
Таким образом, количество информации, содержащееся в сообщении о том, что к доске пойдет Иван Петров, составляет 4 бита. Это означает, что сообщение устраняет неопределенность из 16 возможных вариантов и однозначно указывает на одного ученика.