Для того чтобы определить количество информации, получаемой при остановке шарика в одной из лунок рулетки, можно воспользоваться понятием информационной энтропии, предложенным Клодом Шенноном. Энтропия измеряет среднее количество информации, получаемой при наблюдении за случайной величиной, и выражается в битах в случае двоичной системы.
В формуле Шеннона для энтропии ( H ) случайной величины ( X ), которая может принимать ( n ) различных значений с вероятностями ( p_1, p_2, \ldots, p_n ), энтропия определяется как:
[
H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p_i \log_2 p_i
]
В случае рулетки с 32 лунками, если предположить, что каждая лунка равновероятна (что является типичным предположением для таких задач), вероятность ( p_i ) остановки шарика в каждой отдельной лунке составляет ( \frac{1}{32} ).
Подставим эти значения в формулу:
[
H(X) = -\sum_{i=1}^{32} \frac{1}{32} \log_2 \frac{1}{32}
]
Так как все вероятности одинаковы, сумма упрощается до:
[
H(X) = -32 \times \frac{1}{32} \log_2 \frac{1}{32} = -\log_2 \frac{1}{32}
]
Теперь вычислим логарифм:
[
\log_2 \frac{1}{32} = \log_2 2^{-5} = -5
]
Таким образом, энтропия, или количество информации, получаемое при остановке шарика в одной из 32 лунок, составляет 5 бит. Это означает, что для полного описания результата (в какую из лунок попал шарик) необходимо 5 бит информации, что соответствует 32 возможным состояниям (лункам) в системе.