Для ответа на ваш вопрос, мы можем воспользоваться концепцией количества информации, используя формулу Шеннона для энтропии, которая поможет нам определить среднее количество информации, содержащееся в сообщении о цвете вынутого шарика из мешочка.
В данной ситуации у нас три возможных исхода: шарик может быть белым, красным или синим. Всего шариков 100 (50 белых, 25 красных, и 25 синих). Вероятности исходов следующие:
- Вероятность того, что вынут белый шарик ( p_{\text{белый}} = \frac{50}{100} = 0.5 )
- Вероятность того, что вынут красный шарик ( p_{\text{красный}} = \frac{25}{100} = 0.25 )
- Вероятность того, что вынут синий шарик ( p_{\text{синий}} = \frac{25}{100} = 0.25 )
Энтропия Шеннона для системы с несколькими исходами рассчитывается по формуле:
[ H = -\sum_{i=1}^{n} p_i \log_2(p_i) ]
где ( p_i ) — вероятности исходов, ( n ) — количество исходов.
Подставляя наши вероятности в формулу, получим:
[ H = -\left( 0.5 \log_2(0.5) + 0.25 \log_2(0.25) + 0.25 \log_2(0.25) \right) ]
[ H = -\left( 0.5 \cdot (-1) + 0.25 \cdot (-2) + 0.25 \cdot (-2) \right) ]
[ H = 0.5 + 0.5 + 0.5 = 1.5 \text{ бит} ]
Таким образом, зрительное сообщение о цвете вынутого шарика из мешочка в среднем будет содержать 1.5 бита информации. Это означает, что знание о цвете шарика уменьшает неопределенность (или энтропию) состояния системы на 1.5 бита.