信息论创立的理论基础和技术条件？
信息论有狭义和广义的区别。
狭义的信息论是应用数理统计方法来研究信息处理和信息传递的科学，它研究存在于通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规体，以及如何提高各信息传输系统的有效性和可能性的一门通讯理论。狭义信息论是申农氏于1948年创立的，其主要内容就是研究信源、信宿、传递及编码问题，因此它主要应用于通讯工作。后来信息论发展很快，将申农氏信息论的观点做为研究一切问题的理论，即广义信息论。信息论是建立在信息基础上的理论，所谓信息，即人类凭借感觉器官感知的周围一切变化，都可称作信息。
延伸阅读
信息论的基本内容有哪些呢？
信息以某种非同一般的方式运作。一般来说，当它被有选择地分享时，它的价值就增加。它不会因为使用而贬值，尽管它可以过时。最为奇特的是，你可以在不放弃信息的情况下将其分发。因此，它与货币或其他形式的能源，或物质在本质上截然不同。香农的信息概念建立在热力学熵的等式的基础上，并将信息的测度单位定为比特。比特的一个重要优点是：它能够为范围极其广泛的“物质-能量”所使用。
信息论的创始人香农提出了信息传播中“噪音”的概念，即是指由于技术故障或技术不完善造成的干扰，并使得发出信号与接受信号之间出现信息失真，造成传播的障碍。
信息论基础码集怎么算？
一）信息论基本计算
1、平均信息量的计算(以高斯分布的信源为例)；
根据题目要求，用高斯过程X(t)d的一维概率密度函数服从正态分布的表达式f=1/(u*sqrt(2*pi))*exp(-(x-o)^2/2*u^2来完成信源平均信息量的计算。
平均信息量：平均每个符号所能提供的信息量，也叫平均自信息量。
H(X)= —
；
高斯分布函数：
[﹣
]；
信息论基础不确定性是什么？
其他性质也是这样，一个电子的自旋，可以是正和负的叠加态，既是正的，也是负的。
当你观测的时候，有一定的几率观测到正的，一定的几率观测到负的。
在你观测之前，它既是正的也是负的。在观测之前，你不能确定它在哪里。
你一观测，叠加态坍缩了，你才得到一个确定的“正的自旋”，或者“在左边的缝”。
信息论基础信源实际熵是什么？
信源X的熵为信源发送一个符号的平均信息量(期望)
H(X)=E[I(X)]=∑i=1np(xi)I(xi)=?∑i=1np(xi)logp(xi)H(X)=E[I(X)]=∑i=1np(xi)I(xi)=?∑i=1np(xi)log?p(xi)
XX为随机变量，假设一信源分别以概率p(0)p(0)和p(1)p(1)发送00和11，那么该信源的熵为
H(X)=p(0)I(0)+p(1)I(1)
=?(p(0)logp(0)+p(1)logp(1))
一般信息论的知识基础是？
应该是现代智能基础知识和传播知识。没有这两种知识作为获得信息的基础，那么很难获得当今快人一步的海量的信息。