Die Shannon-Entropie: Wie Zufall gestaltet – Ein Informationsflussmodell am Beispiel von Steamrunners
Die Shannon-Entropie ist das zentrale Maß zur Quantifizierung von Unsicherheit und Informationsgehalt in zufälligen Prozessen. Sie bildet die Grundlage für das Verständnis, wie Zufall Informationssysteme prägt und den Informationsfluss beeinflusst. Je höher die Entropie, desto größer die Unsicherheit über den nächsten Zustand oder die nächste Nachricht – ein Prinzip, das sich anschaulich an digitalen Communities wie Steamrunners zeigt. Von Bayes zum Zufall: Der Satz von Bayes und seine Revolution Im 18. Jahrhundert revolutionierte der Bayes’sche Satz die Wahrscheinlichkeitsrechnung: Er ermöglicht die Aktualisierung von Annahmen anhand neuer Beweise. Posthum 1763 veröffentlicht,…
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