答案中的公式原理是香農信息熵（Shannon Entropy），它可用來度量隨機變量的不確定性。香農信息熵可以用來衡量任何一種系統的復雜性，從而預測其中的模式和預測性。它是通過計算系統的所有可能狀態，來衡量系統的不確定性的。其公式為： H(X)=-Σi=1Np(xi)logp(xi) 其中，H(X)是熵（entropy）的意思，p(xi)是每個隨機變量xi的概率，N是變量的總數，log是以2為底的對數函數。 應用：香農信息熵可以用于許多領域，例如機器學習，數據挖掘，壓縮，生物信息學等。在機器學習中，它可以用來度量未知變量的熵，在壓縮領域，它可以度量壓縮的效率等。 拓展：此外，還可以使用復香農熵（ Joint Entropy）來度量多個隨機變量之間的依賴性，其公式為： H(X,Y)=–Σi=1N Σj=1Mp(xi,yj)logp(xi,yj) 其中，H(X,Y)是復香農熵，N和M分別表示X和Y的變量數，p(xi,yj)是X和Y的聯合概率。