我的语义信息公示和floridi的语义信息公式比较

《我的语义信息公示和floridi的语义信息公式比较》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、TheComparisonofMyInformationFormulaandFloridi’sInformationFormulaAbstract:Floridiconsideredthemattersoftruth-Falseandalways-true-propositionsinsettinguphissemanticinformationformula,butthematterhowthesizeoflogicalprobabilityofapropositionaffectsinformationamountasPopperpointedout.Floridi’sinfor

2、mationformulaisalsonotcompatiblewithShannon’sinformationformula.ThispapercomparesmyinformationformulawithFloridi’sinformationformulatoexplainthatmyinformationformulaismorereasonable.Keyword:semanticinformation,formula,Popper,Shannon鲁晨光和Floridi的语义信息公式比较鲁晨光摘要：Floridi的建立语义信息公式时考虑了对错问题和永真命题问题，但是没有考

3、虑Popper指出的命题逻辑概率大小对信息量的贡献，也不和Shannon信息公式兼容。本文将我的信息公式和Floridi的信息公式做了比较，试图说明我的信息公式更加合理。关键词：语义信息，公式，Popper,Shannon1.引言度量语义信息必须考虑事实检验。就检验来说，Floridi的思路（参看附录，摘自[1]）和我的思路是一样的。我认为，语义信息量公式要能保证：1)对错问题；说对了信息就多，说错了信息就少。比如你说“明天下雨“，实际上第二天没有雨，信息就少（我说是负的）。如果第二天有雨，信息就是正的；2)永真命题不含有信息，永真命题比如：“明天有雨也可能无雨”，“一加一等于二”。

4、3)把偶然事件或特殊事件预测准了，信息量更大。比如你说“明天有特大暴雨”（偶然事件），“明天股市上涨1.9%,误差不超过0.1%”(特殊事件)。如果说对了，信息量就更大。用Popper的话来说就是：预测经得起更严峻的检验[2]，则信息内容更丰富。4)和Shannon信息公式[3]兼容。Floridi建立信息公式的时候，充份考虑了前两个问题。没有考虑后两个问题。下面我们通过分析比较，看Floridi的信息公式存在的问题。2.Floridi的语义信息量公式他举例说：事实=晚上有三个客人来用晚餐；三个预测：(T)今晚可能有，也可能没有客人来用晚餐；(V）会有一些人来用晚餐；(P）有三个客人

5、来用晚餐。其中，第一个（T）是永真命题，不含有信息；第二个（V）有些信息；第三个（P）信息量最大。Floridi用w表示事实,σ表示预测值，θ表示事实w对σ的支持度。用ι(σ)=1−θ(σ)2（1）表示信息度（degreeofinformativeness，参看附录Figure5)。信息度还不是信息量，它对支持度θ积分才是信息量。预测σ提供的信息是多少呢？Floridi说它等于γ(σ)=log(α−β)(2)其中α是最大可能信息，等于2/3，即抛物线右边部分（Figure6中阴影部分）面积。其中β是V提供的信息，等于0.24479（很像我后面说的先验逻辑概率）上面信息量公式（2）有什

6、么问题呢？1)它能保证序言中说的1)和2)，但是不能反映Popper的严厉检验，那就是给予更偶然，更特殊的命题以更高的评价。比如，考虑预测：P1＝“晚上有客人――两老头和一女孩――来用晚餐”，如果说对了，信息量应该更大。Floridi的公式不能得到这个结论，因为ι(σ)上限有限，等于1.2)为什么事实w对P的支持度θ是0?为什么不是1?显然，如果w对P的支持度θ＝1,就得不到结论――P的信息量最大。Floridi可能想说明P的先验逻辑概率是0或很小。但是它的公式不能反映先验和后验问题。3)假如事实是10个客人，P（说有3个客人，说错了）的信息量是多少？这时候公式如何处理令人费解。4)

7、和Shannon信息量公式相差太远，难于理解。我以为问题的根源是Floridi没有考虑命题的先验真假和后后验真假的区别。命题T之所以不提供信息，是因为无论是先验还是后验，它都是真的；而P只有后验是真的，先验为真的可能性很小。3.我的语义信息量公式我用股市指数预测来说明我的信息量公式，因为指数预测比客人数量预测更具有一般性。经典信息论用到的概率可谓统计概率，而反映命题真假的概率是逻辑概率。两者区别参看图1。图1统计概率和逻辑概率比较我们可以统计某个股市多年来