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作为 Shannon 理论和 Popper 理论桥梁的广义信息公式 鲁晨光 (独立研究者) Email:：survival99@ 个人主页：/lcg 摘要：哲学家 K. R. Popper 提出评价科学命题的信息准则。按照这一准则，命题的先 验逻辑概率越小，后验逻辑概率越大（经得起检验），信息量和命题的价值就越大；越是 把原以为偶然的事件预测为必然，信息量和命题的价值就越大；不可证伪的永真命题不提 供信息，因而没有价值。然而，Shannon 信息公式并不能反映 Popper 所说的信息――语义 信息或广义信息。本文介绍了从 Hartley 信息公式到 Shannon 信息公式的演化，分析了 Shannon 信息公式的缺陷。文中兼用逻辑概率和统计概率而不是仅仅使用统计概率，借助 集合 Bayes 公式，从经典信息公式推导出广义信息公式――新的信息公式正巧反映了 Popper 的基本思想，成为从 Shannon 信息论到 Popper 知识进化论的桥梁。同时文中也讨论 了概率命题和模糊命题评价问题以及对 Popper 理论的改进。 关键词: Shannon 信息论，Popper 理论, 广义信息，语义信息，知识进化，逻辑概率, 信息准则 A Generalized Information Formula Bridging Shannon’s Theory and Popper’s Theory Lu， Chenguang （independent researcher) Email:：survival99@ Personal Website: /lcg Abstract: Philosopher K. R. Popper proposed the information criterion for accessing scientific propositions. According to this criterion, the less the prior logical probability of a proposition is, the larger the information or value of the proposition is; the more prior occasional a event that is correctly forecasted definitely is, the larger the information or value of the proposition is; a always true proposition that cannot be falsified does not convey any information and hence is meaningless. However, Shannon’s information theory cannot reflect this kind of information, semantic information or generalized information, Popper meant. This paper introduces the evolution from Hartley’s information formula to Shannon’s mutual information formula, and analyzes the defects of classical information formulas. The paper uses both logical probabilities and statistical probabilities instead of using statistical probabilities only to der