信息量和概率之间的关系可以通过香农熵（Shannon entropy）的概念来解释。香农熵是信息论中的一个概念，它用来衡量一个随机变量或消息源的不确定性或信息量。以下是信息量和概率关系的几个例子：
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例子1：掷硬币
假设我们有一个公平的硬币，掷硬币的结果有两种可能：正面或反面。
概率：正面或反面出现的概率都是1/2。
信息量：根据香农熵，掷一次硬币的信息量为：
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H(X) = -sum_{i=1
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