热力学熵来自物理学。它是重要的状态参数来描述退化的能量。它通常是指一个测量某些物质系统状态的。统计物理学的发展和信息理论、熵的本质是逐步解释,也就是说,系统的内部混乱的程度。它在许多领域有着重要的应用,如控制论,概率论,生命科学和天体物理学。在信息论中,熵给出了测量信息的数量在一个事件从一个分布。在信息世界中,熵值越高,可以传播更多的信息。熵值越低,越可以传播信息。信息熵总是一个有用的工具来处理信息中包含的信息数量和随机变量。信息熵也措施系统的复杂性。 Information entropy is widely used in signal processing, system analysis and other related fields.

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潜在的主题包括但不限于以下:

• 信息熵分析
• 统计信号处理与信息熵
• 非线性自适应滤波器的信息熵
• 复杂系统与信息熵分析
• 最优控制与信息熵
• 生物信息学在信息熵
• 机器学习与信息熵
• 信息熵的计算建模和统计分析
• 使用信息熵图像分析