克劳德埃尔伍德香农，1916年4月30日-2001年2月26日。香农是美国数学家，也是信息论的创始人。1948年，香农通过公开《通信的数学理论》句，明确提出了信息熵的概念，创立了信息论。

确立了这篇文章香农的“信息论之父”的地位。此后，香农正式公布了1949年以后的《噪声下的通信》。数十年来，人类技术在数字化、智能、网络等推动下，经历了通信、信息革命的浪潮。

几十年后，在信息流动和物质流动的社会里，香农的论着依然闪耀着智慧的光芒，在未来的几个世纪里，它将照亮人类社会。回答，咨询了相关专家。香农的现代信息论是否批评过“过时”？有人批评说，随着科学技术的大发展，香农的信息论可能不符合现实？答案是反驳。

从根本上说，信息流和物质流动构成了世界。如果世界的根源是信息和物质，说明香农仍然是公理。在人工智能发展的今天，信息仍然是一切的基础。

在业界，《通信的数学理论》是对20世纪罕见的人类发展产生深远影响的科学论著，可与牛顿力学相媲美。一百年后，我们仍然在品尝这个理论，以探索未知的世界。基于香农信息论延续至今的技术成果，奠定了现代加密的理论基础。

从20世纪60年代末开始，通信和计算机开始结合，通信网迅速发展，人类开始走向信息化社会。这拒绝了信息工作的标准化，加密算法当然也不能关注。标准化对技术发展、节约成本、推进具有最重要的意义。

美国FBI明确提出的数据加密标准DES和最近图灵奖获得者斯坦福大学密码学和网络安全技术专家惠特菲尔德Diffie和马丁赫尔曼明确提出的公钥加密系统是现代密码学的象征，是现代通信的基础。但是这两个标准或体制都可以不说是以香农的信息论为基本指导思想。1949年，香农公开发表了《保密系统的通信理论》文章，创立了用信息论研究密码学的新思路。

这篇文章基础理论是香农1945年为贝尔研究所完成的报告《A Mathematical Theory of Cryptography》。论文公开后，香农被美国政府聘请为政府密码事务顾问。DESDES都称为“数据加密标准”，是用于加密密钥的算法。

DES设计中使用的两个组密码设计原则“误解”和“扩散”是为了对抗对对手密码系统的统计分析。这很好地说明了香农1949年的论文中明确提出的强有力的设计密码思想：人类群体概念：将人类群体扩展到非常简单、容易构建的密码系统。

结构简单，密钥量少的密码系统。香农想出了两种人群方式：加权和乘积。扩散概念：尽快将每个纯文本和密钥分发为更多位密文数字，以隐藏纯文本的统计特性。

Confusion概念：使明文与密文、密钥和密文之间的统计相关性较大，使统计分析变得更加困难。信息论是研究和评价机密和证书系统安全的最重要工具，熵和信息量也是研究和评价隐藏系统的最重要工具。Shannon曾将“蔓延”和“误解”的作用形象化为烫发面团，在密码算法设计中，这两个概念需要精细地利用。与烫发面团不同，首先密码转换必须是轭，但“误解”并不都是轭。

第二，密码转换和时间领域必须非常简单，并且易于构建。组密码的多种递归是前面提到的“乘积”人组，有助于慢慢构建“蔓延”和“误解”。可以说，在组密码设计中，在输出段处理、非线性转换、左、右交换、密钥控制下，多次递归地发展成香农结构密码的思想。

公钥加密系统香农1949年说：“好密码的设计问题本质上是对困难问题的解决方案。与任何其他条件不同，我们可以配置密码，使其与在过程中的某个时间点解决未知数学难题相同。”受此影响，迪菲和赫尔曼明确提出了公钥加密系统。DIPI和Herman明确提出了所有公钥算法(RSA、Rabin、背包、ElGamal、ECC、NTRU、多变量公钥等)基于数学问题解决困难的公钥加密系统。

迪菲和赫尔曼的可证明安全理论是证明设计的密码算法能否作为未知数学难题的解决方案。(约翰肯尼迪，安全，保安，保安，保安，保安)解密困难，所需工作量，即时间复杂性和空间复杂性与数学问题的解决困难密切相关。计算机科学的新分支——计算出复杂性理论和密码所需的研究密切相关。

在扩频通信和调制网络社会的今天，我们是必不可少的电子计算机和通信。今天，我们勤奋追求的比特率、WiFi、蓝牙、GPS等将以易于理解的方式来谈谈与香农的关系。

香农(C.E.Shannon)在信息论研究中发现的频道容量公式，即香农公式：C=W Logn表明，N——噪声功率：也就是说，为了提高信息传输速度C，可以通过增加比特率W或提高信噪比S/N的两种方法构建。也就是说，当信号的波特率C恒定时，可以交换信号比特率W和信噪比S/N。

也就是说，减少信号比特率可以减少对信噪比的拒绝，在比特率下降到一定程度时，允许的信噪比将进一步减少。简单信号功率相似的噪音功率可能会淹没在噪音下。扩频通信是利用宽带传输技术交换条件信噪比的优势。

扩频的起点是加密，以后主要用于减少障碍。香农公式中提到的另一个因素是信噪比，可以获得高带宽。

简而言之，所谓减振，是指比特率越长，抗干扰能力越强。但是，如果比特率变大，信号功率就会减少，不符合市场经济。

因此，现代通信应该寻找平衡点，而不是无限扩大比特率。基于这个想法，我们仍然在寻找这个平衡点。如果信息论和机器学习前面说的是过去和现在的影响，那么只能感叹香农未来的陪伴能力。香农是最早明确提出信息智能化的学者之一。

信息论和人工智能的机器学习是与计算机科学和应用数学等学科相关的领域，这两个学科在起源和应用上有很多相似之处。但是，看起来神奇的机器学习主要是借用信息论，用这个扩展理论研究和应用。

比如关于分类计算，结合信息理论，构建和完善自学算法。信息论的一些测量也可以作为自学算法的测量。自学是一个将熵减半的过程。

自学的过程是提高信息干扰度的过程。与基于传统经验公式的机器学习相比，基于信息理论的机器学习也享有无可比拟的优势。

现在，让我举一个更明确的例子。在上个月的人机战争中，AlphaGo的决策树算法是战胜人类的最重要武器。

那么，根据NSF博士论文《Information Theory and its Relation to Machine Learning》，将应用于信息增益(标准化相互信息)结构的最珍贵的结构决策树等相互信息作为自学标准是其中之一。(威廉莎士比亚，Northern Exposure(美国电视)，)这些信息理论以自学为标准的原则是，将无序的数据转变为有序的数据，并将信息熵的差异作为衡量标准，评估转换效果。今天，很多研究人员庞加莱也在机器学习中密切相关所有自学目标的计算，可以用熵函数的优化来叙述或说明。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习)这款庞加莱为机器学习界提供了良好的研究力方向。

后期我们纪念那么多最好的人物，不仅仅是在祭祀上。纪念不是扫墓。我们需要的是共同创造，或者利用前人的成果，探索更好的未知世界。

约翰肯尼迪)香农给了我们测量信息的方法，没有代替我们如何解释信息。把地球比作兔子，把信息比作兔毛，我们想爬到兔毛的顶端。(公众号：)原创文章，发布许可禁令。下面，我们来听一下关于刊登的注意事项。

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