信息论的基本观点可归纳为以下三个核心方面，涵盖其理论基础、研究范畴及核心概念：

一、信息本质与度量

1. 信息定义

   信息论将信息定义为减少认知不确定性的能力，或物质、能量分布不均匀程度的度量。例如，自信息量衡量单个事件减少不确定性的程度，与事件发生的概率直接相关。

2. 信息熵

   信息熵是信息量的度量标准，表示信源输出消息的平均不确定性。熵值越高，信息量越大；反之则越小。

二、信息传输与信道理论

1. 信道容量

   通过香农定理，信息论给出了信道容量的计算方法，即信道能够可靠传输的最大信息率，由信源熵和信道带宽决定。

2. 信源-信道隔离定理

   该定理表明，信源编码和信道传输可以独立进行，只要满足一定条件，即可实现无误差传输。

三、核心概念与方法

1. 关键概念

   • 互信息 ：衡量两个随机变量之间关联程度的量；

   • KL距离 （交叉熵）：衡量两个概率分布差异的指标；

   • 条件熵 ：在已知某个条件下，信源的不确定性。

2. 研究方法

   采用概率论与数理统计，将信息传递视为统计现象，通过数学模型分析信息压缩、加密及传输效率。

四、应用领域

信息论广泛应用于通信系统、数据压缩、密码学、生物信息学等领域，为解决实际问题提供理论基础。