Loi de probabilité d'entropie maximale
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En statistique et en théorie de l'information, une loi de probabilité d'entropie maximale a une entropie qui est au moins aussi grande que celle de tous les autres membres d'une classe spécifiée de lois de probabilité. Selon le principe d'entropie maximale, si rien n'est connu sur une loi, sauf qu'elle appartient à une certaine classe, alors la loi avec la plus grande entropie doit être choisie comme la moins informative par défaut. La motivation est double : premièrement, maximiser l'entropie minimise la quantité d'informations a priori intégrées à la loi ; deuxièmement, de nombreux systèmes physiques ont tendance à évoluer vers des configurations d'entropie maximale au fil du temps.
