Формула H(Y) + H(X|Y) используется в теории информации для определения совместной энтропии двух случайных величин X и Y. Давайте подробно разберем, что это значит и как это работает:

1. H(Y) - это энтропия случайной величины Y. Она измеряет неопределенность или количество информации, необходимое для описания Y. Чем больше значение H(Y),тем больше неопределенность относительно значений, которые может принимать Y.
2. H(X|Y) - это условная энтропия X при условии Y. Она измеряет среднюю неопределенность относительно X, если значение Y уже известно. Таким образом, это количество дополнительной информации, необходимой для описания X при известном Y.
3. Совместная энтропия H(X, Y) - это полная неопределенность относительно совместного распределения X и Y. Она показывает, сколько информации необходимо для описания обоих X и Y вместе. Формула H(Y) + H(X|Y) как раз и дает эту совместную энтропию:
   • H(X, Y) = H(Y) + H(X|Y)

Таким образом, с помощью формулы H(Y) + H(X|Y) можно определить совместную энтропию двух случайных величин X и Y, что позволяет понять, сколько информации необходимо для полного описания их совместного поведения.