香农公式是计算信息量的。

香农公式是由美国数学家克劳德·香农（Claude Shannon）在1948年提出的，是计算信息量的一种数学公式。它是现代通信和信息理论的基础之一，被广泛应用于信息编码、数据压缩、密码学等领域。

香农公式的核心思想是用信息熵来衡量信息量的大小，即信息传输的不确定性。信息熵指的是随机变量的不确定度，它越大表示随机变量越难以预测，包含的信息量也就越多。香农公式用信息熵来计算信息量，它的数学表达式如下：

H = - Σ(Pi * log2(Pi))

其中，H表示信息熵，Pi表示随机变量的概率，log2表示以2为底的对数。

香农公式的解释如下：

对于一个随机变量，它的信息熵越大，表示它的不确定性越大，包含的信息量也就越多。

随机变量的概率分布越均匀，信息熵越大，表示它包含的信息量也越多。

香农公式中的对数是以2为底的，表示信息量的单位是比特（bit），即二进制的位数。例如，当随机变量的概率分布为0.5和0.5时，信息熵为1，表示需要1个比特的信息量来表示这个随机变量。

香农公式可以用于计算数据的压缩比，压缩比等于原始数据的信息熵除以压缩后数据的信息熵。

香农公式的应用非常广泛，包括数据压缩、信息传输、密码学等领域。例如，在数据压缩中，压缩率越高，表示压缩后的数据包含的信息量越少，信息熵也就越小。在信息传输和存储中，需要用尽可能少的比特数来传输或存储信息，这就需要根据信息熵来优化编码方案，使信息传输的效率最大化。在密码学中，加密算法需要保证信息的安全性和机密性，也需要根据信息熵来设计和优化算法。

总之，香农公式是计算信息量的一种重要数学工具，它以信息熵为基础，衡量信息量的大小和不确定度，被广泛应用于数据压缩、信息传输、密码学等领域，对现代通信和信息技术的发展做出了重要贡献。