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        现如今，随着知识层次和知识信息熵越来越高，加之大脑进化幅度低于高等知识的信息熵增长幅度，余华整个人的学习效率逐渐呈下降趋势，对于蕴含高信息熵的数学知识点，再也不像之前学习初等数学时的简单轻松。

        信息熵是某一段信息的平均信息量，信息熵越高，其中蕴含的信息量也就越高，这是信息论之父香农将在1948年正式公布的信息领域概念，现在香农大佬还不知道在哪儿。

        从信息论角度讲，数学分析的每一个知识点和每一个理论，都是高信息熵的典型例子。

        若要问具体有多高？

        假设初等数学体系的一元二次方程，信息熵数值为5，那么，眼前正在学习的罗尔定理信息熵便是20，困扰数学界二百多年的哥猜信息熵可能高达500，甚至破千。

        这么一看，就极为只管，但光有数值，并不严谨。

        因为，还有信息理解难度。

        这个概念很好理解，典型例子就是老师上课讲三角函数，学霸轻松理解，差生却看得满脸懵逼，直到四十分钟后下课，还不懂什么是三角函数。

        信息理解难度固定，理解速度取决于人的接受信息熵总效率。

        普通人接受信息熵的总效率，一般在0.05—1区间每天，天才一般在1-5区间每天，而这往往就是学渣和学霸的差距。

        学渣学个一元二次方程要十天半个月，优生只需要看一眼就懂，根本没法比。

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