该研究提出了一种快速熵近似（FEA）方法，显著降低了香农熵计算的成本和不稳定性。FEA的计算速度提高约50%，平均绝对误差为$10^{-3}$，在特征选择中表现出更高的效率和经济性。

本研究提出了一种新知识编译语言ADDAND，优化了香农熵计算，并建立了可扩展工具PSE。实验结果表明，PSE在441个基准测试中表现优于EntropyEstimation，效率至少提高了10倍。

在无损数据压缩中，我们希望使用尽可能少的比特来编码数据，并且能够无歧义地解码数据。本文将讨论如何理解香农熵对于信息论中最优码字长度的含义，而不涉及严格的数学推导和证明。