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作者：王佳鑫 本文 约3500字 ，建议阅读 10 分钟 介绍一篇收录在《IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY》的论文。 在上一篇 《原创 | 结构熵理论及其应用（一）》 中我们详细讲述了结构熵的研究背景、网络一维和二维结构信息的基本定理。在此基础上，本文我们将重点讲述高维结构信息、编码树、最小结构熵等核心定理。 前一篇中讲到一维结构信息通常定义为图的整个度分布的熵。具体来说，它考虑了整个图中每个节点的度分布情况，而不进行任何划分，一维结构的主要作用为非结构化数 据 构建自然网络 。 当没有对图进行任何划分时，图的结构信息熵达到最大，因为所有节点的度分布都被考虑在内，反映了整个网络的复杂性和多样性。 接着，当我们对网络进行划分时，每个模块内部的度分布相对较少，熵值也相对较低，因此划分后的二维结构信息
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