
Энтропи́я — широко используемый в естественных и точных науках термин, обозначающий меру необратимого рассеивания энергии или бесполезности энергии. Для понятия энтропии в данном разделе физики используют название термодинамическая энтропия; термодинамическая энтропия обычно применяется для описания равновесных (обратимых) процессов.
Информацио́нная энтропи́я — мера неопределённости некоторой системы, в частности, непредсказуемость появления какого-либо символа первичного алфавита. В последнем случае при отсутствии информационных потерь энтропия численно равна количеству информации на символ передаваемого сообщения.
Средним геометрическим нескольких положительных вещественных чисел называется такое число, которым можно заменить каждое из этих чисел так, чтобы их произведение не изменилось. Более формально:

Статистическая сумма — важная величина в статистической физике, содержащая информацию о статистических свойствах системы в состоянии термодинамического равновесия. Она является функцией температуры и других параметров, таких как объём. Многие термодинамические величины системы, такие как энергия, свободная энергия, энтропия и давление, могут быть выражены через статистическую сумму и её производные.
Среднее Колмогорова или среднее по Колмогорову для действительных чисел
— это величина вида

Эллипти́ческий интегра́л — некоторая функция
над полем действительных или комплексных чисел, которая может быть формально представлена в следующем виде:
,
Критерий Краскела — Уоллиса предназначен для проверки равенства медиан нескольких выборок. Данный критерий является многомерным обобщением критерия Уилкоксона — Манна — Уитни. Критерий Краскела — Уоллиса является ранговым, поэтому он инвариантен по отношению к любому монотонному преобразованию шкалы измерения.
В теории информации теорема Шеннона об источнике шифрования устанавливает предел максимального сжатия данных и числовое значение энтропии Шеннона.
Распределе́ние (канони́ческое) Ги́ббса — распределение состояний макроскопической термодинамической системы частиц, находящейся в тепловом равновесии с термостатом.
В теории информации энтропия Реньи — обобщение энтропии Шеннона — является семейством функционалов, используемых в качестве меры количественного разнообразия, неопределённости или случайности некоторой системы. Названа в честь Альфреда Реньи.

Задача о разорении игрока — задача из области теории вероятностей. Подробно рассматривалась российским математиком А. Н. Ширяевым в монографии «Вероятность».
Принцип максимума энтропии утверждает, что наиболее характерными распределениями вероятностей состояний неопределенной среды являются такие распределения, которые максимизируют выбранную меру неопределенности при заданной информации о «поведении» среды. Впервые подобный подход использовал Д.Гиббс для нахождения экстремальных функций распределений физических ансамблей частиц. Впоследствии Э.Джейнсом был предложен формализм восстановления неизвестных законов распределения случайных величин при наличии ограничений из условий максимума энтропии Шеннона.
Множество больших тригонометрических сумм — понятие теории чисел — множество индексов, в которых преобразование Фурье характеристической функции заданного подмножества группы принимает достаточно большие значения.
Дивергенция Йенсена — Шеннона — это метод измерения похожести двух распределений вероятностей. Она известна также как информационный радиус или полное отклонение от среднего. Дивергенция базируется на дивергенции Кульбака — Лейблера с некоторыми существенными отличиями, среди которых, что она симметрична и всегда имеет конечное значение. Квадратный корень из дивергенции Йенсена — Шеннона является метрикой, которая часто упоминается как расстояние Йенсена — Шеннона.

Ассортати́вность, или ассортативное смешивание — предпочтение узлов сети присоединяться к другим узлам, которые каким-либо образом похожи на них. Хотя конкретная мера сходства может различаться, теоретики сетей часто исследуют ассортативность в терминах степеней узла. Добавление этой характеристики в сетевые модели часто позволяет более точно аппроксимировать поведение многих реальных сетей.