1.11.2 生成策略
熵是不确性的量。随机变量肯定包含有不确性，Shannon 熵度量了嵌入在一个随机变量的不确定性的量。
然而，随机变量只是一个特殊的函数。函数是数学中的基本对象，然而现实世界对象要复杂得多，通常情况是函数所不能表示的。
函数概念的推广是二元关系，二元关系的推广是图，一个图表示是由很多个体及个体之间的关系构成的系统。
现实世界中的一个对象通常是一个由很多个体及个体之间的关
系构成的系统。一个系统的数学表示就是图或非负矩阵。
因此，图（有向或无向，有权重或无权重）表示一个系统，由多个个体及从个体到个体的交互作用构成。
图或系统是表示现实世界对象的基本模型，它表示了由很多相互作用的个体构成的运动系统。
显然图或系统是函数的推广，从而是随机变量的推广。
一个随机变量有不确定性。自然地一个图或系统表示的运动有不确定性。
Shannon 熵度量了嵌入在一个随机变量中的不确定性。然而
Shannon 没有给出嵌入在一个系统中的不确定性的度量。
一个基本问题是：不确定性在哪里？不确定性是怎样生成的？怎样度量现实世界的不确定性？
这些问题的答案将解决现实世界的不确定性的数学表示与模型，回答信息是怎样生成的这一基本问题。
现实世界中，不确定性来自于很多对象，而且这些对象在运动，对象之间相互作用。原因是：
假设只有一个对象，则该对象按自身规律不受干扰地运动，没有不确定性；如果有很多对象，这些对象都不运动，也不相互作用，则所有对象永远保持一个状态，也没有不确定性。
因此，不确定性来自于很多对象的运动和相互作用。表示很多对象的运动和相互作用的数学模型恰好就是图、或者，等价地，非负矩阵。这解决了现实世界中不确定性载体的数学表示与模型。
不确定性来自于多个个体及其相互作用。因此，生成多个个体及其相互作用的动作或者操作就是一个生成策略。任何一个生成不确定性的动作或操作都是一个生成策略。
一个生成策略生成的信息称为生成信息。一个生成策略的生成信息是可以度量的。
一个基本问题是：信息生成的原理是什么？