消除的不确定程度大则发出的信息量就大

消除的不确定程度大，则发出的信息量就大。

在信息论中，信息量的概念与不确定性的消除程度密切相关。当我们谈论信息量时，我们实际上是在讨论传递或接收信息时对未知信息的了解程度。信息量的核心在于不确定性，即接收者在接收到信息之前对信息的了解程度。

当消除的不确定程度大时，意味着信息接收者在接收信息前对信息的状态或内容一无所知，或者知道得非常少。在这种情况下，一旦信息被传递，接收者获得的信息将会非常丰富，因为信息本身包含了大量之前未知的细节。例如，在天气预报中，如果预报员能够准确预测一个地区未来几天的天气情况，那么这个预测的信息量就很大，因为它消除了接收者对该地区未来天气状况的很多不确定性。

相反，如果消除的不确定程度小，意味着信息接收者对信息的状态或内容已经有一定的了解。在这种情况下，即使信息被传递，其信息量也会相对较小，因为信息本身并没有提供太多新的或未知的内容。例如，如果一个人已经知道自己的电子邮件即将到来，那么当邮件实际到达时，虽然是一个新的信息，但它的信息量可能不会很大，因为接收者已经对信息的到来有一定的预期。

此外，信息量也可以从熵的角度来理解。熵是衡量系统无序程度的物理量，在信息论中，它被用来衡量信息的不确定性。根据香农的信息熵公式，信息量与熵成反比。这意味着熵越大，信息量也越大。因此，消除的不确定程度越大，系统的熵也就越大，从而需要传递或接收更多的信息量。

总之，消除的不确定程度大则发出的信息量就大，这是因为信息量的本质在于传递和接收信息时对未知信息的减少。在信息传递的过程中，提高信息量的关键是增加信息的不确定性，从而使得接收者获得的信息更加丰富和全面。