И мне в этом месте хочется сказать слова "энтропия Шеннона".
Представим себе, что на Марсе у нас стоит марсоход, и каждую секунду что-то измеряет. Например, ловит космические лучи — таким образом, разные измерения независимы друг от друга. Но шанс, что что-то прилетит, очень маленький, поэтому таблица из 0 и 1 (не прилетело/прилетело) состоит в основном из нулей, вероятность p единицы очень маленькая.
Как нам передать результаты наблюдений на Землю?

Можно, конечно, так и передать, нулями и единицами, но странно забивать канал нулями.

Так вот — при большом числе наблюдений нам понадобится примерно (-p log p - (1-p) log (1-p)) бит в расчёте на одно измерение, чтобы (честно) передать результаты.

Проще всего это сделать так — если мы провели n измерений, то сначала передаём m — число единиц. На это нам нужно log_2(n) бит, что по сравнению с n — копейки.

Теперь, когда мы знаем число единиц — у нас есть C_n^m разных вариантов, и на самом деле, они все равновероятны. Поэтому понятно, что меньше, чем log_2 (C_n^m) битами, мы не обойдёмся. А чтобы передать за это число бит — например, можно (мысленно) лексикографически упорядочить все C_n^m последовательностей из m единиц и (n-m) нулей, и заметить, что соответствие между номером последовательности и самой последовательностью несложно вычисляется в обе стороны.

Остаётся передать номер — что мы и сделаем.

Чтобы закончить позавчерашнюю байку — если у нас в эксперименте будут не 0 и 1, а несколько разных исходов 1,...,k — все со своими вероятностями p_1,...,p_k, — то вместо биномиального коэффициента будет мультиномиальный, из n по набору (m_1,...,m_k) того, сколько раз какой исход выпал.

То есть
n!/((m_1)!*...*(m_k)!)

Опять применив формулу Стирлинга и посмотрев на экспоненциальную часть, мы получим произведение (n/m_i)^(m_i), и его логарифм будет равен
n * (-\sum p_i log p_i).

Вот мы и получили знаменитую формулу для энтропии — число бит для передачи результата в расчёте на один эксперимент (или, по-другому, какая пропускная способность канала нам нужна):
H = - \sum_i p_i \log p_i.

Для аккуратности — если говорить о битах, то логарифм нужно брать двоичным, а в динамических системах и в физике его обычно берут натуральным.

Ещё на эту формулу можно посмотреть так: это математическое ожидание ( = результат усреднения) логарифма вероятности того исхода, которое у нас в результате одного эксперимента получается.

Так что можно сказать, что логарифм вероятности пронаблюдённого (случившегося) исхода — это та информация, которую мы в результате эксперимента получаем.

В какой-то из популярных книжек (ещё времён, когда телефоны были проводными) мне попадалось сравнение
"Если Вы снимете трубку звонящего телефона и услышите "Алло!", Вы не удивитесь. Гораздо больше Вы удивитесь, если Вас вместо этого ударит током."

==
Ну и возвращаясь к докладу Марка Полликотта (а то я про Безиковича и долю единиц рассказал, а про центральный сюжет ещё нет).

Там тоже обсуждалась хаусдорфова размерность, но не точек с данной долей 0 и 1, а точек с данной скоростью растяжения для того отображения T, которое канторово множество порождает.

По-хорошему, про скорость растяжения произносятся слова "показатель Ляпунова" (которые для современной теории динамических систем одни из основных).

А именно — это предел
lim_n (1/n) ln (T^n)'(x):

Чуть более подробно — вот пусть у нас есть динамическая система, то есть отображение T, которое мы итерируем (можно сказать, что оно сопоставляет текущему состоянию системы её состояние через одну секунду).

И пусть задана начальное состояние системы — некоторая точка x.