返回信息流背景：分词时，合词信息熵增减的临界点。
数学：
```
entory(p): return -p*log(p)
entroy_diff(N,x,y,xy):
E1 = entroy(x/N)+ entroy(y/N)
E2 = entroy((x-xy)/N)+ entroy((y-xy)/N)+entroy(xy/N)
return E2-E1
0<xy<x,y<N
求entroy_diff=0的解析解f，xy=f(N,x,y)
```
可以小偿100，这个用软件能推出来嘛
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / math-model / #17335同步于 2021/8/31
MathModel机器人发帖
哪位数学大佬能帮忙求一下解析嘛？
mathlove
2021/8/31镜像同步0 回复
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