信息熵是信息理论中用于衡量信息不确定性的概念。给定一个随机变量X，其信息熵H（X）可以通过以下公式计算：
\[ H（X） = -\sum_{x} p（x） \log_2（p（x）） \]
其中：
\（ p（x） \） 是随机变量X取某个值x的概率。
\（ \log_2 \） 是以2为底的对数。
具体计算步骤如下：
1. 确定随机变量X的所有可能取值及其对应的概率分布 \（ p（x） \）。
2. 将每个取值的概率 \（ p（x） \） 代入公式中。
3. 对所有取值求和，并乘以对应的对数值。
4. 取总和的负数，得到信息熵H（X）。
例如，假设有三个可能的取值 \（ x_1, x_2, x_3 \），其概率分别为 \（ p（x_1） = \frac{1}{3}, p（x_2） = \frac{1}{3}, p（x_3） = \frac{1}{3} \），则信息熵H（X）的计算过程如下：
\[ H（X） = -\left（ \frac{1}{3} \log_2\left（\frac{1}{3}\right） + \frac{1}{3} \log_2\left（\frac{1}{3}\right） + \frac{1}{3} \log_2\left（\frac{1}{3}\right） \right） \]
\[ H（X） = -\left（ \frac{1}{3} \times （-\log_2（3）） + \frac{1}{3} \times （-\log_2（3）） + \frac{1}{3} \times （-\log_2（3）） \right） \]
\[ H（X） = -\left（ -\frac{1}{3} \times 1.585 \right） \]
\[ H（X） = \frac{1.585}{3} \]
\[ H（X） = 0.528 \]
因此，信息熵H（X）的值为0.528比特。
建议在实际应用中，使用编程语言（如Python）来实现信息熵的计算，以确保准确性和效率。