W ekstropianizmie ciągły wzrost ekstropii jest najwyższą wartością.
Negentropia w teorii informacji i statystyce W teorii informacji i statystyce, negentropia jest miarą odległości rozkładu zmiennej, np. wartości cechy lub sygnału od rozkładu normalnego (Gaussa), jedną z miar koncentracji rozkładuAapo Hyvärinen, Survey on Independent Component Analysis, node32: Negentropy, Helsinki University of Technology Laboratory of Computer and Information Science.Aapo Hyvärinen and Erkki Oja, Independent Component Analysis: A Tutorial, node14: Negentropy, Helsinki University of Technology Laboratory of Computer and Information Science.Ruye Wang, Independent Component Analysis, node4: Measures of Non-Gaussianity.. Podstawą porównania jest rozkład normalny, ponieważ zmienna o zadanej średniej i wariancji charakteryzuje się największą entropią właśnie dla rozkładu normalnego. Negentropia jest zawsze nieujemna, niezmienna względem dowolnego liniowego przekształcenia współrzędnych i równa zeru tylko, gdy zmienna ma rozkład normalny.
Negentropia jest definiowana jako:
gdzie jest entropią różnicową rozkładu Gaussa o takiej samej średniej i wariancji jak rozkładu a jest entropią różnicową tego rozkładu. Entropia różnicowa zdefiniowana jest wzorem: