カルバック・ライブラー情報量
カルバック・ライブラー情報量（カルバック・ライブラーじょうほうりょう、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス、）とは、確率論と情報理論における2つの確率分布の差異を計る尺度である。情報ダイバージェンス（）、情報利得（）、相対エントロピー（）とも呼ばれる。
2つの確率分布の差異を表す事から、カルバック・ライブラー距離 と呼ばれる事もあるが、距離の公理を満たさないので、数学的な意味での距離ではない。
応用上は、「真の」確率分布 "P" とそれ以外の任意の確率分布 "Q" に対するカルバック・ライブラー情報量が計算される事が多い。
例えば"P" はデータ、観測値、正確に計算で求められた確率分布などを表し、"Q" は理論値、モデル値、"P" の予測値などを表す。
この概念は1951年、ソロモン・カルバックとリチャード・ライブラーが2つの分布の間の directed divergence として用いたのが最初であり、ベクトル解析におけるダイバージェンスとは異なる概念である。
カルバック・ライブラー情報量は離散分布のみならず連続分布に対しても定義されており、連続分布に対するカルバック・ライブラー情報量は変数変換について不変である。従って、情報理論の他の量（自己情報量やエントロピー）よりも基本的であるとも言える。というのも、それらは離散的でない確率については未定義だったり、変数変換に対して不変ではなかったりするからである。