|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Формула ШеннонаИзмерение информации В информатике используются различные подходы к измерению информации: Содержательный подход к измерению информации. Сообщение – информативный поток, который в процессе передачи информации поступает к приемнику. Сообщение несет информацию для человека, если содержащиеся в нем сведения являются для него новыми и понятными Информация - знания человека? сообщение должно быть информативно. Если сообщение не информативно, то количество информации с точки зрения человека = 0. (Пример: вузовский учебник по высшей математике содержит знания, но они не доступны 1-класснику) Алфавитный подход к измерению информации не связывает кол-во информации с содержанием сообщения. Алфавитный подход - объективный подход к измерению информации. Он удобен при использовании технических средств работы с информацией, т.к. не зависит от содержания сообщения. Кол-во информации зависит от объема текста и мощности алфавита. Ограничений на max мощность алфавита нет, но есть достаточный алфавит мощностью 256 символов. Этот алфавит используется для представления текстов в компьютере. Поскольку 256=28, то 1символ несет в тексте 8 бит информации. Вероятностный подход к измерения информации. Все события происходят с различной вероятностью, но зависимость между вероятностью событий и количеством информации, полученной при совершении того или иного события можно выразить формулой которую в 1948 году предложил Шеннон. Количество информации - это мера уменьшения неопределенности. 1 БИТ – такое кол-во информации, которое содержит сообщение, уменьшающее неопределенность знаний в два раза. БИТ- это аименьшая единица измерения информации Единицы измерения информации: 1байт = 8 бит 1Кб (килобайт) = 210 байт = 1024 байт 1Мб (мегабайт) = 210 Кб = 1024 Кб 1Гб (гигабайт) = 210 Мб = 1024 Мб Формула Шеннона I - количество информации, N – количество возможных событий, pi – вероятности отдельных событий Задача1: Какое количество информации будет содержать зрительное сообщение о цвете вынутого шарика, если в непрозрачном мешочке находится 50 белых, 25красных, 25 синих шариков 1) всего шаров 50+25+25=100 2) вероятности шаров 50/100=1/2, 25/100=1/4, 25/100=1/4 3)I= -(1/2 log21/2 + 1/4 log21/4 + 1/4 log21/4) = -(1/2(0-1) +1/4(0-2) +1/4(0-2)) = 1,5 бит Количество информации достигает максимального значения, если события равновероятны, поэтому количество информации можно рассчитать по формуле . Задача2: В корзине лежит 16 шаров разного цвета. Сколько информации несет сообщение, что достали белый шар? т.к. N = 16 шаров, то I = log2 N = log2 16 = 4 бит. Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |