Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Как измеряется количество информации?
|
|
Какое количество информации содержится, к примеру, в тексте романа " Война и мир", во фресках Рафаэля или в генетическом коде человека? Ответа на эти вопросы наука не даёт и, по всей вероятности, даст не скоро. А возможно ли объективно измерить количество информации? Важнейшим результатом теории информации является следующий вывод:
| В определенных, весьма широких условиях можно пренебречь качественными особенностями информации, выразить её количество числом, а также сравнить количество информации, содержащейся в различных группах данных. |
В настоящее время получили распространение подходы к определению понятия " количество информации", основанные на том, что информацию, содержащуюся в сообщении, можно нестрого трактовать в смысле её новизны или, иначе, уменьшения неопределённости наших знаний об объекте. Эти подходы используют математические понятия вероятности и логарифма. Если вы еще не знакомы с этими понятиями, то можете пока пропустить этот материал.
Подходы к определению количества информации. Формулы Хартли и Шеннона.
Американский инженер Р. Хартли в 1928 г. процесс получения информации рассматривал как выбор одного сообщения из конечного наперёд заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации I, содержащееся в выбранном сообщении, определял как двоичный логарифм N.
Допустим, нужно угадать одно число из набора чисел от единицы до ста. По формуле Хартли можно вычислить, какое количество информации для этого требуется: I = log2100 > 6, 644. Таким образом, сообщение о верно угаданном числе содержит количество информации, приблизительно равное 6, 644 единицы информации. Приведем другие примеры равновероятных сообщений:
Определим теперь, являются ли равновероятными сообщения " первой выйдет из дверей здания женщина" и " первым выйдет из дверей здания мужчина". Однозначно ответить на этот вопрос нельзя. Все зависит от того, о каком именно здании идет речь. Если это, например, станция метро, то вероятность выйти из дверей первым одинакова для мужчины и женщины, а если это военная казарма, то для мужчины эта вероятность значительно выше, чем для женщины. Для задач такого рода американский учёный Клод Шеннон предложил в 1948 г. другую формулу определения количества информации, учитывающую возможную неодинаковую вероятность сообщений в наборе.
Легко заметить, что если вероятности p1,..., pN равны, то каждая из них равна 1 / N, и формула Шеннона превращается в формулу Хартли. Помимо двух рассмотренных подходов к определению количества информации, существуют и другие. Важно помнить, что любые теоретические результаты применимы лишь к определённому кругу случаев, очерченному первоначальными допущениями. |
В качестве единицы информации Клод Шеннон предложил принять один бит (англ. bit — bi nary digi t — двоичная цифра).
| Бит в теории информации — количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений (типа " орел" —" решка", " чет" —" нечет" и т.п.). В вычислительной технике битом называют наименьшую " порцию" памяти компьютера, необходимую для хранения одного из двух знаков " 0" и " 1", используемых для внутримашинного представления данных и команд. |
Бит — слишком мелкая единица измерения. На практике чаще применяется более крупная единица — байт, равная восьми битам. Именно восемь битов требуется для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256=28).
Широко используются также ещё более крупные производные единицы информации:
- 1 Килобайт (Кбайт) = 1024 байт = 210 байт,
- 1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 Кбайт = 220 байт,
- 1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 230 байт.
В последнее время в связи с увеличением объёмов обрабатываемой информации входят в употребление такие производные единицы, как:
- 1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 240 байт,
- 1 Петабайт (Пбайт) = 1024 Тбайт = 250 байт.
За единицу информации можно было бы выбрать количество информации, необходимое для различения, например, десяти равновероятных сообщений. Это будет не двоичная (бит), а десятичная (дит) единица информации.
|
|