Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Подходы к определению количества информации. Формулы Хартли и Шеннона.

Информация и информационные технологии

Понятие об информации

 

Несмотря на то, что с понятием информации мы сталкиваемся ежедневно, строгого и общепризнанного ее определения до сих пор не существует, поэтому вместо определения обычно используют понятие об информации. Понятия, в отличие от определений, не даются однозначно, а вводятся на примерах, причем каждая научная дициплина, делает это по-своему, выделяя в качестве основных компонентов те, которые наилучшим образом соответствуют ее предмету и задачам. При этом типична ситуация, когда понятие об информации, введенное в рамках одной научной дисциплины, может опровергаться конкретными примерами и фактами, полученными в рамках другой науки. Например, представление об информации как о совокупности данных, повышающих уровень знаний об объективной реальности окружающего мира, характерное для естественных наук, может быть опровергнуто в рамках социальных наук. Нередки также случаи, когда исходные компоненты, составляющие понятие информации, подменяют свойствами информационных объектов, например, когда понятие информации вводят как совокупность данных, которые «могут быть усвоены и преобразованы в знания».

 

Для информатики как технической науки понятие информации не может основываться на таких антропоцентрических понятиях, как знание, и не может опираться только на объективность фактов и свидетельств. Средства вычислительной техники обладают способностью обрабатывать информацию автоматически, без участия человека, и ни о каком знании или незнании здесь речь идти не может. Эти средства могут работать с искусственной, абстрактной и даже с ложной информацией, не имеющей объективного отражения ни в природе, ни в обществе.

 

В этой работе мы даем новое определение информации, основанное на ранее продемонстрированном факте взаимодействия данных и методов в момент ее образования.

 

Информация — это продукт взаимодействия данных и адекватных им методов.

Информация - это обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств.

 

Люди обмениваются информацией в форме сообщений. Сообщение -это форма представления информации в виде речи, текстов, жестов, взглядов, изображений, цифровых данных, графиков, таблиц и т.п.

 

Одно и то же информационное сообщение (статья в газете, объявление, письмо, телеграмма, справка, рассказ, чертёж, радиопередача и т.п.) может содержать разное количество информации для разных людей. в зависимости от их предшествующих знаний, от уровня понимания этого сообщения и интереса к нему.

 

Так, сообщение, составленное на японском языке, не несёт никакой новой информации человеку, не знающему этого языка, но может быть высокоинформативным для человека, владеющего японским. Никакой новой информации не содержит и сообщение, изложенное на знакомом языке, если его содержание непонятно или уже известно.

 

Информация есть характеристика не сообщения, а соотношения между сообщением и его потребителем. Без наличия потребителя, хотя бы потенциального, говорить об информации бессмысленно.

 

В случаях, когда говорят об автоматизированной работе с информацией посредством каких-либо технических устройств, обычно в первую очередь интересуются не содержанием сообщения, а тем, сколько символов это сообщение содержит.

 

Применительно к компьютерной обработке данных под информацией понимают некоторую последовательность символических обозначений (букв, цифр, закодированных графических образов и звуков и т.п.), несущую смысловую нагрузку и представленную в понятном компьютеру виде. Каждый новый символ в такой последовательности символов увеличивает информационный объём сообщения.

 

Информация может существовать в виде:

* текстов, рисунков, чертежей, фотографий;

* световых или звуковых сигналов;

* радиоволн;

* электрических и нервных импульсов;

* магнитных записей;

* жестов и мимики;

* запахов и вкусовых ощущений;

* хромосом, посредством которых передаются по наследству признаки и свойства организмов и т.д.

Предметы, процессы, явления материального или нематериального свойства, рассматриваемые с точки зрения их информационных свойств, называются информационными объектами.

Передача информации

Информация передаётся в форме сообщений от некоторого источника информации к её приёмнику посредством канала связи между ними. Источник посылает передаваемое сообщение, которое кодируется в передаваемый сигнал. Этот сигнал посылается по каналу связи. В результате в приёмнике появляется принимаемый сигнал, который декодируется и становится принимаемым сообщением.

 

 

канал связи

 

ИСТОЧНИК

 

----------->

ПРИЁМНИК

 

Примеры:

1. Cообщение, содержащее информацию о прогнозе погоды, передаётся приёмнику (телезрителю) от источника. специалиста-метеоролога посредством канала связи. телевизионной передающей аппаратуры и телевизора.

2. Живое существо своими органами чувств (глаз, ухо, кожа, язык и т.д.) воспринимает информацию из внешнего мира, перерабатывает её в определенную последовательность нервных импульсов, передает импульсы по нервным волокнам, хранит в памяти в виде состояния нейронных структур мозга, воспроизводит в виде звуковых сигналов, движений и т.п., использует в процессе своей жизнедеятельности.

Передача информации по каналам связи часто сопровождается воздействием помех, вызывающих искажение и потерю информации.

Измерение количества 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

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.

 

Формула Хартли: I = log2N

 

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.

 

Примеры равновероятных сообщений:

1. при бросании монеты: 'выпала решка', 'выпал орел';

2. на странице книги: 'количество букв чётное', 'количество букв нечётное'.

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.

 

Формула Шеннона: I = (p1log2 p1 + p2 log2 p2 +... + pN log2 pN),

где pi. вероятность того, что именно i-е сообщение выделено в наборе из N сообщений.

 

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. binarydigit. 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.

 

Информацию можно:

* создавать;

* передавать;

* воспринимать;

* иcпользовать;

* запоминать;

* принимать;

* копировать;

 

* формализовать;

* распространять;

* преобразовывать;

* комбинировать;

* обрабатывать;

* делить на части;

* упрощать;

 

* собирать;

* хранить;

* искать;

* измерять;

* разрушать;

Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...