Ölçüm bilgilere Anlamlı yaklaşım: Bilmeniz gereken her şey

Ölçüm bilgilere geçmeden önce, bize tanımını tanıştırayım ve biz neyle ilgili olduğunu anlamak zorundadır.

tanım

Bilgi - içeriği ne olursa olsun bu bilgiler, mesajlar, tüm formlar, formlarda veri. bir kağıt parçası üzerine yazılmış bile tam bir saçmalık, bilgi olarak kabul edilebilir. Ancak, Rus federal yasa bu tanım.

Aşağıdaki değerler uluslararası standartlara izole edilebilir:

• nesneler, gerçekler, fikirler, değerler, görüş bilginin belirli bir bağlamda insan arasında verilen;
• Belirli bir bağlamda özel bir anlama sahip gerçekler, olaylar, değerler, şeylerin, kavramların bilgisi.

Veriler - Bir materialized olduğunu , sunum şekli bazı metinlerde, bu iki kavram birbirinin yerine kullanılabilir halde.

ölçüm Yöntemleri

bilgi kavramı farklı tanımlanır. Farklı şekillerde ölçülür. Ölçüm bilgilere ana yaklaşımlar şunlardır:

1. Alphabetization.
2. Olasılık yaklaşım.
3. Ölçüm bilgilere Anlamlı bir yaklaşım.

Hepsi farklı tanımlara uygun ve görüşler verileri ile ilgili olarak farklı yazarların bir çeşitlilik var. Olasılık yaklaşım BİR kuruldu Kolmogorov konusunu dikkate almadı ve veri transferi olursa olsun gönderen ve onun konunun almak için ne kadar önemli olduğunu ona miktarını ölçen, olmasıdır. Shannon tarafından oluşturulan bilginin ölçümü Anlamlı yaklaşım, hesap daha fazla değişken içine alır ve ana bilgisayar için bu verilerin öneminin değerlendirilmesi bir türüdür. Ama sırayla her şeye bakalım.

olasılık yaklaşımı

Belirtildiği gibi, bilginin miktarının ölçümü yaklaşımları çok farklıdır. Bu yaklaşım 1948 yılında Shannon tarafından geliştirilmiştir. Bu gerçeği yatıyor bilgi miktarı olayları ve bunların olasılık sayısına bağlıdır. her olayın olasılığını - _ı olayları ve p sayısı - gerekli sayıda N, - ki burada, aşağıdaki formüle ait olabilir, bu yaklaşım elde edilen bilgi miktarını hesaplayın.

alfabe

bilgi miktarını hesaplamak için tamamen kendine yeten yöntem. O mesajın yazılmış ve yazılı içeriğin numarası ile ilişkilendirmek olmadığını dikkate almaz. bilgi miktarını hesaplamak için biz alfabenin güç ve metin miktarını bilmemiz gerekir. Aslında, güç alfabenin sınırlı değildir. Ancak, bilgisayarlar 256 karakter yeterli güç alfabe kullanıyor. bilgi onunla bilgisayarda basılı metnin bir sembol taşıyan Yani biz sayabilir. = 2 ⁸ 256 ^için, bir sembol veri 8 bittir.

Bit 1 - bu minimum, bölünmez bilgi sayısıdır. Shannon göre, iki bilginin belirsizliği azaltır veri miktarıdır.

8 bit = 1 bayt.

1024 byte = 1 kilobayt.

1 kilobayt = 1024 Mb.

düşünce

Gördüğünüz gibi, bilginin ölçümü yaklaşımları çok farklıdır. onun miktarını ölçmek için başka bir yolu yoktur. Bu miktar aynı zamanda kaliteyi sadece değerlendirmenize olanak sağlar. bilginin ölçüme Anlamlı yaklaşım dikkate verilerin yararlılığını almasına izin veriyor. Ayrıca, bu yaklaşım veri miktarı insanları alacak yeni bilgi miktarına göre belirlenir, mesajın girmiş demektir.

matematik formüller ile ifade için, veri miktarı, 2 kez insan bilgisinin belirsizliği azaltmak gerekir 1bitu için eşittir. Böylece, bilgi miktarını belirlemek için aşağıdaki formül kullanılır:

X = log ₂ N, burada X - veri sayısı, ve N - eşit olası sonuçların sayısı. Örneğin, bulmaca çözmek.

dört kenarlı üç kenarlı piramit olduğunu varsayalım. Eğer o kadar atmak zaman dört yönden birine düşecek bir şans var. Bu nedenle, N = 4 (equiprobable sonuçların sayısı). Bildiğiniz gibi bir parayı havaya ve bekliyoruz eğer kenar yükselmeye daha bizim nesne böylece yüzlerinden biri üzerinde düşecek ve şansı da daha az olacaktır.

Karar. X = log ₂ N = _{2 Nisan} = 2 log.

Eğer, 2. sonucunu görebilirsiniz Ama bu rakam ne gibi? Belirtildiği gibi, ölçü asgari bölünmez birimi - bit. Sonuç olarak, düşüşten sonra biz bilginin 2 parçaları var.

Veri ölçüme yaklaşımlar logaritma hesaplanması için kullanılır. Eğer bu işlemleri basitleştirmek için logaritma bir hesap makinesi veya özel bir tabloyu kullanabilirsiniz.

uygulama

Eğer bilgi ölçümü için anlamlı bir yaklaşımdan, bu makalede özellikle veri kazanılan bilgi yararlı bulabilirsiniz Nerede? Hiç şüphesiz, bilgisayarda sınav. konunun göz önünde bulundurulması daha kolay özellikle iç ve dış bellek boyutunda, bilgisayar teknolojisinde gezinmek kolaylaştırır. Aslında, bu bilgidir bilimde dışında yok pratik değeri. Hiçbir işveren belge üzerinde basılı bilgi miktarını hesaplamak için zorlar veya bir program yazmam. programlamada, nereye bir değişkene ayrılan bellek miktarını belirtmek gerekir olmasıdır.