Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
Единицы измерения информации в вычислительной технике
| 1 бит | ||
| 1 байт | = 8 бит | |
| 1 Кбайт (килобайт) | = 210 байт = 1024 байт | ~ 1 тысяча байт |
| 1 Мбайт (мегабайт) | = 210 Кбайт = 220 байт | ~ 1 миллион байт |
| 1 Гбайт (гигабайт) | = 210 Мбайт = 230 байт | ~ 1 миллиард байт |
Информационный объем сообщения (информационная емкость сообщения) - количество информации в сообщении, измеренное в битах, байтах или производных единицах (Кбайтах, Мбайтах и т.д.).
В теории информации количеством информации называют числовую характеристику сигнала, которая не зависит от его формы и содержания и характеризует неопределенность, которая исчезает после получения сообщения в виде данного сигнала. В этом случае количество информации зависит от вероятности получения сообщения о том или ином событии.
Для абсолютно достоверного события (событие обязательно произойдет, поэтому его вероятность равна 1) количество информации в сообщении о нем равно 0. Чем невероятнее событие, тем большее количество информации несет сообщение о нем. Лишь при равновероятных ответах ответ “да” или “нет” несет один бит информации.
Количество информации при вероятностном подходе можно вычислить, пользуясь следующими формулами:
1). Формула Хартли.
I = log2 N или 2I = N,
где N - количество равновероятных событий (число возможных выборов),
I - количество информации.
2). Модифицированная формула Хартли.
и формула имеет вид
I = log2 (1/p) = - log2 p
где p- вероятность наступления каждого из N возможных равновероятных событий.
3). Формула Шеннона.
H = S pi hi = - S pi log2 pi
где pi - вероятность появления в сообщении i-го символа алфавита;
hi = log2 1/pi = - log2 pi - количество собственной информации, переносимой одним символом;
Н - среднее значением количества информации.
Измерение информации
УМЕТЬ
Технический аспект измерения информации
Date: 2015-09-02; view: 431; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА... |