Главная Случайная страница


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 неотразимый комплимент 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: 185; Нарушение авторских прав

mydocx.ru - 2015-2019 year. (0.004 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию