정보 측정에 대한 의미있는 접근 방식 : 알아야 할 모든 것

정보 측정을 시작하기 전에 정의를 소개하고 우리가 무엇을 다루고 있는지 알아 봅시다.

정의

정보는 정보, 메시지, 데이터입니다.내용에 관계없이 모든 표현, 형태. 종이에 쓰여진 완전한 쓰레기조차도 정보로 간주 될 수 있습니다. 그러나이 정의는 러시아 연방법에서 가져온 것입니다.

다음 값은 국제 표준과 구별 될 수 있습니다.

• 사람들이 특정 맥락에서 교환하는 대상, 사실, 아이디어, 의미, 의견에 대한 지식;
• 특정 상황에서 특정 의미를 갖는 사실, 사건, 의미, 사물, 개념에 대한 지식.

데이터는 정보 표현의 구체화 된 형태이지만 일부 텍스트에서는이 두 개념을 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.

측정 방법

정보는 다른 방식으로 정의됩니다. 또한 다른 방식으로 측정됩니다. 정보 측정에 대한 다음과 같은 주요 접근 방식을 구별 할 수 있습니다.

1. 알파벳순 접근.
2. 확률 적 접근.
3. 정보 측정에 대한 의미있는 접근 방식.

그들은 모두 다른 정의에 해당하고데이터에 대해 서로 다른 의견을 가진 저자가 다릅니다. 확률 론적 접근 방식은 A.N. Kolmogorov는 정보 전송의 주제를 고려하지 않았습니다. 즉, 전송 및 수신 주제에 대해 얼마나 중요한지에 관계없이 그 양을 측정합니다. K. Shannon에 의해 생성 된 정보 측정에 대한 의미있는 접근 방식은 더 많은 변수를 고려하며 수신 당사자에 대한이 데이터의 중요성에 대한 일종의 평가입니다. 하지만 모든 것을 순서대로 살펴 보겠습니다.

확률 적 접근

이미 언급했듯이정보의 양은 매우 다양합니다. 이 접근 방식은 1948 년 Shannon에 의해 개발되었습니다. 정보의 양은 사건의 수와 그 확률에 달려 있다는 사실에 있습니다. 다음 공식을 사용하여이 접근 방식으로 얻은 정보의 양을 계산할 수 있습니다. 여기서 I는 필요한 양, N은 이벤트 수, p_나는 각 특정 사건의 확률입니다.

알파벳

완전히 독립적 인 계산 방법정보의 양. 메시지에 정확히 쓰여진 내용을 고려하지 않고 내용과 글의 양을 연관시키지 않습니다. 정보의 양을 계산하려면 알파벳의 힘과 텍스트의 양을 알아야합니다. 사실 알파벳의 힘은 무한합니다. 그러나 컴퓨터는 충분한 256 자 알파벳을 사용합니다. 따라서 인쇄 된 텍스트의 한 문자가 컴퓨터에 얼마나 많은 정보를 전달하는지 계산할 수 있습니다. 256 = 2 이후⁸ 이면 한 문자는 8 데이터 비트입니다.

1 비트는 분할 할 수없는 최소 정보입니다. Shannon에 따르면 이것은 지식의 불확실성을 절반으로 줄이는 데이터의 양입니다.

8 비트 = 1 바이트.

1024 바이트 = 1 킬로바이트.

1024 킬로바이트 = 1 메가 바이트.

생각한다

보시다시피 정보 측정에 대한 접근 방식은다르다. 수량을 측정하는 또 다른 방법이 있습니다. 수량뿐만 아니라 품질도 평가할 수 있습니다. 정보 측정에 대한 의미있는 접근 방식을 통해 데이터의 유용성을 고려할 수 있습니다. 또한이 접근 방식은 메시지에 포함 된 정보의 양이 사람이 받게 될 새로운 지식의 양에 따라 결정된다는 것을 의미합니다.

수학 공식으로 표현하면1 비트에 해당하는 정보의 양은 인간 지식의 불확실성을 2 배로 줄여야합니다. 따라서 다음 공식을 사용하여 정보의 양을 결정합니다.

X = 로그₂H, 여기서 X는 수신 된 데이터의 양이고 H는 똑같이 가능한 결과의 수입니다. 예를 들어 문제를 해결해 봅시다.

4 개의 3면 피라미드가 있다고 가정합니다.파티. 던질 때 네면 중 하나로 떨어질 가능성이 있습니다. 따라서 H = 4 (동등한 결과의 수). 당신이 상상할 수 있듯이, 우리의 물체가 얼굴 중 하나에 떨어지고 서있을 가능성은 동전을 던지고 그것이 가장자리에 서있을 것이라고 기대하는 것보다 적습니다.

결정. X = 로그₂H = 로그₂4 = 2.

보시다시피 결과는 2입니다.하지만이 숫자는 무엇입니까? 이미 언급했듯이 가장 작은 분할 할 수없는 측정 단위는 약간입니다. 그 결과 가을 이후 우리는 2 비트의 정보를 받았습니다.

정보를 측정하는 방법은 계산을 위해 로그를 사용합니다. 이러한 단계를 단순화하기 위해 계산기 또는 특수 로그 테이블을 사용할 수 있습니다.

연습

에서 얻은 지식으로 어디서 혜택을 볼 수 있습니까이 기사, 특히 정보 측정에 대한 의미있는 접근 방식에 대한 데이터? 컴퓨터 과학 시험에서 의심의 여지가 없습니다. 고려되는 문제를 통해 특히 내부 및 외부 메모리 크기에서 컴퓨터 기술을 더 잘 탐색 할 수 있습니다. 사실,이 지식은 과학을 제외하고는 실용적인 가치가 없습니다. 어떤 고용주도 인쇄 된 문서 나 서면 프로그램의 정보량을 계산하도록 강요하지 않습니다. 프로그래밍에서 변수에 할당 된 메모리 크기를 설정해야하는 경우가 아니면.