Подходы к понятию и измерению информации. Тема Подходы к понятию информации и измерению информации. Подходы к понятию информации и измерению информации. Информационные объекты различных видов. Универсальность дискретного (цифрового) представления информации
 Скачать 20.34 Kb.
|
|
Тема Подходы к понятию информации и измерению информации. Информационные объекты различных видов. Универсальность дискретного (цифрового) представления информации Давайте составим план, что бы мы хотели сделать с имеющейся у нас информацией. Хранить? — возможно. Передавать — скорее всего, а может быть даже и продавать. Обрабатывать и получать новую — вполне возможно! Во всех трех случаях, которые называют основными информационными процессами, нам нужно информацию измерять. В случае хранения, чтобы быть уверенными, что объем хранилища и объем нашей информации соответствуют друг другу, в передаче или продаже — чтобы объем продажи соответствовал цене, в случае обработки, чтобы рассчитать время, за которое этот объем может быть обработан. Во всех трех случаях мы говорим о соответствиях объемов, но если нам известно как вычислить объем хранилища в м3, количество денег в рублях или иной валюте, время, то с вычислением объема информации нужно разбираться Целью нашего урока будет определить способы измерения информации и сравнить их. Задачи Для этого нужно будет определить: — от чего зависит объем информации, — какими единицами ее измерять. *ИНФОРМАЦИЯ-- фундаментальное понятие науки, поэтому определить его исчерпывающим образом через какие-то более простые понятия невозможно С позиции человека информация – это содержание разных сообщений, это самые разнообразные сведения, которые человек получает из окружающего мира через свои органы чувств. *Подходы к понятию информации Функциональная концепция: Информация и информационные процессы присущи только живой природе, являются ее функцией Антропоцентрическая концепция: Информация и информационные процессы присущи только человеку *Существует два подхода к измерению информации: содержательный (вероятностный); объемный (алфавитный). *Содержательный (вероятностный) подход к измерению информации. Количество информации можно рассматривать как меру уменьшения неопределенности знания при получении информационных сообщений. Главная формула информатики связывает между собой количество возможных информационных сообщений N и количество информации I, которое несет полученное сообщение: N = 2I *За единицу количества информации принимается такое количество информации, которое содержится в информационном сообщении, уменьшающем неопределенность знания в два раза. Такая единица названа бит. Бит – наименьшая единица измерения информации. *С помощью набора битов можно представить любой знак и любое число. Знаки представляются восьмиразрядными комбинациями битов – байтами. 1байт = 8 битов=23битов Байт – это 8 битов, рассматриваемые как единое целое, основная единица компьютерных данных. *Рассмотрим, каково количество комбинаций битов в байте. Если у нас две двоичные цифры (бита), то число возможных комбинаций из них: 22=4: 00, 01, 10, 11 Если четыре двоичные цифры (бита), то число возможных комбинаций: 24=16: 0000, 0001, 0010, 0011, 0100, 0101, 0110, 0111, 1000, 1001, 1010, 1011, 1100, 1101, 1110, 1111 *Так как в байте- 8 бит (двоичных цифр), то число возможных комбинаций битов в байте: 28=256, т.о., байт может принимать одно из 256 значений или комбинаций битов. *Для измерения информации используются более крупные единицы: килобайты, мегабайты, гигабайты, терабайты и т.д. 1 Кбайт =1 024 байт 1 Мбайт = 1 024 Кбайт 1 Гбайт = 1 024 Мбайт 1 Тбайт = 1 024 Гбайт *Проведем аналогию с единицами длины: если 1 бит «соответствует» 1 мм, то: 1 байт – 10 мм = 1см; 1 Кбайт – 1000 см = 10 м; 1 Мбайт – 10 000 м = 10 км; 1 Гбайт – 10 000 км (расстояние от Москвы до Владивостока). Страница учебника содержит приблизительно 3 Кбайта информации; 1 газета – 150 Кбайт. *Объемный (алфавитный подход) к измерению информации Алфавитный подход позволяет измерить количество информации в тексте, составленном из символов некоторого алфавита. *Алфавитный подход к измерению информации Это объективный, количественный метод для измерения информации, циркулирующей в информационной технике. *Алфавит- множество символов, используемых для представления информации. Мощность алфавита – число символов в алфавите (его размер) N. *Например, алфавит десятичной системы счисления – множество цифр- 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9. Мощность этого алфавита – 10. Компьютерный алфавит, используемый для представления текстов в компьютере, использует 256 символов. Алфавит двоичной системы кодирования информации имеет всего два символа- 0 и 1. Алфавиты русского и английского языков имеют различное число букв, их мощности – различны. *Информационный вес символа (количество информации в одном символе), выраженный в битах (i), и мощность алфавита (N) связаны между собой формулой: N = 2i где N – это количество знаков в алфавите знаковой системы или мощность Тогда информационный вес символа: i = log2N *Информационная емкость знаков зависит от их количества в алфавите. Так, информационная емкость буквы в русском алфавите, если не использовать букву «ё», составляет: 32 = 2I , I=ln32/ln2=3.46/0.69=5 I = 5 битов В латинском алфавите 26 букв. Информационная емкость буквы латинского алфавита также 5 битов. *Количество информации в сообщении или информационный объём текста- Ic, равен количеству информации, которое несет один символ-I, умноженное на количество символов K в сообщении: Iс = K * i БИТ *Например, в слове «информатика» 11 знаков (К=11), каждый знак в русском алфавите несет информацию 5 битов (I=5), тогда количество информации в слове «информатика» Iс=5х11=55 (битов). С помощью формулы N = 2I можно определить количество информации, которое несет знак в двоичной знаковой системе: N=2 2=2I 21=2I I=1 бит Таким образом, в двоичной знаковой системе 1 знак несет 1 бит информации. При двоичном кодировании объем информации равен длине двоичного кода. Чем большее количество знаков содержит алфавит знаковой системы, тем большее количество информации несет один знак. *Информационные объекты различных видов *Информационный объект – обобщающее понятие, описывающее различные виды объектов; это предметы, процессы, явления материального или нематериального свойства, рассматриваемые с точки зрения их информационных свойств. Простые информационные объекты: звук, изображение, текст, число. Комплексные (структурированные) информационные объекты: элемент, база данных, таблица, гипертекст, гипермедиа. *Информационный объект: обладает определенными потребительскими качествами (т.е. он нужен пользователю); допускает хранение на цифровых носителях; допускает выполнение над ним определенных действий путем использования аппаратных и программных средств компьютера. Табличные процессоры Электронные таблицы Пакеты мультимедийных презентаций Компьютерные презентации СУБД – системы управления базами данных Базы данных Клиент-программа электронной почты Электронные письма, архивы, адресные списки Программа-обозреватель Интернета (браузер) Web-страницы, файлы из архивов Интернета *Универсальность дискретного (цифрового) представления информации. * Текстовая информация дискретна – состоит из отдельных знаков Для обработки текстовой информации на компьютере необходимо представить ее в двоичной знаковой системе. Каждому знаку необходимо поставить в соответствие уникальный 8-битовый двоичный код, значения которого находятся в интервале от 00000000 до 11111111 (в десятичном коде от 0 до 255). * Дискретное (цифровое) представление графической информации Изображение на экране монитора дискретно. Оно составляется из отдельных точек- пикселей. Пиксель — минимальный участок изображения, которому независимым образом можно задать цвет. * В процессе дискретизации могут использоваться различные палитры цветов. Каждый цвет можно рассматривать как возможное состояние точки. Количество цветов N в палитре и количество информации I, необходимое для кодирования цвета каждой точки, вычисляется по формуле: N = 2I Пример Наиболее распространенными значениями глубины цвета при кодировании цветных изображений являются 4, 8, 16 или 24 бита на точку. Можно определить количество цветов в 24-битовой палитре: N = 2I = 224 = 16 777 21бит. * Дискретное (цифровое) представление звуковой информации Частота дискретизации звука — это количество измерений громкости звука за одну секунду. Глубина кодирования звука — это количество информации, которое необходимо для кодирования дискретных уровней громкости цифрового звука. Если известна глубина кодирования, то количество уровней громкости цифрового звука можно рассчитать по формуле N = 2I * Дискретное (цифровое) представление видеоинформа ВИДЕОИНФОРМАЦИЯ -это сочетание звуковой и графической информации. Кроме того, для создания на экране эффекта движения используется дискретная технология быстрой смены статических картинок. Способ уменьшения объема видео: первый кадр запоминается целиком (ключевой), а в следующих сохраняются только отличия от начального кадра (разностные кадры). |