Алгоритмы и расчеты: Теория и практика. основные концепции. ИВВ. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: ИВВ
Издательство: Издательские решения
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 0
isbn: 9785006255128
Скачать книгу
данных, статистических моделей или других методов. Важно иметь достаточно точную оценку вероятностей, чтобы алгоритм мог дать правильные результаты и применим в реальных условиях.

      2. Логарифм: Формула содержит логарифм (база 2) от вероятности p_ij (log2 (p_ij)). Логарифм используется в формуле для измерения количества информации, содержащейся в каждом символе при его передаче через канал. Логарифмическая шкала позволяет выразить информацию в битах или иных единицах измерения информации.

      Основание логарифма (в данном случае – база 2) определяет единицу измерения информации и соответствует двоичной системе. Таким образом, значение логарифма будет выражать, сколько битов информации содержится в каждом символе.

      Когда вероятность p_ij близка к 1, это означает, что символ i с большой вероятностью будет передан через канал j. Соответственно, такой символ будет содержать более значимую или "информативную" информацию. В результате значение логарифма будет ближе к максимальному значению, что указывает на большое количество информации.

      В случае, когда вероятность p_ij близка к 0, символ i с низкой вероятностью будет передан через канал j. Такой символ будет содержать меньшую информацию, и значение логарифма будет приближаться к 0 или быть отрицательным.

      Использование логарифмов позволяет учесть неравномерность распределения информации в символах и на основе этого определить, как эффективно происходит передача информации через канал.

      3. Общая энтропия: Формула вычисляет сумму информации для каждого символа i и канала j и затем усредняет результаты по всем возможным значениям символов и каналов. Результат этой суммы и является общей мерой информации источника данных, известной как энтропия.

      Сумма информации для каждого символа и канала ((p_ij * log2(p_ij)) / log2(n)) вычисляет количество информации, содержащейся в каждом символе при передаче через определенный канал. Затем эти значения усредняются (суммируются для всех символов и каналов и делятся на общее количество символов и каналов), чтобы получить общую меру информации – энтропию.

      Энтропия позволяет оценить, насколько эффективно источник данных использует доступный канал связи. Чем выше энтропия, тем больше информации содержится в передаваемых символах, и тем менее эффективно используется канал связи. В случае, когда энтропия равна 0, это означает, что все символы передаются с вероятностью 1, и информация полностью идентична и без потерь.

      Энтропия является важным понятием в теории информации и используется во многих областях, таких как сжатие данных, обработка сигналов, статистика и т. д.

      4. Размер алфавита n: Логарифм (база 2) от размера алфавита n (log2 (n)) используется в знаменателе формулы. Это делается для нормирования информации на количество возможных символов (или состояний) в алфавите.

      Размер алфавита n определяет количество различных символов или состояний, которые могут быть переданы или использованы. В контексте формулы, использование логарифма размера алфавита в знаменателе позволяет нормировать