где N – это количество знаков в алфавите знаковой системы или мощность

Подходы к понятию информации и измерению информации. Информационные объекты различных видов. Универсальность дискретного (цифрового) представления информации

*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

*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 = 2^I

*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 = 2^I,
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:

I_с = 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 = 2^I можно определить количество информации, которое несет знак в двоичной знаковой системе: N=2 Þ 2=2I Þ 2¹=2^I Þ 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.

* 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 независимымобразом 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 = 2^I

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 = 2^I = 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 = 2^I

* Дискретное (цифровое) представление видеоинформации

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).