Содержание:

В теории изучается два метода для измерения количественного показателя сведений:

  1. Вероятностный

  2. Алфавитный

Они отличаются друг от друга, поэтому рассмотрим каждый подробнее.

Вероятностный метод

Заключается в том, что не все события могут произойти, а также отличается частота их появления. С какой вероятностью появляется некоторое явление, является величиной, которая показывает, как часто появляется это событие при одних условиях. Вероятность обозначается p и она варьируется в пределах от 0 до 1. Где 0 - это невозможно явление, 1 - это событие возможно, если вероятность наступления и отсутствия равна, тогда р=0,5.

Клод Шеннон основал теорию чем сделал настоящий прорыв в истории развития информатики, а именно он предложил следующую форму для определения количества сведений и равновероятных событий.

Шеннон говорил о том, что оно более информативно, в случае, когда оно было более ожидаемо. Для применения его подхода нужно более подробно описать более вероятное явление. В повседневной жизни мы всегда более подробно описываем, то событие, которое наиболее вероятно для наступления. Остальное мы просто не берем во внимание.

количественная информация

Алфавитный метод измерения количества информации

Алфавитный подход заключается в определении количественной информации, которая составляет текстовое сообщение, составленное из символов одного алфавита.

Алфавит в этом случае – знаковые обозначения, используемые в языке для передачи сведений, данных и пр. К обозначениям относятся скобки, знаки, цифры и буквы.

В этом подходе также используется такое понятие как, мощность алфавита – количественная составляющая алфавита.

Вычислить его можно по формуле N=2i, где i – информационный вес символа.

Единицы измерения

Весь информационный массив измеряется в следующих величинах бит, байт, килобайт, мегабайт и т.д.

Наименьшая единица – это бит. В 1 байте 8 бит.

1 бит – это количество сведений, данных и пр., которое требуется чтобы определить одно равновероятное событие из нескольких.

Информацию рассматривают с точки зрения последовательности длинной в 1 байт.

1 Кб = 1024 б = 210 б

1 Мб = 1024 Кб = 210 Кб

1 Гб = 1024 Мб = 210 Мб

1 Тб = 1024 Гб = 210 Гб

Делая вывод, говорим о том, что подходы к измерению информации разные, также они дадут разные результаты. Чем более вероятно явление, тем больше информации. В алфавитном же подходе, зависит от объема текста, в котором рассчитывается объем сведений и количественного показателя символов в алфавите.