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.


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.