Единицы измерения количества информации

Количество информации как мера уменьшения неопределенности

Информация, как материя и энергия, обладает определенным объемом, который может быть измерен. Но так как информация — это величина относительная, то в математике к информации применяют вероятностный подход, учитывающий ценность информации для конкретного получателя. Так, при использовании или распространении сведений, знаний человек, как правило, ожидает результата, который может быть достигнут с большей или меньшей степенью вероятности, которая указывает на неопределенность информации. Таким образом, чем большим количеством информации владеет пользователь, тем больше и точнее она может быть определена и измерена.

В электронно-вычислительных машинах, устройствах и средствах техники связи используется объемный способ измерения информации, учитывающий количество символов, содержащихся в сообщении. Длина сообщения при этом обусловлена используемым алфавитом.

Наименьшей единицей измерения информации является бит — это двоичная ячейка памяти, которая может находиться в двух состояниях: «0», когда амплитуда импульса равна 0 или близка к нему, и «1» — когда амплитуда импульса приближена к напряжению источника питания. Блоки данных, объединяющие 8 бит, называют байтами, а их номера — адресами. В свою очередь, определенная количественная совокупность байт называется машинным словом.

На практике чаще используют более крупные единицы измерения информации:

1 Кбайт = 2¹⁰ байт;

1 Мбайт = 2²⁰ байт;

1 Гбайт = 2³⁰ байт.

Существуют иные системы меры определения количества информации:

1. Синтаксическая мера информации. Используется для определения количественных мер информации и опирается на вводе двух параметров: количество информации I и объем данных V _д.

2. Система измерения объема данных V _д. Объем данных в сообщении измеряется количеством символов (разрядов). Единица измерения зависит от системы счисления.

3. Система измерения количества информации I. Она позволяет определить количество информации в сообщении об объекте, который может находиться в одном из равновероятных E -состояний, и использует формулу Хартли:

I = log₂ E.

Из обозначенного выражения видно, что чем неопределеннее была ситуация до получения сообщения (т. е. чем большее количество состояний мог принимать объект), тем большее количество информации несет данное сообщение.

Дата добавления: 2013-12-12