Понятие количества информации. Формулы Хартли и Шеннона

Количеством информации называют числовую характеристику сигнала, отражающую ту степень неопределенности (неполноту знаний), которая исчезает после получения сообщения в виде данного сигнала.

Эту меру неопределенности в теории информации называют энтропией.

Если в результате получения сообщения достигается полная ясность в каком-то вопросе, говорят, что была получена полная или исчерпывающая информация и необходимости в получении дополнительной информации нет. И, наоборот, если после получения сообщения неопределенность осталась прежней, значит, информации получено не было (нулевая информация).

Приведенные рассуждения показывают, что между понятиями информация, неопределенность и возможность выбора существует тесная связь. Так, любая неопределенность предполагает возможность выбора, а любая информация, уменьшая неопределенность, уменьшает и возможность выбора. При полной информации выбора нет. Частичная информация уменьшает число вариантов выбора, сокращая тем самым неопределенность.

Связь между количеством информации и числом состояний системы устанавливается формулой Хартли.

Американский инженер Р. Хартли в 1928 г. предложил рассматривать процесс получения информации как выбор одного сообщения из конечного наперёд заданного множества из N равновероятных сообщений.

Тогда количество информации I, содержащееся в выбранном сообщении, определяется как двоичный логарифм N:

Формула Хартли: I = log₂N,

где I — количество информации в битах; N — число возможных состояний.

Ту же формулу можно представить иначе:

N = 2^I.

Допустим, нужно угадать одно число из набора чисел от единицы до ста. По формуле Хартли можно вычислить, какое количество информации для этого требуется: I = log₂100 = 6,644. Таким образом, сообщение о верно угаданном числе содержит количество информации, приблизительно равное 6,644 единицы информации.

Приведем другие примеры равновероятных сообщений:

Пример. Человек бросает монету и наблюдает, какой стороной она упадет. Обе стороны монеты равноправны, поэтому одинаково вероятно, что выпадет одна или другая сторона. Такой ситуации приписывается начальная неопределенность, характеризуемая двумя возможностями. После того, как монета упадет, достигается полная ясность и неопределенность исчезает (становится равной нулю).

Приведенный пример относится к группе событий, применительно к которым может быть поставлен вопрос типа «да - нет». Количество информации, которое можно получить при ответе на вопрос типа «да - нет», называется битом (англ., bit — сокращенное от binary digit — двоичная единица). Бит — минимальная единица количества информации, ибо получить информацию меньшую, чем 1 бит, невозможно. При получении информации в 1 бит неопределенность уменьшается в 2 раза. Таким образом, каждое бросание монеты дает нам информацию в 1 бит.

В качестве других моделей получения такого же количества информации могут выступать электрическая лампочка, двухпозиционный выключатель, магнитный сердечник, диод и т. п. Включенное состояние этих объектов обычно обозначают цифрой 1, а выключенное — цифрой 0.

Определим теперь, являются ли равновероятными сообщения "первой выйдет из дверей здания женщина" и "первым выйдет из дверей здания мужчина". Однозначно ответить на этот вопрос нельзя. Все зависит от того, о каком именно здании идет речь. Если это, например, станция метро, то вероятность выйти из дверей первым одинакова для мужчины и женщины, а если это военная казарма, то для мужчины эта вероятность значительно выше, чем для женщины.

Для задач такого рода американский учёный Клод Шеннон предложил в 1948 г. другую формулу определения количества информации, учитывающую возможную неодинаковую вероятность сообщений в наборе.

Формула Шеннона:

I = — (p1log₂ p1 + p2 log₂ p2 +... + pN log₂ pN),

где pi — вероятность того, что именно i- е сообщение выделено в наборе из N сообщений.

Легко заметить, что если вероятности p1,..., pN равны, то каждая из них равна 1/N, и формула Шеннона превращается в формулу Хартли.

Помимо двух рассмотренных подходов к определению количества информации, существуют и другие.

В качестве единицы информации Клод Шеннон предложил принять один бит (англ. bit — binary digit — двоичная цифра).

Бит в теории информации — количество информации, необходимое для различения двух равновероятных сообщений.

В вычислительной технике битом называют наименьшую "порцию" памяти компьютера, необходимую для хранения одного из двух знаков "0" и "1", используемых для внутримашинного представления данных и команд.

На практике чаще применяется более крупная единица — байт, равная восьми битам. Если бит — минимальная единица информации, то байт ее основная единица. Именно восемь битов требуется для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256=2⁸).

Существуют производные единицы информации: килобайт (кбайт, кб), мегабайт (Мбайт, Мб) и гигабайт (Гбайт, Гб).

§ 1 кб = 1024 байта = 210 (1024) байтов.

§ 1 Мб = 1024 кбайта = 220 (1024 x 1024) байтов.

§ 1 Гб = 1024 Мбайта = 230 (1024 х 1024 x 1024) байтов.

§ 1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 240 байт,

Эти единицы чаще всего используют для указания объема памяти ЭВМ.

Дата добавления: 2014-01-06