Мера к. Шеннона

🛑🛑🛑 ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ 👈🏻👈🏻👈🏻

В теории информации мера к.Шеннона — это мера информации, которая используется в качестве меры сложности для статистических объектов.
Изначально мера к. была введена в квантовой механике, однако затем она стала применяться и в других областях науки. В частности, она используется при описании информационных процессов в биологических системах.
Для обозначения информации в этом определении используется символ "I", что является сокращением от "information".
В теории информации мера к. Шённона — мера, используемая для оценки степени неслучайности информации.
Пусть formula_1 — случайная величина.
Пусть на formula_2 задана функция formula_3.
Тогда величина formula_4 называется мерой к. Шннона для случайной величины formula_1, если она удовлетворяет следующим условиям:
formula_6
где formula_7 — числовой дифференциал функции formula_3 на множестве formula_2.
Согласно определению, formula_8 является мерой Шеннона.
В теории информации мерой к. Шенно́на называется единица измерения информации, которая рассчитывается по формуле
где formula_2 - количество информации, содержащейся в сообщении, formula_3 - объём сообщения, formula_4 - размер единицы информации, а formula_5 - частота появления единицы информации в данном сообщении.
При этом под «информацией» понимается «значение» некоторого признака, например, «да» или «нет».
В теории информации мерой к. Шенно́на называют меру, которая может использоваться для оценки степени совпадения сообщений и помехоустойчивого кода, в котором информация передаётся.
Пусть formula_1 — сообщение, formula_2 — помехоустойчивость. Тогда formula_3 — мера к. Шеннонова, где formula_4 — число символов в сообщении.
formula_5 — количество символов в помехоустойчивом коде.
Мера к.Шеннона () — определение меры близости к шуму, предложенное в 1982 году .

Пусть . Тогда мера к.Шенона formula_1 определяется как

где formula_3 — средняя мощность шума.

formula_4 — число сигналов, formula_5 — количество импульсов в сигнале.

Например, для сигнала formula_6 (непериодическая последовательность), formula_7 — число его символов.
Мера к.Шеннона — мера информации, основанная на теории информации. Она используется при квантовании информации и решении задач квантовой механики.
Эта мера была предложена в 1968 году физиком Ричардом К. К. Шенноном, который получил её в результате анализа квантовых вычислений.
Если информация formula_1 представляет собой количество информации formula_2, то мера к.Ш., используемая для квантования информации, равна:
formula_3
В теории информации мера к. Шенно́на — мера, характеризующая сложность кодирования информации в канале связи с потерей. При этом под потерей понимается любое искажение передаваемого сообщения. В качестве величины, характеризующей сложность кодирования, выступает количество информации, необходимое для передачи сообщения.
Рассмотрим канал связи с потерями. Пусть сообщение S является дискретным двоичным текстом. Тогда количество информации Θ
где
Для сообщения S длина сообщения равна :
Мера к.Шеннона — мера информационной энтропии, предложенная в 1965 году .
Пусть formula_1 — произвольный случайный процесс, а formula_2 — информационная энтропия этого процесса, вычисленная по формуле Шеннона. Тогда formula_3 — энтропия некоторого случайного процесса formula_4.
formula_5 — произвольная последовательность случайных величин, причём formula_6 для всех formula_7.
Тогда formula_8 — последовательность, составленная из случайных величин formula_9.
Мера к.Шеннона — мера сложности алгоритма, названная в честь .
Пусть formula_1 — некоторый алгоритм, для которого можно вычислить его сложность formula_2. Тогда говорят, что formula_2 является мерой сложности алгоритма и пишут formula_3, где formula_4 — некоторая функция.

В теории информации мера к. Шенно́на — мера, используемая для оценки сложности передачи информации по каналу с помехами. Впервые предложена в 1956 году американским физиком Полем Шенноном.

Герпес простой. Этиология. Эпидемиология. Патология. Диагностика. Лечение
Оборудование мест и организация занятий и соревнований по плаванию
Реферат На Тему Животные