- Измерение и количество информации

Лекция №3

Измерение информации. Количество информации. Единицы измерения информации.

Меры информации

Понимая информацию как один из стратегических ресурсов общества, необходимо уметь его оценивать как с качественной, так и с количественной стороны. Здесь возникают проблемы из-за нематериальной природы этого ресурса и субъективного восприятия конкретной информации каждым конкретным человеком.

Для измерения информации вводятся два параметра: количество информации I и объем данных V_д. Эти параметры имеют разные выражения и интерпретацию в зависимости от рассматриваемой меры количества информации и объема данных.

Синтаксическая мера информации. Эта мера оперирует с обезличенной информацией, не выражающей смыслового отношения к объекту.

Количество информации I  на синтаксическом уровне определяется с помощью понятия неопределенности состояния (энтропии) системы.

Объем данных V_д в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) в этом сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес и соответственно меняется единица измерения данных:

- в двоичной системе счисления единица измерения – бит (bit – binary digit) или более укрупненная единица байт, равная 8 бит. Сообщение, записанное двоичным кодом 10111011, имеет объем данных 8 бит или 1 байт.

Рекомендуемые материалы

- в десятичной системе счисления единица измерения – дит (десятичный разряд). Сообщение, записанное числом 275903 имеет объем данных 6 дит.

Вероятностный подход

Рассмотрим в качестве примера опыт, связанный с бросанием правильной игральной .кости, имеющей N граней (наиболее распространенным является случай шестигранной кости: N = 6). Результаты данного опыта могут быть следующие: выпадение грани с одним из следующих знаков: 1,2,... N.

- Введем в рассмотрение численную величину, измеряющую неопределенность -энтропию (обозначим ее Н). Величины N и Н связаны между собой некоторой функциональной зависимостью:

H = f (N),                                                  (1.1)

а сама функция f является возрастающей, неотрицательной и определенной (в рассматриваемом нами примере) для N = 1, 2,... 6.

Рассмотрим процедуру бросания кости более подробно:

1) готовимся бросить кость; исход опыта неизвестен, т.е. имеется некоторая неопределенность; обозначим ее H1;

2) кость брошена; информация об исходе данного опыта получена; обозначим количество этой информации через I;

3) обозначим неопределенность данного опыта после его осуществления через H2. За количество информации, которое получено в ходе осуществления опыта, примем разность неопределенностей «до» и «после» опыта:

- I = H1 - H2                                                         (1.2)

Очевидно, что в случае, когда получен конкретный результат, имевшаяся неопределенность снята (Н2 = 0), и, таким образом, количество полученной информации совпадает с первоначальной энтропией. Иначе говоря, неопределенность, заключенная в опыте, совпадает с информацией об исходе этого опыта.

Следующим важным моментом является определение вида функции f в формуле (1.1). Если варьировать число граней N и число бросаний кости (обозначим эту величину через М), общее число исходов (векторов длины М, состоящих из знаков 1,2,.... N) будет равно N в степени М:

X=N^M.                                                       (1.3)

Так, в случае двух бросаний кости с шестью гранями имеем: Х = 6² = 36. Фактически каждый исход Х есть некоторая пара (X1, X2), где X1 и X2 - соответственно исходы первого и второго бросаний (общее число таких пар - X).

Ситуацию с бросанием М раз кости можно рассматривать как некую сложную систему, состоящую из независимых друг от друга подсистем - «однократных бросаний кости». Энтропия такой системы в М раз больше, чем энтропия одной системы (так называемый «принцип аддитивности энтропии»):

f(6^M) = M ∙ f(6)

Данную формулу можно распространить и на случай любого N:

                                                F(N^M) = M ∙ f(N)                             (1.4)

Прологарифмируем левую и правую части формулы (1.3): ln X = M ∙ ln N, М = ln X/1n M.  Подставляем полученное для M значение в формулу (1.4):

Обозначив через К положительную константу , получим: f(X) = К ∙ lп Х, или, с учетом (1.1), H=K ∙ ln N. Обычно принимают К = 1 / ln 2. Таким образом

H = log₂ N.                                                         (1.5)

Это - формула Хартли.

Важным при введение какой-либо величины является вопрос о том, что принимать за единицу ее измерения. Очевидно, Н будет равно единице при N = 2. Иначе говоря, в качестве единицы принимается количество информации, связанное с проведением опыта, состоящего в получении одного из двух равновероятных исходов (примером такого опыта может служить бросание монеты при котором возможны два исхода: «орел», «решка»). Такая единица количества информации называется «бит».

Все N исходов рассмотренного выше опыта являются равновероятными и поэтому можно считать, что на «долю» каждого исхода приходится одна N-я часть общей неопределенности опыта: (log₂ N)1N. При этом вероятность i-го исхода Р_i равняется, очевидно, 1/N.

Таким образом,

Та же формула (1.6) принимается за меру энтропии в случае, когда вероятности различных исходов опыта неравновероятны (т.е. Р_i могут быть различны). Формула (1.6) называется формулой Шеннона.

В качестве примера определим количество информации, связанное с появлением каждого символа в сообщениях, записанных на русском языке. Будем считать, что русский алфавит состоит из 33 букв и знака «пробел» для разделения слов. По формуле (1.5)

Н = log₂ 34 ≈ 5 бит.

Однако, в словах русского языка (равно как и в словах других языков) различные буквы встречаются неодинаково часто. Ниже приведена табл. 1.3 вероятностей частоты употребления различных знаков русского алфавита, полученная на основе анализа очень больших по объему текстов.

Воспользуемся для подсчета Н формулой (1.6); Н ≈ 4,72 бит. Полученное значение Н, как и можно было предположить, меньше вычисленного ранее. Величина Н, вычисляемая по формуле (1.5), является максимальным количеством информации, которое могло бы приходиться на один знак.

Таблица 1.3. Частотность букв русского языка

Аналогичные подсчеты Н можно провести и для других языков, например, использующих латинский алфавит - английского, немецкого, французского и др. (26 различных букв и «пробел»). По формуле (1.5) получим

H = log₂ 27 ≈ 4,76 бит.

Как и в случае русского языка, частота появления тех или иных знаков не одинакова.

Если расположить все буквы данных языков в порядке убывания вероятностей, то получим следующие последовательности:

АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК:                 «пробел», E, T, A, O, N, R, …

НЕМЕЦКИЙ ЯЗЫК:                      «пробел», Е, N, I, S, Т, R, …

ФРАНЦУЗСКИЙ ЯЗЫК:               «пробел», Е, S, А, N, I, Т, …

Рассмотрим алфавит, состоящий из двух знаков 0 и 1. Если считать, что со знаками 0 и 1 в двоичном алфавите связаны одинаковые вероятности их появления (Р(0) = Р(1) = 0,5), то количество информации на один знак при двоичном кодировании будет равно

 H = 1оg₂ 2 = 1 бит.

Таким образом, количество информации (в битах), заключенное в двоичном слове, равно числу двоичных знаков в нем.

Пример. По каналу связи передается n-разрядное сообщение, использующее m различных символов. Так как количество всевозможных кодовых комбинаций будет N = mⁿ, то при равновероятности появления любой из них количество информации, приобретенной абонентом в результате получения сообщения, будет I = log N = n log m – формула Хартли.

Если в качестве основания логарифма принять m, то I = n. В данном случае количество информации (при условии полного априорного незнания абонентом содержания сообщения) будет равно объему данных I = V_д, полученных по каналу связи. Для неравновероятностных состояний системы всегда I < V_д = n.

Наиболее часто используются двоичные и десятичные логарифмы. Единицами измерения в этих случаях будут соответственно бит и дит.

Коэффициент (степень) информативности (лаконичность) сообщения определяется отношением количества информации к объему данных, т.е.

С увеличением Y уменьшаются объемы работы по преобразованию информации, для этого разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.

Семантическая мера информации. Для измерения смыслового содержания информации, т.е. ее количества на семантическом уровне, наибольшее признание получила тезаурусная мера, которая связывает семантические свойства информации со способностью пользователя принимать поступившее сообщение. Для этого используют понятие тезаурус пользователя.

Тезаурус – это совокупность сведений, которыми располагает пользователь или система.

В зависимости от соотношений между смысловым содержанием информации S и тезаурусом пользователя S_p изменяется количество семантической информации I_c, воспринимаемой пользователем и включаемой им в дальнейшем в свой тезаурус.

График зависимости количества семантической информации, воспринимаемой потребителем, от его тезауруса I_c = f(S_p)

Два предельных случая, когда количество семантической информации I_c равно 0:

- при S_p » 0 пользователь не воспринимает, не понимает поступающую информацию;

- при S_p ® ¥ пользователь все знает, и поступающая информация ему не нужна.

Максимальное количество I_c  потребитель приобретает при согласовании ее смыслового содержания S со своим тезаурусом S_p (S_p = S_{p opt}), когда поступающая информация понятна пользователю и несет ему ранее неизвестные (отсутствующее в тезаурусе) сведения. Следовательно новых знаний, получаемых пользователем, является величиной относительной. Одно и то же  сообщение может иметь смысловое содержание для компетентного пользователя и быть бессмысленным для пользователя некомпетентного. При оценке содержательного аспекта информации необходимо стремиться к согласованию величин S и S_p.

Прагматическая мера информации. Эта мера определяет полезность информации (ценность) для достижения пользователем поставленной цели, Эта мера также величина относительная, обусловленная особенностями использования этой информации в той или иной системе.

Пример. В экономической системе ценность информации можно определить приростом экономического эффекта ее функционирования, достигнутым благодаря использованию этой информации для управления системой.

Единицы измерения информации

В компьютерной технике используется двоичная система счисления. Ее выбор определяется реализацией аппаратуры ЭВМ (электронными схемами), в основе которой лежит использование двоичного элемента хранения данных – триггера. Он имеет два устойчивых состояния (~ вкл., выкл.), условно обозначаемых как 0 и 1 и способен хранить минимальную порцию данных равную 1 биту. Бит выступает в качестве элементарной единицы количества или объема хранимой (передаваемой) информации безотносительно к ее содержательному смыслу.

Если взять n триггеров, то количество всевозможных комбинаций нулей и единиц в них равно 2ⁿ. Формально появление 0 или 1 в ячейке можно рассматривать как равновероятные исходы событий, тогда, применив формулу Хартли I = log₂ 2ⁿ = n, можно сделать вывод, что в n  триггерах можно хранить n бит информации.

Количество информации в 1 бит является слишком малой величиной, поэтому наряду с единицей измерения информации 1 бит, используется  более крупная единица1 байт, 1байт =8 бит =2³ бит. В компьютерной технике наименьшей адресуемой единицей является 1 байт.

В настоящее время в компьютерной технике при хранении и передаче информации используются в качестве единиц объема хранимой (или передаваемой) информации более крупные единицы:

1 килобайт (1 Кбайт) = 2¹⁰  байт = 1024 байт, 

1 мегабайт (1 Мбайт) = 2¹⁰  Кбайт = 1024 Кбайт = 2²⁰ байт,

26. Кавитация - лекция, которая пользуется популярностью у тех, кто читал эту лекцию.

1 гигабайт  (1 Гбайт) = 2¹⁰  Мбайт=1024 Мбайт = 2³⁰ байт,

1 терабайт (1 Тбайт) =  2¹⁰ Гбайт = 1024 Мбайт = 2⁴⁰ байт,

1 петабайт (1 Пбайт) = 2¹⁰ Тбайт = 1024 Тбайт = 2⁵⁰ байт.

1 экзабайт = 210 Пбайт =2⁶⁰ байт.

В битах, байтах, килобайтах, мегабайтах и т.д. измеряется также потенциальная информационная ёмкость оперативной памяти и запоминающих устройств, предназначенных для хранения данных (жесткие диски, дискеты, CD-ROM и т.д.).