Количество информация
Версия от 11:47, 9 януари 2014 на Detelina Staneva (беседа | приноси)
Количеството информация може да се изясни като:
- Мярка за информация, характеризираща появата на събитие с определена вероятност;
- Мярка за оценка на информация, съдържаща се в едно съобщение;
- Мярка, характеризираща намаляването на неопределеността, съдържаща се в една случайна величина относно друга.
Същност
Количество информация - количеството кодирани, предавани или съхранявани символи:
- Бит - двоичен знак от двоичния алфавит {0, 1}. Явява се минимална единица за информация.
- Байт - осем разряден двоичен код, с помощта, на който може да се представи един символ.
Информационен обем на съобщението - количеството информация в съобщението, измервано в битове, байтове или производните им единици (Кбайт, Мбайт и т.д.). Адекватност на информацията - определено ниво на съответствие на създавания с помощта на получената информация образ на реалния обект, процес, явление и т.н. Практически пълна адекватност не съществува, като винаги присъства някаква степен на неопределеност. Параметри за измерване на информацията:
- Количество информация – число, характеризиращо разнообразието (структурираност, определеност, външна среда и т.н.) в оценяваната система. Определя се най-често в байтове информация, класифицирана по значимост.
- Обем на данните – определя от количеството съхранявани в информационната система данни, изразени в байтове.
Основни съотношения между единиците за измерване на информация:
- 1 бит (binary digit – двоична единица) = 0 или 1;
- 1 байт = 8 бит;
- 1 килобайт (1К) = 213 бит,
- 1 мегабайт (1М) = 223 бит,
- 1 гигабайт (1Г) = 233 бит,
- 1 терабайт (1Т) = 243 бит,
- 1 петабайт(1П) = 253 бит,
- 1 екзабайт (1Е) = 263 бит
Примери:
- 20 Гбайт - запис на съчиненията на Бетовен.
- 2 Тбайт - крупна академична библиотека;
- 2 Пбайта - всички академични библиотеки на САЩ.
Вижте още
- Метод Делфи
- Теория на информацията
- Логистична функция
- Информация
- Обкръжаваща среда
- Дърво на решенията
- Бит
- Закон за необходимото разнообразие
- Матрица на услугите
Източници
- Claude E. Shannon, N.J.A. Sloane, Aaron D.Wyner - Claude Elwood Shannon: Collected Papers
- Claude E. Shannon and Warren Weaver - Mathematical Theory of Communication
- John Robinson Pierce - An Introduction to Information Theory: Symbols, Signals and Noise
- G.J. Chaitin - The Limits of Mathematics A Course on Information Theory and the Limits of Formal Reasoning
- G. Chaitin - Information, Randomness Incompleteness
- David J.C. MacKay - Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
- Robert M. Losee - A Discipline Independent Definition of Information
- Tom Carter - An Introduction to Information Theory and Entropy
- G. Chaitin - Algorithmic Information Theory
- D. MacKay - A Short Course in Information Theory
- C.E. Shannon - A Mathematical Theory of Communication