Подход к информации как к мере уменьшения неопределѐнно- сти наших знаний позволяет количественно измерять информацию, полученную через некоторое сообщение.
Например, после сдачи зачета Вы получаете одно из двух ин- формационных сообщений: "зачет" или "незачет", а после сдачи эк- замена одно из четырех информационных сообщений: "2", "3", "4"
или "5".
Информационное сообщение об оценке за зачет приводит к уменьшению неопределенности вашего знания в два раза, так как реализуется один из двух возможных вариантов. Информационное сообщение об оценке за экзамен приводит к уменьшению неопреде- ленности вашего знания в четыре раза, так как получено одно из че- тырех возможных информационных сообщений.
Ясно, что чем более неопределенна первоначальная ситуация, тем больше мы получим новой информации при получении инфор- мационного сообщения о том, как она разрешилась (тем в большее количество раз уменьшится неопределенность знания).
Клод Шеннон предложил в 1948 году формулу для определе- ния количества информации, которую мы получаем после получения одного из N возможных сообщений:
I = – (p1log2p1+ p2log2p2+… pilog2pi+…+ pNlog2pN)
Здесь pi – вероятность того, что будет получено именно i-е со- общение. Если все сообщения равновероятны, то все pi=1/N, и из этой формулы получается формула Хартли:
I = log2N
Для количественного выражения любой величины необходимо сначала определить единицу измерения. Так, для измерения длины
в качестве единицы выбран метр, для измерения массы - килограмм и
т. д. Аналогично, для определения количества информации необхо-
димо
ввести единицу
измерения.
Из формулы Хартли следует: если I=1, то N=2, то есть в каче-
стве единицы измерения информации можно взять тот объѐм инфор-
мации, который мы получаем при принятии сигнала о том, что же
произошло в ситуации с двумя возможными исходами. Такая едини-
ца
названа
битом.
Наряду с единицей бит иногда используют в качестве единиц
информации количества, взятые по логарифмам с другими основа-
ниями:
дит – по десятичному логарифму (за единицу информации
выбирается
количество
информации,
необходимой
для
различения
десяти равновероятных сообщений),
нат – по натуральному основа-
нию.
Используя
формулу
Хартли
можно,
также,
зная
количество
информации, пришедшее с одним из равновероятных сообщений, оп-
ределить, сколько сообщений вообще можно было ожидать в данной
ситуации. Решив это уравнение относительно N, получим при равно-
вероятных
исходах:
I =
log
2N =
2
IНапример,
на
экзамене
вы
берете
экзаменационный
билет,
и учитель
сообщает,
что
зрительное информационное сообщение о
его номере несет 5 бит информации. Если вы хотите определить ко-
личество экзаменационных билетов, то достаточно определить коли-
чество возможных информационных сообщений об их номерах
из
формулы
Хартли:
5 =
log
2N =
2
5 =
32.
Таким
образом,
количество
экзаменационных
билетов
равно
32.
Задача: Представьте
себе,
что
вы
управляете
движением
ро-
бота и можете задавать направление его движения с помощью ин-
формационных сообщений: "север", "северо-восток", "восток", "юго-
восток", "юг", "юго-запад", "запад" и "северо-запад" (рис. 1.1). Какое
количество информации будет получать робот после каждого сооб-
щения?
-
|
Рис. 1.1. Управление роботом с использова- нием информационных сообщений
|
В этой задаче робот может получить 8 разных информацион-
ных сообщений. Формула Хартли принимает вид уравнения относи-
тельно I:
8
=
2
IТак
как
8
=
2
3,
получаем
2
3 =
2
I I =
3
Количество информации, которое несет роботу каждое инфор-
мационное
сообщение,
равно 3
битам.
-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 45
При алфавитном подходе к определению количества информа-
ции отвлекаются от содержания информации и рассматривают ин-
формационное сообщение как последовательность знаков определен-
ной
знаковой
системы.
Представим себе, что необходимо передать информационное
сообщение по каналу передачи информации от отправителя к получа-
телю. Пусть сообщение кодируется с помощью знаковой системы,
алфавит которой состоит из N знаков {1, ..., N} и вероятности появ-
ления
каждого
знака
в
сообщении равны.
В простейшем случае, когда длина кода сообщения составляет
один знак, отправитель может послать N разных сообщений. Количе-
ство информации I, которое несет каждое сообщение, то есть один
знак,
можно рассчитать по
формуле
Хартли.
I =
log
2N
Эта
величина
называется
информационнойемкостьюзнака.
С помощью этой формулы можно, например, определить информа-
ционную
емкость знака
двоичной
знаковой
системы:
I
=
log
22 =
1
бит
Интересно, что сама единица измерения количества информа-
ции "бит" (bit) получила свое название от английского словосочета-
ния
"
binary digi
t"
–
"двоичная
цифра".
Чем большее количество знаков содержит алфавит знаковой
системы, тем большее количество информации несет один знак. В
качестве примера определим количество информации, которое несет
буква русского алфавита. В русский алфавит входят 33 буквы, однако
на практике часто для передачи сообщений используются только 32
буквы
(исключается
буква
"ѐ").
С помощью формулы Хартли определим количество информа-
ции,
которое
несет
буква
русского
алфавита:
N
=
32
I
=
log
232
I =
log
22
5 I=5 бит.
Таким образом, информационная емкость буквы русского ал-
фавита равна 5 битам (если считать, что все буквы используются в
сообщении
с
равной вероятностью).
Количество информации, которое несет знак, зависит от веро-
ятности его получения. Если получатель заранее точно знает, какой
знак придет, то полученное количество информации будет равно 0.
Наоборот, чем менее вероятно получение знака, тем больше его ин-
формационная
емкость.
Сообщение состоит из последовательности знаков, каждый из
которых несет определенное количество информации. Если знаки не-
сут
одинаковое
количество
информации,
то
количество
информации
I
c в сообщении можно подсчитать, умножив количество информации
I
з, которое несет один знак, на длину кода К (количество знаков в со-
общении):
I
c =
I
з * K
Например, каждая цифра двоичного компьютерного кода несет
информацию в 1 бит. Следовательно, две цифры несут информацию в
2 бита, три цифры - в 3 бита и т. д. Количество информации в битах
равно
количеству
цифр двоичного
компьютерного
кода
(табл. 1.1).
Таблица
1.1.
Количество информации, которое несет двоичный компьютерный
код
-
Двоичный компьютерный код
| 111
| 01
| 11
| 011
| 0001
|
Количество информации
| 3 бит
| 2 бит
| 2 бит
| 3 бит
| 4 бит
|
В русской письменной речи частота использования букв в тек-
сте различна, так в среднем на 1000 знаков осмысленного текста при-
ходится 200 букв "а" и в сто раз меньшее количество буквы "ф" (все-