Меню

Измерение информации содержательный подход единицы измерения информации



§ 4. Измерение информации. Содержательный подход

Неопределенность знания и количество информации

Содержательный подход к измерению информации отталкивается от определения информации как содержания сообщения, получаемого человеком. Сущность содержательного подхода заключается в следующем: сообщение, информирующее об исходе како-го-то события, снимает неопределенность знания человека об этом событии.

Чем больше первоначальная неопределенность знания, тем больше информации несет сообщение, снимающее эту неопределенность.

Приведем примеры, иллюстрирующие данное утверждение.

Ситуация 1. В ваш класс назначен новый учитель информатики; на вопрос «Это мужчина или женщина?» вам ответили: «Мужчина».

Ситуация 2. На чемпионате страны по футболу играли команды «Динамо» и «Зенит». Из спортивных новостей по радио вы узнаете, что игра закончилась победой «Зенита».

Ситуация 3. На выборах мэра города было представлено четыре кандидата. После подведения итогов голосования вы узнали, что избран Н. Н. Никитин.

Вопрос: в какой из трех ситуаций полученное сообщение несет больше информации?

Неопределенность знания — это количество возможных вариантов ответа на интересовавший вас вопрос. Еще можно сказать: возможных исходов события. Здесь событие — например, выборы мэра; исход — выбор, например, Н. Н. Никитина.

В первой ситуации 2 варианта ответа: мужчина, женщина; во второй ситуации 3 варианта: выиграл «Зенит», ничья, выиграло «Динамо»; в третьей ситуации — 4 варианта: 4 кандидата на пост мэра.

Согласно данному выше определению, наибольшее количество информации несет сообщение в третьей ситуации, поскольку неопределенность знания об исходе события в этом случае была наибольшей.

В 40-х годах XX века проблема измерения информации была решена американским ученым Клодом Шенноном (1916-2001) — основателем теории информации. Согласно Шеннону, информация — это снятая неопределенность знания человека об исходе какого-то события.

В теории информации единица измерения информации определяется следующим образом.

Сообщение, уменьшающее неопределенность знания об исходе некоторого события в два раза, несет 1 бит информации.

Согласно этому определению, сообщение в первой из описанных ситуаций несет 1 бит информации, поскольку из двух возможных вариантов ответа был выбран один.

Следовательно, количество информации, полученное во второй и в третьей ситуациях, больше, чем один бит. Но как измерить это количество?

Рассмотрим еще один пример.

Ученик написал контрольную по информатике и спрашивает учителя о полученной оценке. Оценка может оказаться любой: от 2 до 5. На что учитель отвечает: «Угадай оценку за два вопроса, ответом на которые может быть только «да» или «нет»». Подумав, ученик задал первый вопрос: «Оценка выше тройки?». «Да», — ответил учитель. Второй вопрос: «Это пятерка?». «Нет», — ответил учитель. Ученик понял, что он получил четверку. Какая бы ни была оценка, таким способом она будет угадана!

Первоначально неопределенность знания (количество возможных оценок) была равна четырем. С ответом на каждый вопрос неопределенность знания уменьшалась в 2 раза и, следовательно, согласно данному выше определению, передавался 1 бит информации.

Узнав оценку (одну из четырех возможных), ученик получил 2 бита информации.

Рассмотрим еще один частный пример, а затем выведем общее правило.

Вы едете на электропоезде, в котором 8 вагонов, а на вокзале вас встречает товарищ. Товарищ позвонил вам по мобильному телефону и спросил, в каком вагоне вы едете. Вы предлагаете угадать номер вагона, задав наименьшее количество вопросов, ответами на которые могут быть только слова «да» или «нет».

Немного подумав, товарищ стал спрашивать:

— Номер вагона больше четырех?

— Номер вагона больше шести?

— Это шестой вагон?

— Ну теперь все ясно! Ты едешь в пятом вагоне!

Схематически поиск номера вагона выглядит так:

Каждый ответ уменьшал неопределенность знания в два раза. Всего было задано три вопроса. Значит, в сумме набрано 3 бита информации. То есть сообщение о том, что вы едете в пятом вагоне, несет 3 бита информации.

Способ решения проблемы, примененный в примерах с оценками и вагонами, называется методом половинного деления: ответ на каждый вопрос уменьшает неопределенность знания, имеющуюся перед ответом на этот вопрос, наполовину. Каждый такой ответ несет 1 бит информации.

Заметим, что решение подобных проблем методом половинного деления наиболее рационально. Таким способом всегда можно угадать, например, любой из восьми вариантов за 3 вопроса. Если бы поиск производился последовательным перебором: «Ты едешь в первом вагоне?» «Нет», «Во втором вагоне?» «Нет» и т. д., то про пятый вагон вы смогли бы узнать после пяти вопросов, а про восьмой — после восьми.

«Главная формула» информатики

Сформулируем одно очень важное условие, относящееся к рассмотренным примерам. Во всех ситуациях предполагается, что все возможные исходы события равновероятны. Равновероятно, что учитель может быть мужчиной или женщиной; равновероятен любой исход футбольного матча, равновероятен выбор одного из четырех кандидатов в мэры города. То же относится и к примерам с оценками и вагонами.

Тогда полученные нами результаты описываются следующими формулировками:

  • сообщение об одном из двух равновероятных исходов некоторого события несет 1 бит информации;
  • сообщение об одном из четырех равновероятных исходов некоторого события несет 2 бита информации;
  • сообщение об одном из восьми равновероятных исходов некоторого события несет 3 бита информации.

Обозначим буквой N количество возможных исходов события, или, как мы это еще называли, — неопределенность знания. Буквой i будем обозначать количество информации в сообщении об одном из N результатов.

В примере с учителем: N = 2, i = 1 бит;

в примере с оценками: N = 4, i = 2 бита;

в примере с вагонами: N = 8, i = 3 бита.

Нетрудно заметить, что связь между этими величинами выражается следующей формулой:

Читайте также:  Показатели измерения кадров предприятия

2 i = N. Действительно: 2 1 = 2 ; 2 2 = 4 ; 2 3 = 8.

С полученной формулой вы уже знакомы из курса информатики для 7 класса и еще не однажды с ней встретитесь. Значение этой формулы столь велико, что мы назвали ее главной формулой информатики. Если величина N известна, a i неизвестно, то данная формула становится уравнением для определения i. В математике такое уравнение называется показательным уравнением.

Пример. Вернемся к рассмотренному выше примеру с вагонами. Пусть в поезде не 8, а 16 вагонов. Чтобы ответить на вопрос, какое количество информации содержится в сообщении о номере искомого вагона, нужно решить уравнение:

Поскольку 16 = 2 4 , то i = 4 бита.

Количество информации i, содержащееся в сообщении об одном из N равновероятных исходов некоторого события, определяется из решения показательного уравнения:

Пример. В кинозале 16 рядов, в каждом ряду 32 места. Какое количество информации несет сообщение о том, что вам купили билет на 12-й ряд, 10-е место?

Решение задачи: в кинозале всего 16 • 32 = 512 мест. Сообщение о купленном билете однозначно определяет выбор одного из этих мест. Из уравнения 2 i = 512 = 29 получаем: i = 9 битов.

Но эту же задачу можно решать иначе. Сообщение о номере ряда несет 4 бита информации, так как 2 4 = 16. Сообщение о номере места несет 5 битов информации, так как 2 5 = 32. В целом сообщение про ряд и место несет: 4 + 5 = 9 битов информации.

Данный пример иллюстрирует выполнение закона аддитивности количества информации (правило сложения): количество информации в сообщении одновременно о нескольких результатах независимых друг от друга событий равно сумме количеств информации о каждом событии отдельно.

Сделаем одно важное замечание. С формулой 2 i = N мы уже встречались, обсуждая алфавитный подход к измерению информации (см. § 3). В этом случае N рассматривалось как мощность алфавита, a i — как информационный вес каждого символа алфавита. Если допустить, что все символы алфавита появляются в тексте с одинаковой частотой, т. е. равновероятно, то информационный вес символа i тождественен количеству информации в сообщении о появлении любого символа в тексте. При этом N — неопределенность знания о том, какой именно символ алфавита должен стоять в данной позиции текста. Данный факт демонстрирует связь между алфавитным и содержательным подходами к измерению информации.

Формула Хартли

Если значение N равно целой степени двойки (4, 8, 16, 32, 64 и т. д.), то показательное уравнение легко решить в уме, поскольку i будет целым числом. А чему равно количество информации в сообщении о результате матча «Динамо»-«Зенит»? В этой ситуации N = 3. Можно догадаться, что решение уравнения

будет дробным числом, лежащим между 1 и 2, поскольку 2 1 = 2 2 = 4 > 3. А как точнее узнать это число?

В математике существует функция, с помощью которой решается показательное уравнение. Эта функция называется логарифмом, и решение нашего уравнения записывается следующим образом:

Читается это так: «логарифм от N по основанию 2». Смысл очень простой: логарифм по основанию 2 от N — это степень, в которую нужно возвести 2, чтобы получить N. Например, вычисление уже известных вам значений можно представить так:

Значения логарифмов находятся с помощью специальных логарифмических таблиц. Также можно использовать инженерный калькулятор или табличный процессор. Определим количество информации, полученной из сообщения об одном исходе события из трех равновероятных, с помощью электронной таблицы. На рисунке 1.4 представлены два режима электронной таблицы: режим отображения формул и режим отображения значений.

Рис. 1.4. Определение количества информации в электронных таблицах с помощью функции логарифма

В табличном процессоре Microsoft Excel функция логарифма имеет следующий вид: LOG(apryмент; основание). Аргумент — значение N находится в ячейке А2, а основание логарифма равно 2. В результате получаем с точностью до девяти знаков после запятой: i = log23 = 1,584962501 (бита).

Формула для измерения количества информации: i = log2N была предложена американским ученым Ральфом Хартли (1888-1970) — одним из основоположников теории информации.

Формула Хартли:

Здесь i — количество информации, содержащееся в сообщении об одном из N равновероятных исходов события.

Данный пример показал, что количество информации, определяемое с использованием содержательного подхода, может быть дробной величиной, в то время как информационный объем, вычисляемый путем применения алфавитного подхода, может иметь только целочисленное значение.

Система основных понятий

Вопросы и задания

  1. Что такое неопределенность знания об исходе некоторого события?
  2. Как определяется единица измерения количества информации в рамках содержательного подхода?
  3. Придумайте несколько ситуаций, при которых сообщение несет 1 бит информации.
  4. В каких случаях и по какой формуле можно вычислить количество информации, содержащейся в сообщении, используя содержательный подход?
  5. Сколько битов информации несет сообщение о том, что из колоды в 32 карты достали «даму пик»?
  6. При угадывании методом половинного деления целого числа из диапазона от 1 до N был получен 1 байт информации. Чему равно N?
  7. Проводятся две лотереи: «4 из 32» и «5 из 64». Сообщение о результатах какой из лотерей несет больше информации?
  8. Используя формулу Хартли и электронные таблицы, определите количество информации в сообщениях о равновероятных событиях:

а) на шестигранном игральном кубике выпала цифра 3;

б) в следующем году ремонт в школе начнется в феврале;

в) я приобрел абонемент в бассейн на среду;

г) из 30 учеников класса дежурить в школьной столовой назначили Дениса Скворцова.

  • Используя закон аддитивности количества информации, решите задачу о билете в кинотеатр со следующим дополнительным условием: в кинотеатре 4 зала. В билете указан номер зала, номер ряда и номер места. Какое количество информации заключено в билете?
  • Источник

    § 4. Измерение информации. Содержательный подход

    Неопределенность знания и количество информации

    Содержательный подход к измерению информации отталкивается от определения информации как содержания сообщения, получаемого человеком. Сущность содержательного подхода заключается в следующем: сообщение, информирующее об исходе како-го-то события, снимает неопределенность знания человека об этом событии.

    Чем больше первоначальная неопределенность знания, тем больше информации несет сообщение, снимающее эту неопределенность.

    Приведем примеры, иллюстрирующие данное утверждение.

    Ситуация 1. В ваш класс назначен новый учитель информатики; на вопрос «Это мужчина или женщина?» вам ответили: «Мужчина».

    Ситуация 2. На чемпионате страны по футболу играли команды «Динамо» и «Зенит». Из спортивных новостей по радио вы узнаете, что игра закончилась победой «Зенита».

    Ситуация 3. На выборах мэра города было представлено четыре кандидата. После подведения итогов голосования вы узнали, что избран Н. Н. Никитин.

    Вопрос: в какой из трех ситуаций полученное сообщение несет больше информации?

    Неопределенность знания — это количество возможных вариантов ответа на интересовавший вас вопрос. Еще можно сказать: возможных исходов события. Здесь событие — например, выборы мэра; исход — выбор, например, Н. Н. Никитина.

    В первой ситуации 2 варианта ответа: мужчина, женщина; во второй ситуации 3 варианта: выиграл «Зенит», ничья, выиграло «Динамо»; в третьей ситуации — 4 варианта: 4 кандидата на пост мэра.

    Согласно данному выше определению, наибольшее количество информации несет сообщение в третьей ситуации, поскольку неопределенность знания об исходе события в этом случае была наибольшей.

    В 40-х годах XX века проблема измерения информации была решена американским ученым Клодом Шенноном (1916-2001) — основателем теории информации. Согласно Шеннону, информация — это снятая неопределенность знания человека об исходе какого-то события.

    В теории информации единица измерения информации определяется следующим образом.

    Сообщение, уменьшающее неопределенность знания об исходе некоторого события в два раза, несет 1 бит информации.

    Согласно этому определению, сообщение в первой из описанных ситуаций несет 1 бит информации, поскольку из двух возможных вариантов ответа был выбран один.

    Следовательно, количество информации, полученное во второй и в третьей ситуациях, больше, чем один бит. Но как измерить это количество?

    Рассмотрим еще один пример.

    Ученик написал контрольную по информатике и спрашивает учителя о полученной оценке. Оценка может оказаться любой: от 2 до 5. На что учитель отвечает: «Угадай оценку за два вопроса, ответом на которые может быть только «да» или «нет»». Подумав, ученик задал первый вопрос: «Оценка выше тройки?». «Да», — ответил учитель. Второй вопрос: «Это пятерка?». «Нет», — ответил учитель. Ученик понял, что он получил четверку. Какая бы ни была оценка, таким способом она будет угадана!

    Первоначально неопределенность знания (количество возможных оценок) была равна четырем. С ответом на каждый вопрос неопределенность знания уменьшалась в 2 раза и, следовательно, согласно данному выше определению, передавался 1 бит информации.

    Узнав оценку (одну из четырех возможных), ученик получил 2 бита информации.

    Рассмотрим еще один частный пример, а затем выведем общее правило.

    Вы едете на электропоезде, в котором 8 вагонов, а на вокзале вас встречает товарищ. Товарищ позвонил вам по мобильному телефону и спросил, в каком вагоне вы едете. Вы предлагаете угадать номер вагона, задав наименьшее количество вопросов, ответами на которые могут быть только слова «да» или «нет».

    Немного подумав, товарищ стал спрашивать:

    — Номер вагона больше четырех?

    — Номер вагона больше шести?

    — Это шестой вагон?

    — Ну теперь все ясно! Ты едешь в пятом вагоне!

    Схематически поиск номера вагона выглядит так:

    Каждый ответ уменьшал неопределенность знания в два раза. Всего было задано три вопроса. Значит, в сумме набрано 3 бита информации. То есть сообщение о том, что вы едете в пятом вагоне, несет 3 бита информации.

    Способ решения проблемы, примененный в примерах с оценками и вагонами, называется методом половинного деления: ответ на каждый вопрос уменьшает неопределенность знания, имеющуюся перед ответом на этот вопрос, наполовину. Каждый такой ответ несет 1 бит информации.

    Заметим, что решение подобных проблем методом половинного деления наиболее рационально. Таким способом всегда можно угадать, например, любой из восьми вариантов за 3 вопроса. Если бы поиск производился последовательным перебором: «Ты едешь в первом вагоне?» «Нет», «Во втором вагоне?» «Нет» и т. д., то про пятый вагон вы смогли бы узнать после пяти вопросов, а про восьмой — после восьми.

    «Главная формула» информатики

    Сформулируем одно очень важное условие, относящееся к рассмотренным примерам. Во всех ситуациях предполагается, что все возможные исходы события равновероятны. Равновероятно, что учитель может быть мужчиной или женщиной; равновероятен любой исход футбольного матча, равновероятен выбор одного из четырех кандидатов в мэры города. То же относится и к примерам с оценками и вагонами.

    Тогда полученные нами результаты описываются следующими формулировками:

    Обозначим буквой N количество возможных исходов события, или, как мы это еще называли, — неопределенность знания. Буквой i будем обозначать количество информации в сообщении об одном из N результатов.

    В примере с учителем: N = 2, i = 1 бит;

    в примере с оценками: N = 4, i = 2 бита;

    в примере с вагонами: N = 8, i = 3 бита.

    Нетрудно заметить, что связь между этими величинами выражается следующей формулой:

    2 i = N. Действительно: 2 1 = 2 ; 2 2 = 4 ; 2 3 = 8.

    С полученной формулой вы уже знакомы из курса информатики для 7 класса и еще не однажды с ней встретитесь. Значение этой формулы столь велико, что мы назвали ее главной формулой информатики. Если величина N известна, a i неизвестно, то данная формула становится уравнением для определения i. В математике такое уравнение называется показательным уравнением.

    Пример. Вернемся к рассмотренному выше примеру с вагонами. Пусть в поезде не 8, а 16 вагонов. Чтобы ответить на вопрос, какое количество информации содержится в сообщении о номере искомого вагона, нужно решить уравнение:

    Поскольку 16 = 2 4 , то i = 4 бита.

    Количество информации i, содержащееся в сообщении об одном из N равновероятных исходов некоторого события, определяется из решения показательного уравнения:

    Пример. В кинозале 16 рядов, в каждом ряду 32 места. Какое количество информации несет сообщение о том, что вам купили билет на 12-й ряд, 10-е место?

    Решение задачи: в кинозале всего 16 • 32 = 512 мест. Сообщение о купленном билете однозначно определяет выбор одного из этих мест. Из уравнения 2 i = 512 = 29 получаем: i = 9 битов.

    Но эту же задачу можно решать иначе. Сообщение о номере ряда несет 4 бита информации, так как 2 4 = 16. Сообщение о номере места несет 5 битов информации, так как 2 5 = 32. В целом сообщение про ряд и место несет: 4 + 5 = 9 битов информации.

    Данный пример иллюстрирует выполнение закона аддитивности количества информации (правило сложения): количество информации в сообщении одновременно о нескольких результатах независимых друг от друга событий равно сумме количеств информации о каждом событии отдельно.

    Сделаем одно важное замечание. С формулой 2 i = N мы уже встречались, обсуждая алфавитный подход к измерению информации (см. § 3). В этом случае N рассматривалось как мощность алфавита, a i — как информационный вес каждого символа алфавита. Если допустить, что все символы алфавита появляются в тексте с одинаковой частотой, т. е. равновероятно, то информационный вес символа i тождественен количеству информации в сообщении о появлении любого символа в тексте. При этом N — неопределенность знания о том, какой именно символ алфавита должен стоять в данной позиции текста. Данный факт демонстрирует связь между алфавитным и содержательным подходами к измерению информации.

    Формула Хартли

    Если значение N равно целой степени двойки (4, 8, 16, 32, 64 и т. д.), то показательное уравнение легко решить в уме, поскольку i будет целым числом. А чему равно количество информации в сообщении о результате матча «Динамо»-«Зенит»? В этой ситуации N = 3. Можно догадаться, что решение уравнения

    будет дробным числом, лежащим между 1 и 2, поскольку 2 1 = 2 2 = 4 > 3. А как точнее узнать это число?

    В математике существует функция, с помощью которой решается показательное уравнение. Эта функция называется логарифмом, и решение нашего уравнения записывается следующим образом:

    Читается это так: «логарифм от N по основанию 2». Смысл очень простой: логарифм по основанию 2 от N — это степень, в которую нужно возвести 2, чтобы получить N. Например, вычисление уже известных вам значений можно представить так:

    Значения логарифмов находятся с помощью специальных логарифмических таблиц. Также можно использовать инженерный калькулятор или табличный процессор. Определим количество информации, полученной из сообщения об одном исходе события из трех равновероятных, с помощью электронной таблицы. На рисунке 1.4 представлены два режима электронной таблицы: режим отображения формул и режим отображения значений.

    Рис. 1.4. Определение количества информации в электронных таблицах с помощью функции логарифма

    В табличном процессоре Microsoft Excel функция логарифма имеет следующий вид: LOG(apryмент; основание). Аргумент — значение N находится в ячейке А2, а основание логарифма равно 2. В результате получаем с точностью до девяти знаков после запятой: i = log23 = 1,584962501 (бита).

    Формула для измерения количества информации: i = log2N была предложена американским ученым Ральфом Хартли (1888-1970) — одним из основоположников теории информации.

    Формула Хартли:

    Здесь i — количество информации, содержащееся в сообщении об одном из N равновероятных исходов события.

    Данный пример показал, что количество информации, определяемое с использованием содержательного подхода, может быть дробной величиной, в то время как информационный объем, вычисляемый путем применения алфавитного подхода, может иметь только целочисленное значение.

    Система основных понятий

    Вопросы и задания

    1. Что такое неопределенность знания об исходе некоторого события?
    2. Как определяется единица измерения количества информации в рамках содержательного подхода?
    3. Придумайте несколько ситуаций, при которых сообщение несет 1 бит информации.
    4. В каких случаях и по какой формуле можно вычислить количество информации, содержащейся в сообщении, используя содержательный подход?
    5. Сколько битов информации несет сообщение о том, что из колоды в 32 карты достали «даму пик»?
    6. При угадывании методом половинного деления целого числа из диапазона от 1 до N был получен 1 байт информации. Чему равно N?
    7. Проводятся две лотереи: «4 из 32» и «5 из 64». Сообщение о результатах какой из лотерей несет больше информации?
    8. Используя формулу Хартли и электронные таблицы, определите количество информации в сообщениях о равновероятных событиях:

    а) на шестигранном игральном кубике выпала цифра 3;

    б) в следующем году ремонт в школе начнется в феврале;

    в) я приобрел абонемент в бассейн на среду;

    г) из 30 учеников класса дежурить в школьной столовой назначили Дениса Скворцова.

  • Используя закон аддитивности количества информации, решите задачу о билете в кинотеатр со следующим дополнительным условием: в кинотеатре 4 зала. В билете указан номер зала, номер ряда и номер места. Какое количество информации заключено в билете?
  • Источник