Понятие информация и ее аспекты

Рассмотрим, как влияет на число сведений основание кода. Пусть M сообщений передается двумя кодами с основаниями K₁ и K₂ , и числами элементов n₁ и n₂. Будем считать, что оба кода передают одинаковое число сведений, т.е. M=К₁ⁿ¹=K₂ⁿ², тогда k(K₁)n₁=k(K₂)n₂, n₁log_aK₁=n₂log_aK₂ ,k(K₁)/log_aK₁= k(K₂)/log_aK₂ Из полученного выражения видно, что коэффициент пропорциональности тем больше, чем больше основание используемого кода.

Свяжем количество информации с вероятностью появления отдельных  сообщений. Если сообщения равновероятны  и на выходе некоторого источника  появляется M различных сообщений, то вероятность возникновения каждого сообщения р(x_0 J)=1/М, I= -log₂p(x_0 J). Таким образом, получаем статистическую меру информации, связывающую вероятность появления каждого сообщения и количество информации. Поскольку за основание логарифма принята двоичная единица, то эта мера представляет собой двоичную единицу на сообщение и отражает количество информации, которое в среднем содержится в каждом равновероятном сообщении. Полученное выражение в общем случае определяет информацию, которая содержится в некотором событии x_0 J из множества Х₀ и является функцией ансамбля этого множества. Она всегда неотрицательна и увеличивается с уменьшением вероятности р(x_0 J). Физически данная информация может быть рассмотрена либо как некоторая априорная неопределенность событияx_0 J из множества X₀, либо как информация, требуемая для разрешения этой неопределенности. Следует отметить, что данная формула является простейшей: в ней не учитываются некоторые закономерности, связанные с информацией, которая может иметься у наблюдателя до появления данного сообщения, а поэтому весьма существенное место занимает понятие взаимной информации.

Предположим, что на выходе некоторого источника появляется совокупность сообщений из множества X₀, которую мы каким-то образом определяем с учетом воздействующих помех посредством ансамбля Y₀. Появление некоторого события из ансамбля Y₀ изменяет вероятность р(x_0 J) от некоторой априорной вероятности р(x_0 J) до апостериорной вероятности р(x_0 J/y_0 J). Для оценки количественной меры изменения этой вероятности может быть использован логарифм отношения апостериорной вероятности к априорной, тогда информация о некотором событии из множества X₀, содержащаяся в некотором событии из множества Y₀ 

 

 

                       I(x_{0 J},y_{0 J})=log₂[p(x_{0 J}/y_{0 J})/p(x_{0 J})]                                       (2.2) 

 

С учетом всех событий, входящих в множества X₀ Y₀ можно получить окончательно взаимную информацию, как функцию некоторого ансамбля Х₀ Y₀

не зависящую от частных  исходов, входящих в эти ансамбли. Суммируя по всем возможным событиям, составляющим ансамбли Х₀ Y₀ , получаем

I(X₀ ,Y₀)=å_J å_i p(x_{0 J},y_{0 i})*log₂[p(x_{0 J}/y_{0 i} )/p(x_{0 J})]                       (2.3)

Нетрудно видеть, что в  частном случае, когда появление  данного исхода y_0J однозначно определяет, что исходом x_0 J будет некоторый конкретный элемент множества X, получаем собственную информацию, содержащуюся в конкретном событии, т.е. в сообщении.

Рассмотренные формулы можно  применять для оценки количества информации в реальных условиях передачи. Например, если передается множество  двоичных последовательностей длиной т с вероятностью появления каждой последовательности 1/М, где М=2^m то собственная информация,содержащаясяв  каждом  сообщении,  или  количество  в  одном  усредненном  сообщении

I(Х₀)=log₂ p(x_0 J)=m двоичных единиц, т.е., используя код без избыточности, получаем, что каждый элемент двоичного кода переносит одну двоичную единицу информации. При введении избыточности в код сохраняется число передаваемых сообщений М, однако длина кода возрастает доп. Количество передаваемой информации составит при равновероятности передаваемых сообщений, как и ранее, I=log₂М, т.е. т двоичных единиц. Поскольку для передачи m двоичных единиц используется n элементов в коде, где n>m, то каждый элемент кода передает m/n двоичных единиц информации, т.е. в одном элементе избыточного кода передается менее одной двоичной единицы информации за счет избыточности, которая тратится либо на обнаружение, либо на обнаружение и исправление ошибок.

Таким образом, аддитивная мера информации позволяет оценить количество информации, передаваемой в одном  элементе кода с учетом статистических свойств источника информации, и  дает возможность в дальнейшем перейти  к оценке скорости передачи информации и сравнению ее с пропускной способностью канала связи, что в целом позволяет  дать общую характеристику эффективности  использования канала связи, т.е. эффективности  согласования источника информации с каналом связи.

2.4 Операции с данными

Над данными можно выполнять  различные операции, состав которых  определяется решаемой задачей. Перечисленные  ниже операции с данными не зависят от того, кто их выполняет – техническое устройство, компьютер или человек.

1. Сбор данных – накопление данных с целью обеспечения достаточной их полноты для принятия решений.
2. Формализация данных – приведение данных, поступающих из разных источников, к одинаковой форме, что позволяет сделать их сопоставимыми между собой.
3. Фильтрация данных – отсеивание данных, в которых нет необходимости для принятия решений, при этом снижается уровень шума и повышается их достоверность и адекватность.
4. Сортировка данных – упорядочение данных по заданному признаку с целью удобства использования.
5. Защита данных – комплекс мер, направленных на предотвращение утраты, воспроизведения и модификации данных.
6. Архивация данных – организация хранения данных в удобной и легкодоступной форме, снижающей затраты на хранение и повышающей общую надежность информационного процесса.
7. Транспортировка данных – приём и передача данных между удаленными участниками информационного процесса.
8. Преобразование данных – перевод данных из одной формы в другую. Часто связано с изменением носителя. Например, книги можно хранить в бумажной форме, а можно в электронном виде.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

В прикладной информатике  практически всегда количество информации понимается в объемном смысле. Как  ни важно измерение информации, нельзя сводить к нему все связанные  с этим понятием проблемы. При анализе  информации социального (в широким  смысле) происхождения на первый план могут выступить такие ее свойства как истинность, своевременность, ценность, полнота и т.д. Их невозможно оценить  в терминах «уменьшение неопределенности» (вероятностный подход) или числа  символов (объемный подход). Обращение  к качественной стороне информации породило иные подходы к ее оценке. При аксиологическом подходе  стремятся исходить из ценности, практической значимости информации, т.е. качественных характеристик, значимых в социальной системе. При семантическом подходе  информация рассматривается как  с точки зрения формы, так и  содержания. При этом информацию связывают  с тезаурусом, т.е. полнотой систематизированного набора данных о предмете информации. Отметим, что эти подходы не исключают  количественного анализа, но он становится существенно сложнее и должен базироваться на современных методах  математической статистики.

Понятие информации нельзя считать лишь техническим, междисциплинарным  и даже наддисциплинарным термином. Информация — это фундаментальная  философская категория.

 

 

 

 

 

 

 

Список  использованной литературы

 

1. Боровиков В.П. [По тексту]Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учеб.пособие.-М.:Финансы и статистика, 2009.- 384стр.: ил….
2. Буч Г. Объектно-ориентированное программирование с примерами применения. - Киев: Диалектика, М.:И.В.К., 1992.
3. Горбань. А.Н.  Методы нейроинформатики. КГТУ, Красноярск, 2008. 205 стр.
4. Гончарук В.А. Развитие предприятия. М.: Дело, 2000. 208 с.
5. Городецкий В. И. Прикладная алгебра и дискретная математика. Часть 3. Формальные системы логического типа. – МО СССР, 1987. – 177 стр. с ил…

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 1

Составить формулу

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение  2

Составление таблицы

 

Ведомость расчета с сельхозпредприятием

 

Название предприятия	Срок оплаты	Дата оплаты	Сумма		Недоплата или переплата
			Подлежащая оплате	Фактически оплаченная

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение  3