logo search
Полный текст учебника

Синтаксические меры информации

Объем данных в сообщении измеряется количеством символов (разрядов) принятого алфавита в этом сообщении. Часто информация кодируется числовыми кодами в той или иной системе счисления. Естественно, что одно и то же количество разрядов в разных системах счисления способно передать разное число состояний отображаемого объекта. Действительно, N = mn, где N— число всевозможных отображаемых состояний; m— основание системы счисления (разнообразие символов, применяемых в алфавите); n— число разрядов (символов) в сообщении. В различных системах счисления один разряд имеет различный вес, и соответственно, меняется единица измерения данных. Так, в двоичной системе счисления единицей измерения служит бит (binary digit, двоичный разряд), в десятичной системе счисления — дит (десятичный разряд).

Примечание

Сообщение, представленное в двоичной системе как 10111011, имеет объем данных Vд=8 бит; Сообщение 275903, представленное в десятичной системе имеет объем данных Vд=6 дит. Объем данных в сообщении не зависит от свойств получателя. Для всех получателей он имеет одинаковую величину.

В современных компьютерах наряду с минимальной единицей данных — битом, широко используется укрупненная единица измерения байт, равная 8 бит.

Для определения количества информации Клод Шеннон использовал понятие информационной неопределенности состояния (информационной энтропии) системы. Действительно, получение информации связано с изменением степени неосведомленности получателя о состоянии системы. До получения информации получатель мог иметь некоторые предварительные (априорные) сведения о системе ; мера неосведомленности о системе — Н() и является для него мерой неопределенности состояния системы. После получения некоторого сообщения  получатель приобрел дополнительную информацию I(), уменьшившую его априорную неосведомленность так, что апостериорная (после получения сообщения ) неопределенность состояния системы стала Н(/). Тогда, количество информации I() о системе , полученное в сообщении , будет определено как: I() = Н() – Н(/).

Количество информации измеряется через изменение (уменьшение) неопределенности состояния системы. Если конечная неопределенность Н(/) обратится в нуль, то первоначальное неполное знание заменится полным знанием и количество информации станет равно: I() = Н(). Иными словами, энтропия системы Н() может рассматриваться как мера недостающей информации. Энтропия системы Н(), имеющей N возможных состояний, согласно формуле Шеннона равна:

где Pi — вероятность того, что система находится в i-м состоянии.

Для случая, когда все состояния системы равновероятны, то есть Pi =1/N, энтропия системы:

Рассмотрим пример. По каналу связи передается n-разрядное сообщение, использующее m различных символов. Количество всевозможных кодовых комбинаций будет N = mn. При равновероятном появлении любой кодовой комбинации количество информации в правильном сообщении — формула Хартли:

Если в качестве основания логарифма принять m, то I=n. В данном случае количество информации (при условии полного априорного незнания получателем содержания сообщения) будет равно объему данных I=Vд.

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

Для неравновероятных состояний системы всегда:

I <Vд,

Примечание

Меру Шеннона нельзя считать чисто синтаксической мерой, поскольку эта мера зависит от свойств получателя (от вероятностей Pi, значения которых у разных получателей могут быть различными). Более правильно считать меру Шеннона полусемантической мерой количества информации.

Степень информативности сообщения Y определяется отношением количества информации к объему данных, то есть Y = I/Vд, причем 0<Y<1 (Y характеризует лаконичность сообщения). С увеличением Y уменьшаются объемы работы по преобразованию информации (данных) в системе. Для повышения информативности сообщений разрабатываются специальные методы оптимального кодирования информации.