Информация и ее свойства

Свойства информации Эффективное использование информации обусловливается ее качественными характеристиками или свойствами. Эффективное использование информации обусловливается ее качественными характеристиками или свойствами.

Свойства информации ПОНЯТНОСТЬ. Информация должна быть понятной всем участникам обмена информацией. Например, человек – существо социальное, для общения с другими людьми должен обмениваться с ними информацией, причем обмен информацией всегда происходит на определенном языке (русском, английском и т.д.), поэтому участники дискуссии должны владеть тем языком, на котором ведется общение.

Свойства информации ДОСТОВЕРНОСТЬ. Информация должна быть достоверной, т.е. она должна отражать истинное положение дел. Недостоверная информация может привести к неправильному пониманию или принятию неправильных решений. Достоверная информация со временем может стать недостоверной, так как она обладает свойством устаревать, т.е. перестает отражать истинное положение дел.

Свойства информации ПОЛНОТА. Информация должна быть полной, если ее достаточно для понимания и принятия решений. Как неполная, так и избыточная информация сдерживает принятие решений и может повлечь ошибки.

Свойства информации ЦЕННОСТЬ. Ценность информации зависит от того, насколько она важна для решения задачи, а также от того, насколько в дальнейшем она найдет применение в каких-либо видах деятельности.

Свойства информации СВОЕВРЕМЕННОСТЬ. Информация должна быть своевременной – только в этом случае она может принести ожидаемую пользу. Одинаково нежелательны как преждевременная подача информации (когда она еще не может быть усвоена), так и подача информации с задержкой.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Для того чтобы рассмотреть участие информации в информационном процессе, необходимо ввести количественные характеристики информации, т.е. научиться ее измерять.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ В теоретической информатике информация рассматривается как знания, т.е. процесс систематического научного познания окружающего мира приводит к накоплению информации в виде знаний – научных теорий, фактов и т.д.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Процесс познания можно наглядно изобразить в виде расширяющегося круга знания. Вне этого круга лежит область незнания, а окружность является границей между знанием и незнанием.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ПАРАДОКС - Состоит в том, что чем большим объемом знаний обладает человек и чем шире круг его знаний, тем больше он ощущает недостатков знаний и тем больше граница его незнания, мерой которого в этой модели является окружность.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Например. Объем знаний выпускника школы гораздо больше, чем объем знаний первоклассника или пятиклассника, однако и граница его незнания также существенно больше. Действительно, первоклассник совершенно ничего не знает о законах физики, химии или экономики и его не смущает это, тогда как выпускник школы, например, при подготовке к экзамену по физике может обнаружить, что есть законы, которых он не знает или не понимает. Итак можно считать, что ученик, получая информацию, уменьшает неопределенность знаний (расширяет круг знания).

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Подход к информации как к мере уменьшения неопределенности знания позволяет количественно измерять информацию, что чрезвычайно важно для информатики, учитывая, что она имеет дело с процессами передачи и хранения информации.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Информацию можно рассматривать как набор сообщений. Сообщение – это форма представления каких-либо сведений в виде речи, текста, изображения, цифровых данных, графиков, таблиц.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Сообщение, в свою очередь, состоит в возможности наступления некоторых событий, каждое из которых может иметь свою вероятностную характеристику, т.е. степень возможности наступления этого события.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Пример 1. В закрытом ящике лежат два шара – черный и белый. Вытаскиваем один шар. Перед вытаскиванием существовала неопределенность нашего знания, так как возможны два события: «черный шар» или «белый шар».После того как шар вытащен, наступает полная определенность: событие «черный шар», тогда в ящике остался белый, и наоборот.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Вывод: Вытаскивание одного из двух шаров приводит к уменьшению неопределенности нашего сознания в 2 раза.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ПОНЯТИЕ «ВЕРОЯТНОСТЬ» Если N – это общее число возможных исходов какого-то процесса (например, вытаскивание шара), а из них интересующее нас событие (например, вытаскивание белого шара) может произойти k раз, то вероятность этого события p можно определить по формуле: p=k/N

Вероятность выражается в долях единицы. Для примера 1 вероятность вытаскивания как белого, так и черного шара равна ½, т.е. они равновероятны. Вероятность достоверного события равна 1 (из 50 белых шаров вы - тащен белый шар); вероятность невозможного события равна 0 (из 50 белых шаров вытащен черный шар). ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ

Пример 2. В ящике лежат четыре шара – три черных и один белый. Вытаскиваем один шар. Его цвет, скорее всего, будет черным, но может быть и белым. Посчитаем возможность вытаскивания белого и черного шара: Р бел =1/4=0,25; Р чер =3/4=0,75.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Вывод: Информация содержится в сообщении о цвете вытащенного шара. Какая информация в примере 2 ценнее: «белый шар» или «черный шар»? Конечно, информация о том, что вытащили белый шар, т.е. этим сообщением получено полное знание, что в коробке остались только черные шары. Информация о том, что вытащили черный шар, тоже уменьшает неопределенность знания (после этого события в ящике осталось три шара – один белый и два черных), но не дает полного знания, какой шар может быть вытащен следующим.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Количественная зависимость между вероятностью события р и количеством информации в сообщении о нем i выражается формулой: i=loq 2 (1/p) или 2 i =1/p. i=loq 2 (1/p) или 2 i =1/p.

ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Если событие достоверно, его вероятность равна 1, то оно неинформативно, т.е. количество информации в нем равно 0, но чем меньше вероятность какого-то события, тем большую ценность имеет информация об этом событии и тем больше будет значение i.

Единицей измерения количества информации является бит (двоичная цифра). 1 бит – количество информации, необходимой для различения двух равновероятных событий. ИЗМЕРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ

КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ В вычислительных устройствах информация (числовая, текстовая, графическая, звуковая и т.д.) кодируется в последовательность электрических импульсов: есть импульс (1), нет импульса (0), т.е. в последовательность нулей и единиц.

КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ Цифры 1 и 0 можно рассматривать как два равновероятных состояния (события). При записи двоичной цифры реализуется выбор одного из двух возможных состояний (одной из двух цифр) и, следовательно, она несет количество информации, равное 1 бит.

КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ В процессе обмена информацией часто приходится производить операции кодирования и декодирования информации. При вводе знака алфавита в компьютер путем нажатия соответствующей клавиши на клавиатуре происходит его кодирование, т.е. преобразование в компьютерный код. При вводе знака на экран монитора или принтер происходит обратный процесс – декодирование, когда из компьютерного кода знак преобразуется в графическое изображение.

КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ Кодирование/декодирование – это операция преобразования знаков или групп знаков одной знаковой системы в знаки или группы знаков другой знаковой системы.

В компьютере для внутримашинного представления данных и команд используется единица измерения количества информации – бит. Количество информации в битах равно числу цифр двоичного машинного кода. Битом называют наименьшую «порцию» памяти, необходимую для хранения одного из двух знаков: 0 и 1. КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ

Бит – слишком мелкая единица измерения количества информации. На практике чаще применяется более крупная единица измерения – байт, равная 8 бит. Именно 8 бит требуется для того, чтобы закодировать любой из 256 символов алфавита клавиатуры компьютера (256=2 8 ).

КОДИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ Широко используются также более крупные производные единицы информации: 1 Килобайт (Кбайт)=1024 байт=2 10 байт; 1 Мегабайт (Мбайт)=1024 Кбайт=2 20 байт; 1 Гигабайт (Гбайт)=1024 Мбайт=2 30 байт. В последнее время в связи с увеличением объемов обрабатываемой информации входят в употребление еще более крупные производные единицы информации: 1 Терабайт (Тбайт)=1024 Гбайт=2 40 байт; 1 Петабайт (Пбайт)=1024 Тбайт=2 50 байт.