Вероятностный подход к определению количества информации. Формула Шеннона 10 класс.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Вероятностный подход к определению количества информации. Формула Шеннона 10 класс.
Advertisements

Формула Шеннона. Задача: Какое сообщение содержит большее количество информации? В библиотеке 8 шкафов. Книга нашлась в 3-м шкафу; Вася получил за экзамен.
Измерение информации: вероятностный подход Урок
Тема: Вероятностный подход к определению количества информации. Формула Шеннона. Цель: 1.Научиться определять количество информации через вероятность?
Приготовила: учитель информатики МОУ «Гимназия г. Вольска Саратовской области» Кириченко Наталья Евгеньевна Для учащихся 10 класса.
Измерение информации. Содержательный подход. Содержательный подход к измерению информации отталкивается от определения информации как содержания сообщения,
Проверка д/з Переведи в байты. 15 Кбайт, 256 Кбайт, 72 Кбайт, 340 Кбайт. Переведи в килобайты байт, 7680 байт, 2 Мбайт, 5 Гбайт, 2560 байт. Сравните.
Решение задач, в условии которых события не равновероятны.
Информация и информационные процессы. знания Информация и знания незнание.
Информация и кодирование информации Формула Шеннона 10 класс, профильЗахарова О.Н.
Вероятностный подход к измерению информации. Формула Шеннона.
Формулы Хартли и Шеннона Вероятностный подход к измерению количества информации.
Количество информации как мера уменьшения неопределённости знания
Вероятностный подход к измерению информации. Формула Шеннона МОУ «Февральская средняя общеобразовательная школа 1» Учитель информатики: Т.А. Батукова.
Щукина Т.И. г. Кудымкар, Пермский край. Раздел математики, в котором изучаются случайные события и закономерности, которым они подчиняются, называется.
Количество информации. Вероятностный подход к определению количества информации. Решение задач Выполнила: Царева Валентина Владимировна Учитель информатики и ИКТ школа 578 Приморского.
Человек Знания Информация Техническое устройство Подходы к измерению информации Содержательный (вероятностный) Алфавитный Последовательность символов,
Количество информации. Можно назвать 3 различных подхода к определению количества информации Содержательный Вероятностный Алфавитный.
Вероятностный подход и формула Шеннона
КОЛИЧЕСТВО ИНФОРМАЦИИ В СООБЩЕНИИ Задача 1. При угадывании целого числа в диапазоне от 1 до N было получено 6 бит информации. Чему равно N ? Решение задачи.
Транксрипт:

Вероятностный подход к определению количества информации. Формула Шеннона 10 класс

Для вычисления количества информации в сообщении о неравновероятном событии используют следующую формулу: I=log 2 (1/p) или 1/р=2 i где I – это количество информации, р – вероятность события.

Вероятность события выражается в долях единицы и вычисляется по формуле: р=K/N где К – величина, показывающая сколько раз произошло интересующее нас событие, N – общее число возможных исходов какого- то процесса.

Задача: Бабушка испекла 8 пирожков с капустой, 24 пирожков с повидлом. Маша съела один пирожок. Вычислить вероятность выбора пирожка с разной начинкой и количество информации, которое при этом было получено. Решение: Пусть К 1 – это количество пирожков с повидлом, К 1 =24 К 2 – количество пирожков с капустой, К 2 =8 N – общее количество пирожков, N = К 1 +К 2 =24+8=32 Вероятность выбора пирожка с повидлом: р 1 =24/32=3/4=0,75. Вероятность выбора пирожка с капустой: р 2 =8/32=1/4=0,25. Обращаем внимание учащихся на то, что в сумме все вероятности дают 1. Вычислим количество информации, содержащееся в сообщении, что Маша выбрала пирожок с повидлом: I 1 =log 2 (1/p 1 )= log 2 (1/0,75)= log 2 1,3=1,15470 бит. Вычислим количество информации, содержащееся в сообщении, если был выбран пирожок с капустой: I 2 =log 2 (1/p 2 )= log 2 (1/0,25)= log 2 4=2 бит.

Качественную связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении об этом событии можно выразить так: чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.

Вопрос: сколько получим информации при выборе пирожка любого вида? Ответить на этот вопрос нам поможет формула вычисления количества информации для событий с различными вероятностями, которую предложил в 1948 г. американский инженер и математик К.Шеннон. Если I-количество информации, N-количество возможных событий, р i - вероятности отдельных событий, где i принимает значения от 1 до N, то количество информации для событий с различными вероятностями можно определить по формуле: можно расписать формулу в таком виде:

Рассмотрим формулу на нашем примере: I = - (р 1log 2 p 1 + р 2log 2 p 2 ) = - (0,25 log 2 0,25+0,75 log 2 0,75) -(0,25(-2)+0,75(-0,42)) =0,815 бит

Задача: В корзине лежат 32 клубка красной и черной шерсти. Среди них 4 клубка красной шерсти. Сколько информации несет сообщение, что достали клубок красной шерсти? Сколько информации несет сообщение, что достали клубок шерсти любой окраски?