මිනුම් තොරතුරු අර්ථවත් ප්රවේශය: ඔබට දැන ගැනීමට අවශ්ය සියලු දේ

මිනුම් තොරතුරු කිරීම සඳහා කටයුතු කිරීමට පෙර, අප කටයුතු කරන දේ, අපට නිර්වචනය හඳුන්වා දෙන්න අපි තේරුම් යුතු ය.

අර්ථ දැක්වීම

තොරතුරු - මෙම තොරතුරු, පණිවිඩ, එහි සියලු කුමන අන්තර්ගත ආකෘති පත්ර, ආකෘති පත්ර, දත්ත. කඩදාසි කෑල්ලක් ලියා පවා සම්පූර්ණ විකාර, තොරතුරු ලෙස සැලකිය හැකිය. කෙසේ වෙතත්, රුසියානු ෆෙඩරල් නීතිය මෙම අර්ථ දැක්වීම.

පහත සඳහන් අගයන් ජාත්යන්තර ප්රමිතීන් හුදකලා කළ හැක:

• වස්තූන්, කරුණු, අදහස්, සාරධර්ම පිළිබඳ දැනුම, අදහස් යම් සන්දර්භය තුළ ජනතාව අතර හුවමාරු;
• කරුණු, සිදුවීම්, සාරධර්ම, දේවල්, නිශ්චිත සන්දර්භය තුළ සුවිශේෂ අර්ථයක් ඇති බව සංකල්ප දැනුම.

දත්ත - යම් වෙස් වේ , ඉදිරිපත් කිරීමේ ආකෘති පත්රය සමහර ග්රන්ථ වල, මෙම සංකල්ප දෙක එකිනෙකට හුවමාරු කළ හැකි වුවත්.

මිනුම් ක්රම

තොරතුරු සංකල්පය වෙනස් අර්ථ දක්වා ඇත. එය වෙනස් ක්රම වලින් මනිනු ලැබේ. මිනුම් තොරතුරු පහත සඳහන් ප්රධාන පිවිසුම්:

1. Alphabetization.
2. සම්භාවිතා ප්රවේශය.
3. මිනුම් තොරතුරු අර්ථවත් ප්රවේශය.

ඔවුන් සියලු විවිධ අර්ථ දැක්වීම් අනුරූප හා මතයන් දත්ත සම්බන්ධයෙන් වෙනස් කතුවරු විවිධ ඇත. සම්භාවිතා ප්රවේශය ඒඑන් පිහිටුවන ලදී Kolmogorov හා විෂය ලෙස සැලකුවේ නැත , දත්ත හුවමාරු වුවත් එය එය යැවීම සහ ඇගේ විෂය භාරගන්නා ඉතා වැදගත් බව ඇය ප්රමාණය මැනීම, බව ය. ෂැනන් විසින් නිර්මාණය කරන ලද තොරතුරු මැනීම සඳහා අර්ථවත් ප්රවේශය, ගිණුමට වැඩි විචල්ය ගනී සහ සත්කාරක සඳහා මෙම දත්ත වැදගත් තක්සේරු කාරුණික වේ. ඒත් අපි නම් සියල්ල දෙස බලමු.

සම්භාවිතා ප්රවේශය

ඉහත සඳහන් කළ පරිදි, තොරතුරු ප්රමාණය මැන ගැනීමට ප්රවේශයන් ඉතා වෙනස්. මෙම ප්රවේශය 1948 දී ෂැනන් දියුණු කරන ලදී. එය යන කරුන තුල යි තොරතුරු ප්රමාණය සිදුවීම් සහ සම්භාවිතාව සංඛ්යාව මත රඳා පවතී. එක් එක් අවස්ථාවට සම්භාවිතාව - _මම සිද්ධීන් හා p සංඛ්යාව - අවශ්ය අංකය, එන් - මෙම ප්රවේශය ලබා තොරතුරු ප්රමාණය ගණනය කරන මම, පහත සඳහන් වන සුත්රය, විය හැක.

අක්ෂර මාලාව

තොරතුරු ප්රමාණය ගණනය කිරීම සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වයං අන්තර්ගත ක්රමය. එය පණිවිඩය ලියා ඇති බව සලකා නොවේ, හා ලිඛිත අන්තර්ගතයට සංඛ්යාව සමග ඇසුරු කරන්නේ නැත. තොරතුරු ප්රමාණය ගණනය කිරීමට අපට හෝඩියේ සහ පෙළ කර ඇති මුදල ෙකොපමණද බලය විසින් දැන සිටිය යුතු වේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, බලය හෝඩියේ සීමා නොවේ. කෙසේ වෙතත්, පරිගණක අක්ෂර 256 තරම් බලය හෝඩිය භාවිතා කර ඇත. ඒ නිසා අපි තොරතුරු ගණන ගණන් කළ හැකි පරිගණකය මත මුද්රණය පෙළ සංකේතයක් එය සමග රැගෙන යයි. නිසා 256 = 2 ^8, එක් සංකේතයක් දත්ත බිටු 8 වේ.

ටිකක් 1 - මෙම අවම වන අතර, බෙදිය තොරතුරු සංඛ්යාව. ෂැනන් අනුව, එය දැනුම අවිනිශ්චිත දෙගුණ අඩු බව දත්ත ප්රමාණය වේ.

8 බිට් = 1 බයිට.

1024 බයිට් = 1 kilobyte.

1 kilobyte = 1024 MB.

කල්පනා

ඔබ දැක ගැනීමට හැකි වන පරිදි, එම තොරතුරු පිළිබඳ මිනුම් කිරීමට ප්රවේශයන් ඉතා වෙනස්. එහි ප්රමාණ මැනීම සඳහා තවත් ක්රමයක් තිබෙනවා. එය ප්රමාණය පමණක් නොව, ගුණාත්මක පමණක් නොව ඇගයීමට කිරීමට ඉඩ දෙයි. තොරතුරු වල මිනුම් කිරීමට අර්ථවත් ප්රවේශය ගිණුමට දත්ත ප්රයෝජනවත් ගත කිරීමට ඉඩ දෙයි. එසේම, මෙම ප්රවේශය දත්ත ප්රමාණය ජනතාවට ලැබෙනු ඇති බවට නව දැනුම ඇති මුදල ෙකොපමණද විසින් තීරණය පණිවිඩය, ඇතුල් වේ.

ගණිතමය සූත්ර ප්රකාශ නම්, දත්ත 1bitu සමාන කර ඇති මුදල 2 වරක් මානව දැනුම අවිනිශ්චිත අඩු කළ යුතුය. මේ අනුව, අපි තොරතුරු ප්රමාණය තීරණය කිරීම සඳහා, පහත සඳහන් වන සුත්රය භාවිතා කරන්න:

X = ලොග් ₂ N,, එයද X - දත්ත සංඛ්යාව සහ N - සමානව අනුමාන ප්රතිඵල සංඛ්යාව. උදාහරණයක් ලෙස, ප්රහේලිකාව විසඳීමට.

අපි හතර පැති සමඟ තුන් පන්දුවක් පිරමීඩයේ හිතන්න. ඔබ එය කාසියේ වාසිය විට එය සතර දිශායෙහි එක් මත වැටෙනු ඇති බව අවස්ථාවක් නැත. මේ අනුව, එන් = 4 (equiprobable ප්රතිඵල සංඛ්යාව). ඔබ දන්නා පරිදි, අපගේ වස්තුව මුහුණු එක් මත වැටෙනු ඇත, එසේ ඔබ කාසියක් ගියහොත් එය අද්දර ඉහළ නැගීමට අපේක්ෂා කරනවා නම්, ඊට වඩා අඩු විය ඇති අවස්ථා ද වේ.

තීරණය. X = ලොග් ₂ N = _{2 අප්රේල්} = 2 ලොග් වන්න.

ඔබ දැක ගැනීමට හැකි වන පරිදි, 2. ප්රතිඵලයක් එහෙත් මෙම සංඛ්යාව? ඉහත සඳහන් කළ පරිදි, මිනුම් පිළිබඳ අවම බෙදිය ඒකකය - ටිකක්. එහි ප්රතිඵලයක් ලෙස, වැටීමෙන් පසු අපි තොරතුරු 2 බිටු විය.

දත්ත මැනීම සඳහා ප්රවේශයන් ගණනය ලඝු ගණක සඳහා භාවිතා කරනු ඇත. ඔබ මේ මෙහෙයුම් සරල කිරීමේ කැල්කියුලේටරය හෝ ලඝු ගණක විශේෂ වගුව භාවිතා කළ හැකිය.

ප්රායෝගිකව

ඔබ විශේෂයෙන් තොරතුරු මැනීම සඳහා අර්ථවත් ප්රවේශය පිළිබඳ දත්ත, දැනුම මේ ලිපියෙන් ලබා ප්රයෝජනවත් විය හැක කොහෙද? සැකයකින් තොරව, පරිගණකය මත විභාගය. ප්රශ්නය සලකා බැලීම පහසු විශේෂයෙන් අභ්යන්තර සහ බාහිර මතක ප්රමාණය, පරිගණක තාක්ෂණය, සැරිසැරීම කරයි. ඇත්ත වශයෙන්ම, මෙම දැනුම ප්රායෝගික වටිනාකමක් නැහැ, විද්යාව හැර. කිසිදු සේවායෝජකයා බලන්න මුද්රණය තොරතුරු ප්රමාණය ගණනය කිරීමට ඔබට බල, හෝ වැඩසටහනක් ලිවීමට නොහැකි වනු ඇත. වැඩසටහන් තුළ, ඔයා කොහෙද විචල්ය වෙන් මතක ප්රමාණය නියම කිරීමට සිදු වනු ඇති බව ය.