- •Глава 1. Теоретические основы информатики
- •1.1. Информатика и информация
- •Философские концепции информации
- •Система основных понятий
- •Вопросы и задания
- •1.2. Измерение информации
- •1.2.1.Объемный подход к измерению информации
- •Вопросы и задания
- •1.2.2. Измерение информации. Содержательный подход Неопределенность знаний и количество информации
- •«Главная формула» информатики
- •Формула Хартли
- •Вопросы и задания
- •1.2.3. Вероятность и информация * Содержательный подход и вероятность
- •Вероятность и информационные веса символов алфавита
- •Вопросы и задания
Вероятность и информационные веса символов алфавита
А теперь рассмотрим, как с понятием вероятности связано вычисление информационных весов символов алфавита. Обсуждая алфавитный подход раньше, мы исходили из предположения равновероятности появление в любой позиции текста любого из символов используемого алфавита. На самом деле для естественных языков это не так. Легко доказать, что одни символы появляются в тексте чаще, а другие - реже. Частота появления символа – это отношение количества вхождений данного символа в текст к общему количеству символов в тексте. В таблице 1.1 приведены частотные характеристики букв латинского алфавита в английских текстах, а в таблице 1.2 – русских букв (кириллицы) в текстах на русском языке (символ «_» означает пробел). Эти данные получены путем усреднения результатов обработки большого числа текстов.
Таблица 1.1
Буква |
Частота |
Буква |
Частота |
Буква |
Частота |
Буква |
Частота |
E |
0,130 |
S |
0,061 |
U |
0,024 |
K |
0,004 |
T |
0,105 |
H |
0,052 |
G |
0,020 |
X |
0,0015 |
A |
0,081 |
D |
0,038 |
Y |
0,019 |
J |
0,0013 |
O |
0,079 |
L |
0,034 |
P |
0,019 |
Q |
0,0011 |
N |
0,071 |
F |
0,029 |
W |
0,015 |
Z |
0,0007 |
R |
0,068 |
C |
0,027 |
B |
0,014 |
|
|
I |
0,063 |
M |
0,025 |
V |
0,009 |
|
|
Таблица 1.2
Буква |
Частота |
Буква |
Частота |
Буква |
Частота |
Буква |
Частота |
_ |
0,175 |
Р |
0,040 |
Я |
0,018 |
Х |
0,009 |
О |
0,090 |
В |
0,038 |
Ы |
0,016 |
Ж |
0,007 |
Е,Ё |
0,072 |
Л |
0,035 |
З |
0,016 |
Ю |
0,006 |
А |
0,062 |
К |
0,028 |
Ь,Ъ |
0,014 |
Ш |
0,006 |
И |
0,062 |
М |
0,026 |
Б |
0,014 |
Ц |
0,003 |
Т |
0,053 |
Д |
0,025 |
Г |
0,013 |
Щ |
0,003 |
Н |
0,053 |
П |
0,023 |
Ч |
0,013 |
Э |
0,003 |
С |
0,045 |
У |
0,021 |
Й |
0,012 |
Ф |
0,002 |
Как видно из этих таблиц наиболее часто употребляемая буква в английском тексте – “E”, а наименее «популярная» – “Z”. Соответственно в русском тексте это буквы “О” и ”Ф”.
По аналогии с тем, что было рассмотрено выше, вам должно быть понятно, что частота встречаемости буквы – это вероятность ее появления в определенной позиции текста – Р. Отсюда следует, что информационный вес символа вычисляется по формуле:
i = log2(1/P).
По этой формуле для русской буквы “О” получаем: i=log2(1/0,09)=3,47 бит. А для буквы ‘Ф’: i=log2(1/0,002)=8,97 бит. Разница весьма существенная! Принцип прежний: чем меньше вероятность, тем больше информация.
Для оценки средней информативности символов алфавита c учетом разной вероятности их встречаемости используется формула Клода Шеннона
где
-
средняя информативность, Pk-
вероятность (частота) встречаемости
k-го символа
алфавита, N – мощность
алфавита. В частном случае, когда
P1 = P2 = … =PN = 1/N
формула К.Шеннона переходит в формулу Р.Хартли (докажите это самостоятельно).
Воспользовавшись данными из таблиц 1.1 и 1.2, по формуле Шеннона можно определить среднюю информативность букв алфавита английского и русского языков. Результаты вычислений для английского языка дают величину 4,09 бит, а для русского – 4,36 бит. При допущении, что все буквы встречаются равновероятно, по формуле Р.Хартли получается для английского языка Hангл=log2(26)=4,70 бит, а для русского языка – Hрус=log2(32)=5 бит. Как видите, учет различия частоты встречаемости букв алфавита приводит к снижению их средней информативности.
Из полученных результатов следует, что и полный информационный объем текста будет разным, если для его вычисления использовать формулы Хартли и Шеннона. Например, текст на русском языке, состоящий из 1000 букв, по Хартли будет содержать 51000=5000 бита информации, а по Шеннону: 4,361000=4360 бит.
Вероятность и информация |
|
Вероятность некоторого результата события измеряется частотой его повторений для большого числа событий (в пределе стремящимся к бесконечности) |
|
Содержательный подход |
Алфавитный подход |
P=k/n P – оценка вероятности определенного результата; n – количество повторений события (большое число); k – число повторений данного результата. |
P=k/n P – частота повторяемости символа в тексте (оценка вероятности); n – размер текста в символах; k – количество вхождений данного символа в текст.
|
i = log2(1/P) i (бит) – количество информации в сообщении о результате события, вероятность которого равна P |
i = log2(1/P) i (бит) – информационный вес символа, частота которого (вероятность) равна P |
|
Формула Шеннона:
H – средняя информативность символа алфавита, Pi – вероятность символа номер i, N – размер алфавита. |
