- •7.100402 «Транспорті системи»
- •1. Основні поняття та етапи розвитку інформаційних систем та технологій
- •1.1 Етапи розвитку інформаційних технологій (іт)
- •1.2 Інформаційні системи
- •1.3. Класифікація іс
- •1.4. Структура іс
- •2.3. Мережева модель даних
- •2.4. Реляційна модель даних
- •2. Бази даних
- •2.1. Інформаційні моделі даних
- •2.2. Ієрархічна модель даних
- •Тобто кожний атрибут приймає значення з одного з 4-х доменів.
- •3. Реляційні бази даних
- •3.1. Первинний ключ (суперключ) відношення
- •3.2. Можливий (потенційний) ключ відношення
- •3.3. Чужий (зовнішній) ключ відношення
- •4. Проектування реляційної бази даних
- •4.1. Цілі проектування рбд
- •4.2. Універсальне відношення
- •4.2.1. Поняття форми відношення. Перша нормальна форма.
- •4.2.2. Проблеми, що можуть виникнути при роботі з рбд
- •4.3. Нормалізація відношення
- •4.3.1. Нормальна форма Бойса-Кодда
- •4.3.2. Функціональні залежності
- •4.4.1. Поняття сутності та зв’язку
- •4.4.2. Тип зв’язку
- •4.4.3. Побудова попередніх відношень
- •4.4.3.1. Правило №1
- •4.4.3.2. Правило №2
- •4.4.3.3. Правило №3
- •4.4.3.4. Правило №4
- •4.4.3.5. Правило №5
- •4.4.3.6. Правило №6
- •4.5. Перевірка отриманих відношень.
- •5. Основні поняття теорії інформації
- •5.1. Одиниці виміру ступеню невизначеності системи
- •5.2. Властивості ентропії
- •5.3. Ентропія та інформація
- •5.4. Ентропія як міра кількості інформації
- •5.5. Кодування дискретних повідомлень
- •5.5.1. Запис повідомлення за допомогою кодів
- •5.5.2. Способи перетворювання кодів
- •5.6. Класифікація (двійкових) кодів
- •5.6.1. Ненадлишкові коди
- •5.6.2. Надлишкові коди
- •5.6.2.1. Коди з виявленням помилок
- •5.6.2.2. Коди з виправленням помилок
- •6. Системи класифікації і кодування інформації
- •6.1 Класифікатори.
- •6.2 Методи класифікації об’єктів.
- •6.3. Система ідентифікаційного кодування інформації
- •6.4. Методи ідентифікаційного кодування інформації
- •6.5. Захист ідентифікаційних кодів від помилок
- •6.5.1. Захист від помилок коду станції
- •6.5.2. Захист від помилок інвентарного номера вагона
- •6.6. Уніфікована система документації. Документообіг
5.1. Одиниці виміру ступеню невизначеності системи
Мірою апріорної (до одержання повідомлення) невизначеності системи Х в теорії інформації є ентропія.
, (Чому
потрібний знак мінус, тому що логарифм
чисел менших за одиницю величина
від’ємна,
≤
)
де
– лічильник можливих станів системи;
– загальна
кількість можливих станів системи;
– ймовірність
перебування системи в і-му стані;
– будь-яке
ціле число більше за одиницю. Від нього
залежить розмірність ентропії. Тобто
вибір величини
відповідає
вибору одиниць виміру ентропії:
–
десяткові,
–
двійкові.
Оскільки
всі
≤
,
тому
ентропія невід’ємна величина.
На
практиці зручно прийняти
,
тому
що це добре співвідноситься з двійковою
системою подання інформації в ЕОМ
.
За одиницю виміру ентропії прийнятий ступінь невизначеності системи, що має два рівноймовірні стани, й називається ця одиниця біт (bit: binary digit – двійкова цифра).
біт
біт визначає ентропію одного розряду двійкового числа, котрий з рівною ймовірністю може бути нулем чи одиницею.
Ентропія системи, яка має рівноймовірних станів, дорівнює логарифму числа можливих станів системи.
,
бо
ймовірність і-го
стану системи
.
Наприклад,
ентропія системи
,
що має
рівноймовірних
станів:
біт
байт.
5.2. Властивості ентропії
Ентропія системи, стан якої відомий, дорівнює нулю.
,
бо
границя невизначеності
.
Якщо стан системи відомий, це означає, що ймовірність одного зі станів системи дорівнює одиниці, решти – нулю.
Ентропія системи з кінцевою множиною можливих станів досягає максимуму, якщо всі стани системи рівноймовірні.
.
Приклад
1. Розрахуємо ентропію інвентарного
номера вагона. Інвентарний № вагона
складається з
-ми
цифр; число можливих станів системи –
,
тому що
-у
цифру не можна вважати випадковою.
біт.
Приклад
2. На вантажний двір за добу прибуває 2
вагона, причому
– це ймовірність того, що кожний із цих
вагонів виявиться піввагоном.
Знайти
ентропію системи вантажний район, стан
якої визначається прибулим числом
піввагонів
протягом
доби.
Система може перебувати в одному з трьох станів:
– на
вантажний район за добу не прибуло
жодного піввагона,
:
;
– на
вантажний район за добу прибув один
піввагон,
:
;
– на
вантажний район за добу прибуло два
піввагона,
:
.
Подамо вихідні дані у табличному вигляді.
Таблиця 30
Стан системи |
|
|
|
|
Кількість піввагонів |
|
|
|
|
Ймовірність |
|
|
|
|
біт.
5.3. Ентропія та інформація
В міру
надходження інформації про систему, її
ентропія зменшується і може досягти
,
коли ми одержимо всю
інформацію
про систему, тобто з’ясуємо стан, в
якому перебуває система. Таким чином
кількістю інформації можна вважати
зменшення ентропії тієї системи, про
яку отримані відомості. До отримання
відомостей ентропія системи має якесь
певне значення
,
після
отримання – стан системи цілком
визначений, тобто
.
Отже, кількість отриманої інформації
про стан системи
дорівнює
зменшенню ентропії цієї системи.
,
де
– отримана
інформація про стан системи, яку можна
оцінити за допомогою ентропії.
.
Інформація, що необхідна для повного з’ясування стану системи, називається повною інформацією.
Повна інформація про стан системи дорівнює ентропії цієї системи. А формула для її розрахунку має дещо інший вигляд:
.
Величину
розглядають як інформацію, що отримана
від окремого повідомлення про перебування
системи в і-му
стані.
Інформацію від окремого повідомлення про перебування системи в і-му стані називають частковою інформацією.
Якщо
– це
часткова інформація про стан системи
від окремого повідомлення,
тоді
повну
інформацію
можна
розглядати як інформацію, що отримана
від усіх повідомлень про перебування
системи в різних станах з урахуванням
їх ймовірностей. Формула, за якою
визначається повна інформація
,
має структуру формули математичного
сподівання, тобто повну інформацію
можна розглядати як математичне
сподівання кількості інформації від
окремого повідомлення про стан системи:
,
де
– випадковий
стан системи.
Саме тому повну інформацію називають ще середньою інформацією про стан системи.
Коли всі стани системи рівноймовірні часткова інформація дорівнює повній.
.
Коли стани системи мають різні ймовірності, кількість інформації від різних повідомлень теж різна. Найбільша кількість інформації міститься в повідомленнях про найменш ймовірні (події) стани системи.
Висновок: найбільша часткова інформація міститься в повідомленні про найменш ймовірний стан системи.
Наприклад:
нехай
,
тоді
біт,
але
якщо
,
тоді
біт.
Розрахуємо часткову інформацію про прибуття на вантажний район одного, двох піввагонів чи не прибуття жодного:
,
біт,
,
біт,
,
біт.
