Информация, данные, сигналы. Источники информации и ее носители. Количество информации и энтропия. Формулы Хартли и Шеннона.

Информация будем определять через ее основные свойства (т.к. наряду с материей и энергией она является первичным понятием нашего мира и поэтому в строгом смысле не может быть определена):

• информация приносит сведения, об окружающем мире которых в рассматриваемой точке не было до ее получения;
• информация не материальна и не может существовать в отрыве от формы представления информации (последовательностей сигналов или знаков - сообщений);
• сообщения содержат информацию лишь для тех, кто способен ее распознать.

Сообщения содержат информацию не потому, что копируют объекты реальной действительности, а по общественной договоренности о связи носителей и объектов, этим носителем обозначенных (например, слово обозначает некоторый предмет объективной действительности). Кроме того, носители могут быть сформированы естественно протекающими физическими процессами.

Для того чтобы сообщение можно было передать получателю, необходимо воспользоваться некоторым физическим процессом, способным с той или иной скоростью распространяться от источника к получателю сообщения. Изменяющийся во времени физический процесс, отражающий передаваемое сообщение называется сигналом.

Чтобы применить математические средства для изучения информации требуется отвлечься от смысла, содержания информации. Этот подход был общим для упомянутых нами исследователей, так как чистая математика оперирует с количественными соотношениями, не вдаваясь в физическую природу тех объектов, за которыми стоят соотношения. Поэтому, если смысл выхолощен из сообщений, то отправной точкой для информационной оценки события остается только множество отличных друг от друга событий и соответственно сообщений о них.

Пусть нас интересует следующая информация о состоянии некоторых объектов: в каком из четырех возможных состояний (твердое, жидкое, газообразное, плазма) находится некоторое вещество? на каком из четырех курсов техникума учится студент? Во всех этих случаях имеет место неопределенность интересующего нас события, характеризующаяся наличием выбора одной из четырех возможностей. Если в ответах на приведенные вопросы отвлечься от их смысла, то оба ответа будут нести одинаковое количество информации, так как каждый из них выделяет одно из четырех возможных состояний объекта и, следовательно, снимает одну и ту же неопределенность сообщения.

Неопределенность неотъемлема от понятия вероятности. Уменьшение неопределенности всегда связано с выбором (отбором) одного или нескольких элементов (альтернатив) из некоторой их совокупности. Такая взаимная обратимость понятий вероятности и неопределенности послужила основой для использования понятия вероятности при измерении степени неопределенность в теории информации. Если предположить, что любой из четырех ответов на вопросы равновероятен, то его вероятность во всех вопросах равна 1/4.

Одинаковая вероятность ответов в этом примере обусловливает и равную неопределенность, снимаемую ответом в каждом из двух вопросов, а значит, каждый ответ несет одинаковую информацию.

Теперь попробуем сравнить следующие два вопроса: на каком из четырех курсов техникума учится студент? Как упадет монета при подбрасывании: вверх «гербом» или «цифрой»? В первом случае возможны четыре равновероятных ответа, во втором – два. Следовательно, вероятность какого-то ответа во втором случае больше, чем в первом (1/2 > 1/4), в то время как неопределенность, снимаемая ответами, больше в первом случае. Любой из возможных ответов на первый вопрос снимает большую неопределенность, чем любой ответ на второй вопрос. Поэтому ответ на первый вопрос несет больше информации! Следовательно, чем меньше вероятность какого-либо события, тем большую неопределенность снимает сообщение о его появлении и, следовательно, тем большую информацию оно несет.

Предположим, что какое-то событие имеет m равновероятных исходов. Таким событием может быть, например, появление любого символа из алфавита, содержащего m таких символов. Как измерить количество информации, которое может быть передано при помощи такого алфавита? Это можно сделать, определив число N возможных сообщений, которые могут быть переданы при помощи этого алфавита. Если сообщение формируется из одного символа, то N = m, если из двух, то N = m · m = m². Если сообщение содержит n символов (n – длина сообщения), то N = mn. Казалось бы, искомая мера количества информации найдена. Ее можно понимать как меру неопределенности исхода опыта, если под опытом подразумевать случайный выбор какого-либо сообщения из некоторого числа возможных. Однако эта мера не совсем удобна.

При наличии алфавита, состоящего из одного символа, т.е. когда m = 1, возможно появление только этого символа. Следовательно, неопределенности в этом случае не существует, и появление этого символа не несет никакой информации. Между тем, значение N при m = 1 не обращается в нуль. Для двух независимых источников сообщений (или алфавита) с N₁ и N₂ числом возможных сообщений общее число возможных сообщений N = N₁N₂, в то время как логичнее было бы считать, что количество информации, получаемое от двух независимых источников, должно быть не произведением, а суммой составляющих величин.

Выход из положения был найден Р. Хартли, который предложил информацию I, приходящуюся на одно сообщение, определять логарифмом общего числа возможных сообщений N:

I (N) = log N

Если же все множество возможных сообщений состоит из одного (N = m = 1), то 

I (N) = log 1 = 0,

что соответствует отсутствию информации в этом случае. При наличии независимых источников информации с N₁ и N₂ числом возможных сообщений

I (N) = log N = log N₁N₂ = log N₁ + log N₂

т.е. количество информации, приходящееся на одно сообщение, равно сумме количеств информации, которые были бы получены от двух независимых источников, взятых порознь. 

Формула, предложенная Хартли, удовлетворяет предъявленным требованиям. Поэтому ее можно использовать для измерения количества информации. Если возможность появления любого символа алфавита равновероятна (а мы до сих пор предполагали, что это именно так), то эта вероятность р= 1/m. Полагая, что N = m, получим

I = log N = log m = log (1/p) = – log p,

Полученная формула позволяет для некоторых случаев определить количество информации. Однако для практических целей необходимо задаться единицей его измерения. Для этого предположим, что информация – это устраненная неопределенность. Тогда в простейшем случае неопределенности выбор будет производиться между двумя взаимоисключающими друг друга равновероятными сообщениями, например между двумя качественными признаками: положительным и отрицательным импульсами, импульсом и паузой и т.п.

Количество информации, переданное в этом простейшем случае, наиболее удобно принять за единицу количества информации. Полученная единица количества информации, представляющая собой выбор из двух равновероятных событий, получила название двоичной единицы, или бита. (Название bit образовано из двух начальных и последней букв английского выражения binary unit, что значит двоичная единица.)

Бит является не только единицей количества информации, но и единицей измерения степени неопределенности. При этом имеется в виду неопределенность, которая содержится в одном опыте, имеющем два равновероятных исхода. На количество информации, получаемой из сообщения, влияет фактор неожиданности его для получателя, который зависит от вероятности получения того или иного сообщения. Чем меньше эта вероятность, тем сообщение более неожиданно и, следовательно, более информативно. Сообщение, вероятность

которого высока и, соответственно, низка степень неожиданности, несет немного информации.

Р. Хартли понимал, что сообщения имеют различную вероятность и, следовательно, неожиданность их появления для получателя неодинакова. Но, определяя количество информации, он пытался полностью исключить фактор «неожиданности». Поэтому формула Хартли позволяет определить количество информации в сообщении только для случая, когда появление символов равновероятно и они статистически независимы. На практике эти условия

выполняются редко. При определении количества информации необходимо учитывать не только количество разнообразных сообщений, которые можно получить от источника, но и вероятность их получения.

Наиболее широкое распространение при определении среднего количества информации, которое содержится в сообщениях от источников самой разной природы, получил подход. К Шеннона.

Рассмотрим следующую ситуацию. Источник передает элементарные сигналы k различных типов. Проследим за достаточно длинным отрезком сообщения. Пусть в нем имеется N₁ сигналов первого типа, N₂ сигналов второго типа, ..., N_k сигналов k-го типа, причем N₁ + N₂ + ... + N_k = N – общее число сигналов в наблюдаемом отрезке, f₁, f₂, ..., f_k – частоты соответствующих сигналов. При возрастании длины отрезка сообщения каждая из частот стремится к фиксированному пределу, т.е.

lim f_i = p_i, (i = 1, 2, ..., k),

где р_i можно считать вероятностью сигнала. Предположим, получен сигнал i-го типа с вероятностью р_i, содержащий – log p_i единиц информации. В рассматриваемом отрезке i-й сигнал встретится примерно Np_i раз (будем считать, что N достаточно велико), и общая информация, доставленная сигналами этого типа, будет равна произведению Np_i log р_i. То же относится к сигналам любого другого типа, поэтому полное количество информации, доставленное отрезком из N сигналов, будет примерно равно. Чтобы определить среднее количество информации, приходящееся на один сигнал, т.е. удельную информативность источника, нужно это число разделить на N. При неограниченном росте приблизительное равенство перейдет в точное.

В результате будет получено асимптотическое соотношение – формула Шеннона. Оказалось, что формула, предложенная Хартли, представляет собой частный случай более общей формулы Шеннона.

Кроме этой формулы, Шенноном была предложена абстрактная схема связи, состоящая из пяти элементов (источника информации, передатчика, линии связи, приемника и адресата), и сформулированы теоремы о пропускной способности, помехоустойчивости, кодировании и т.д

Понравилась статья? Нажми на кнопку и расскажи друзьям: