Вероятностный подход к измерению количества информации
Вероятностный подход к измерению количества информации
Данная презентация предназначена для проведения урока в 10 классе (профильный уровень) при изучении темы "Количество информации", адаптирована к УМК Н,Д,Угриновича. Содержит не только теоретический материал, но и примеры решения задач, тренировочные задания, в том числе и с применением формулы Шеннона.
Вы уже знаете о суперспособностях современного учителя?
Тратить минимум сил на подготовку и проведение уроков.
Быстро и объективно проверять знания учащихся.
Сделать изучение нового материала максимально понятным.
Избавить себя от подбора заданий и их проверки после уроков.
Просмотр содержимого документа
«Вероятностный подход к измерению количества информации»
Количество информации
Вероятностный подход
1 бит – количество информации, уменьшающее неопределенность знания в 2 раза
N = 2I
I = log2N
формула Хартли,1928 г.
N– количество равновероятных событий
I– количество информации, бит
Равновероятные события
N = 2I
событие
Неопределен-ность знаний
Бросание монеты
Бросание 4-гранной пирамидки
Количество информации, бит
Направление ветра
Оценка за урок
Первый ход в крестики-нолики на поле 4х4
2
1
4
2
8
3
2
4
16
4
Единицы измерения количества информации
1 байт
23бит
1 Кбайт
8 бит
210байт
1 Мбайт
210Кбайт
1024 байт
1 Гбайт
1024 Кбайт
210Мбайт
1 Тбайт
210Гбайт
1024 Мбайт
1024 Гбайт
Заполнить пропуски числами
5 Кбайт
_______ байт
____ Кбайт
_________ бит
_______ байт
____ Кбайт
_______ байт
12 288 бит
___ Гбайт
213бит
1536 Мбайт
512 Кбайт
2---байт
____ Кбайт
2---бит
События с разной вероятностью
I =
формула Шеннона,1948 г.
pi–вероятность i-го события
I– количество информации, бит
Логарифмом данного числа называетсяпоказатель степени, в которую нужно возвести другое число, называемоеоснованием логарифма, чтобы получить данное число.