Мера информации по Шеннону

Сообщения могут быть закодированы разными символами. Число разных символов, из которых образуются сообщения, составляет основание кода, (русский алфавит имеет 33 символа, двоичный код – 2 символа, код Бодо – 5 символов и т.д.).

Совокупность различных символов, составляющих основание кода, назовем алфавитом.

Пусть Мера информации по Шеннону - student2.ru - основание кода и передается последовательность Мера информации по Шеннону - student2.ru , где Мера информации по Шеннону - student2.ru - один из символов из алфавита. Число всевозможных сообщений, которые можно создать равно Мера информации по Шеннону - student2.ru . Информация, содержащаяся в ансамбле из N сообщений, должна быть пропорциональна длине последовательности. Р. Хартли в 1928 г. предложил за меру количества информации в ансамбле из N сообщений принять величину

Мера информации по Шеннону - student2.ru .

Но мера информации по Хартли не учитывает вероятностный характер появления элементов последовательности Мера информации по Шеннону - student2.ru .

Мера – это одна из характеристик исследуемого объекта. Это может быть длина, ёмкость и т.д. В данном случае необходимо определить меру информации, содержащемся в каждом элементе ансамбля и среднюю меру информации в ансамбле в целом.

Мера должна обладать двумя свойствами:

1. мера исследуемого объекта не должна быть отрицательной,

2. если объект состоит из нескольких элементов, каждый обладающий определённой мерой, полная мера объекта равна суме мер отдельных составляющих, (условие аддитивности) .

Пусть ансамбль Мера информации по Шеннону - student2.ru состоит из элементов Мера информации по Шеннону - student2.ru . Выберем два элемента Мера информации по Шеннону - student2.ru из этого ансамбля, имеющих совместную вероятность реализации этих элементов

Мера информации по Шеннону - student2.ru .

Обозначим через Мера информации по Шеннону - student2.ru меру информации, содержащемся в элементе Мера информации по Шеннону - student2.ru . Тогда, используя свойство аддитивности меры, запишем меру информации, содержащуюся в ансамбле из двух элементов Мера информации по Шеннону - student2.ru , Мера информации по Шеннону - student2.ru ,

Мера информации по Шеннону - student2.ru . (2.1)

Дифференцируя левую и правую части выражения (**.1) по Мера информации по Шеннону - student2.ru , получим

Мера информации по Шеннону - student2.ru .

Мера информации по Шеннону - student2.ru .

В результате имеем

Мера информации по Шеннону - student2.ru

Умножив обе части полученного равенства на Мера информации по Шеннону - student2.ru , получим уравнение

Мера информации по Шеннону - student2.ru . (2.2)

Уравнение (***.2) имеет решение, если

Мера информации по Шеннону - student2.ru , (2.3)

где С – постоянная величина.

Интегрируя уравнение (***.3), получим

Мера информации по Шеннону - student2.ru ,

Мера информации по Шеннону - student2.ru (2.4)

Определим Мера информации по Шеннону - student2.ru из условия: если событие Мера информации по Шеннону - student2.ru происходит с вероятностью Мера информации по Шеннону - student2.ru , то оно не несёт никакой информации для абонента. Поэтому функция Мера информации по Шеннону - student2.ru и Мера информации по Шеннону - student2.ru .

Так как мера информации не должна быть отрицательной, а Мера информации по Шеннону - student2.ru , то коэффициент Мера информации по Шеннону - student2.ru должен быть отрицательным. Если Мера информации по Шеннону - student2.ru , то мера информации имеет вид

Мера информации по Шеннону - student2.ru

и измеряется в неперах, [Неп]. Однако на практике, ввиду развития цифровой техники и использования двоичной системы счисления чаще применяется основание логарифма, равное 2. Тогда Мера информации по Шеннону - student2.ru и мера информации, или количество информации, содержащаяся в элементе Мера информации по Шеннону - student2.ru , будет равна

Мера информации по Шеннону - student2.ru . (2.5)

В дальнейшем основание логарифма 2 будем опускать. Мера информации Мера информации по Шеннону - student2.ru измеряется в битах, (Бит).

Каждый элемент ансамбля обладает своим количеством информации Мера информации по Шеннону - student2.ru , реализующимся с вероятностью Мера информации по Шеннону - student2.ru . Таким образом, мера информации – это характеристика элемента ансамбля Мера информации по Шеннону - student2.ru , являющаяся случайной величиной с реализациями в виде количества информации Мера информации по Шеннону - student2.ru , появляющихся с вероятностями Мера информации по Шеннону - student2.ru , (Таблица 1).

Таблица 2.1  
Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru
P Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru
Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru Мера информации по Шеннону - student2.ru

Наши рекомендации