Презентация к уроку информатики в 10 классе по теме ""Вероятностный подход к измерению информации
презентация урока для интерактивной доски по информатике и икт (10 класс) по теме

Слайд 1

Измерение информации: вероятностный подход Урок 9 30.04.17

Слайд 2

Система основных понятий Измерение информации – содержательный подход Измеряется количество информации в сообщении о результате некоторого события Равновероятные результаты: никакой результат не имеет преимущества перед другими Неопределенность знания – число возможных результатов (вариантов сообщения) - N Количество информации в сообщении об одном результате события – i битов Главная формула информатики: 2 i = N Частный случай: два равновероятных результата события N=2 i=1 бит 1 бит – количество информации в сообщении об одном из двух равновероятных результатов некоторого события

Слайд 3

Вопросы для повторения: Что такое неопределенность знания о результате какого-либо события? Приведите примеры, когда неопределенность знания можно выразить количественно. Как определяется единица измерения количества информации? В каких случаях и по какой формуле можно вычислить количество информации, содержащейся в сообщении, используя содержательный подход?

Слайд 4

Измерение информации

Слайд 5

Вероятностный подход к измерению информации в 1928 году американский инженер Ричард Хартли подметил закономерность и предложил меру для измерения количества информации: где N - количество равновероятных событий; I - количество бит в сообщении о том, что любое из N событий произошло. Не все ситуации имеют одинаковые вероятности реализации. Существует много таких ситуаций, у которых вероятности реализации различаются. Например, если бросают несимметричный предмет Еще один бытовой пример – «правило бутерброда»

Слайд 6

Вероятностный подход к измерению информации В 1948 г. американский инженер и математик К. Шеннон предложил формулу для вычисления количества информации для событий с различными вероятностями. р – вероятность события, p = K/N , где K – количество благоприятных исходов N – общее число исходов Формулу Хартли теперь можно рассматривать как частный случай формулы Шеннона. При равновероятных событиях получаемое количество информации максимально.

Слайд 7

Пример 1: В корзине лежит 8 черных шаров и 24 белых. Сколько информации несет сообщение о том, что достали черный шар?

Слайд 8

Пример 1: Для случая равновероятных событий (если все шары разного цвета):

Слайд 9

Формула Шеннона I - количество информации N - количество возможных событий р i - вероятности отдельных событий

Слайд 10

Пример 2: В озере обитает 12500 окуней, 25000 пескарей, а карасей и щук по 6250. Сколько информации мы получим, когда поймаем какую-нибудь рыбу?

Слайд 13

Пример 3: Пусть имеется текст, содержащий 1000 букв. Буквы встречаются в тексте: о – 90 раз р – 40 раз ф – 2 раза а – 200 раз Какое количество информации несет буква в строке?

Слайд 14

Пример 3: