मापन जानकारी अर्थपूर्ण दृष्टिकोण: तपाईं जान्नु आवश्यक सबै

मापन जानकारी बढ्नु अघि, हामीलाई परिभाषा परिचय गरौं र हामी काम गर्दै छन् के, बुझ्न पर्छ।

परिभाषा

सूचना - यो जानकारी, सन्देश, यसका प्रकारका, पक्षबाट डाटा, आफ्नो सामग्री बिना। पनि पूरा अर्थहीन, कागज को टुक्रा मा लिखित जानकारी छलफल गर्न सकिन्छ। तथापि, रूसी संघीय व्यवस्था यस परिभाषा।

निम्न मान अन्तर्राष्ट्रिय स्तर देखि छुट्टयाएर गर्न सकिन्छ:

• वस्तुहरु, तथ्य, विचार, मान, राय को ज्ञान एक विशेष सन्दर्भमा मान्छे बीच साटासाट;
• तथ्य, घटनाहरु, मान, कुरा, विशिष्ट सन्दर्भमा एक विशेष अर्थ छ कि अवधारणाहरु को ज्ञान।

डाटा - एक materialized छ , प्रस्तुति को फारम केही पदहरूमा, यी दुई अवधारणाहरु interchangeably प्रयोग गर्न सकिन्छ हुनत।

मापन तरिका

जानकारी को अवधारणा फरक परिभाषित गरिएको छ। यसलाई विभिन्न तरिकामा मापन गरिएको छ। को मापन जानकारी मुख्य नजिकिंदै निम्न:

1. Alphabetization।
2. Probabilistic दृष्टिकोण।
3. मापन जानकारी अर्थपूर्ण दृष्टिकोण।

ती सबै फरक परिभाषा अनुरूप र लेखक जसको राय डाटा सन्दर्भमा भिन्न को एक किसिम छ। Probabilistic दृष्टिकोण स्थापित भएको थियो AN Kolmogorov विषयको विचार छैन र थिएन , डाटा स्थानान्तरण यसलाई कुनै कुरा यो पठाउने र उनको विषय को प्राप्त छ कसरी महत्त्वपूर्ण उनको राशि उपाय, छ। शान्नोन द्वारा सिर्जना गरिएको जानकारी मापन गर्न अर्थपूर्ण दृष्टिकोण, खाता थप चर मा लिन्छ र होस्टका लागि यी डाटा को महत्व मूल्यांकन एक प्रकारको छ। तर गरेको क्रममा सबै हेरौं।

probabilistic दृष्टिकोण

उल्लेख रूपमा, जानकारी को राशि को मापन गर्न नजिकिंदै धेरै फरक छ। यो दृष्टिकोण 1948 मा शान्नोन विकास भएको थियो। यो भन्ने तथ्यलाई मा निहित जानकारी को राशि घटनाहरू र आफ्नो सम्भावना संख्या मा निर्भर गर्दछ। घटनाहरू र पी को संख्या _म - - प्रत्येक घटनाको सम्भावना छ आवश्यक नम्बर, एन छ - म जो यो दृष्टिकोण मा प्राप्त निम्न सूत्र को हुन सक्छ जानकारी राशि, गणना।

वर्णमाला

जानकारी को मात्रा गणना लागि पूर्ण आत्म-समावेश विधि। यो सन्देशमा लेखिएको थियो, र लिखित सामग्री संख्या संगत छैन विचार छैन। जानकारी को मात्रा गणना गर्न हामी वर्णमाला शक्ति र पाठ को मात्रा जान्नु आवश्यक छ। वास्तवमा, शक्ति वर्णमाला सीमित छैन। तथापि, कम्प्युटर 256 वर्ण को पर्याप्त शक्ति वर्णमाला प्रयोग गर्दै हुनुहुन्छ। त्यसैले हामी नम्बर जानकारी यो संग कम्प्युटरमा छापिएको पाठ को एक प्रतीक वहन को गणना गर्न सक्नुहुन्छ। किनभने 256 = 2 ^8, एक प्रतीक डाटा को 8 बिट छ।

बिट 1 - यो न्यूनतम, indivisible जानकारी संख्या छ। शान्नोन अनुसार, यो ज्ञान को अनिश्चितता दुगुना कम डाटा मात्रा हो।

8 बिट = 1 बाइट।

1024 बाइट = 1 kilobyte।

1 kilobyte = 1024 एमबी।

लाग्यो

तपाईं देख्न सक्नुहुन्छ रूपमा, जानकारी को मापन गर्न नजिकिंदै धेरै फरक छ। त्यहाँ आफ्नो मात्रा मापन गर्न अर्को तरिका हो। यो मात्र होइन मात्रा तर पनि गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न अनुमति दिन्छ। जानकारी को मापन गर्न अर्थपूर्ण दृष्टिकोण खातामा डाटा को उपयोगिता लिन अनुमति दिन्छ। साथै, यो दृष्टिकोण अर्थ डाटा को राशि, सन्देश प्रवेश गर्ने मान्छे प्राप्त हुनेछ नयाँ ज्ञान को राशि द्वारा निर्धारित।

गणितीय सूत्रहरू मा व्यक्त यदि, डाटा को राशि 1bitu 2 समयमा मानव ज्ञान को अनिश्चितता कम गर्नुपर्छ बराबर। तसर्थ, हामी जानकारी को मात्रा निर्धारण गर्न निम्न सूत्र प्रयोग:

एक्स = लग ₂ एन, wherein एक्स - डाटा संख्या, र एन - उत्तिकै सम्भावित परिणाम को संख्या। उदाहरणका लागि, पहेली हल।

हामी चार पक्ष संग तीन edged पिरामिड छ मानौं। तपाईं यसलाई टस जब यो चार पक्ष एक मा पतन हुनेछ भनेर एक मौका छ। यसरी, एन = 4 (equiprobable परिणाम संख्या)। तपाईंलाई थाहा रूपमा एक सिक्का पल्टाउन र आशा भने किनारा उदाउनु भन्दा, कि हाम्रो वस्तु अनुहारहरू को एक मा पतन हुनेछ, र त मौका कम हुनेछ।

निर्णय। एक्स = लग ₂ एन = लग _{2 अप्रिल} = 2।

रूपमा, 2 को परिणाम हेर्न सक्नुहुन्छ तर यो आंकडा के छ? रूपमा उल्लेख, मापन न्यूनतम indivisible एकाइ - बिट। फलस्वरूप, गिरावट पछि हामी जानकारी को 2 बिट मिल्यो।

डाटा मापन गर्न नजिकिंदै logarithms गणना लागि प्रयोग गरिन्छ। तपाईंले यी सञ्चालन सरल बनाउन logarithms एक कैलकुलेटर वा विशेष तालिका प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।

अभ्यास

तपाईं जानकारी को मापन गर्न अर्थपूर्ण दृष्टिकोण बारे यस लेखमा प्राप्त, विशेष गरी डाटा ज्ञान उपयोगी कहाँ सक्छ? निस्सन्देह, कम्प्युटरमा परीक्षा। मुद्दा को विचार यो विशेष आन्तरिक र बाह्य स्मृति को आकार मा, कम्प्युटर प्रविधिमा सजिलो नेभिगेट बनाउँछ। वास्तवमा, यो ज्ञान छ कि विज्ञान बाहेक छैनन्, व्यावहारिक मूल्य को। कुनै कर्मचारी कागजात मुद्रण जानकारी मात्रा गणना गर्न बल छैन, वा कार्यक्रम लेख्नुहोस्। कार्यक्रम मा, जहाँ तपाईं एक चर गर्न विनियोजन स्मृति को राशि निर्दिष्ट गर्न आवश्यक हुनेछ भन्ने छ।