Формула Хартли

Количество информации - I (энтропийный подход)

Логическая структура оперативной памяти

Решение

Пример

Упражнение 2(объемный подход)

Решение

Пример

Упражнение 1 (объемный подход количества данных в компьютере)

Вычислить Х и У и записать ответ

5 Кбайт = Х байт = У бит

Х = 5*1024 = 5120 байт

Y = 5120*8 = 40960 бит

Ответ: 5 Кбайт = 5120 байт = 40960 бит

Варианты заданий

1. X Гбайт = 1536 Мбайт = У Кбайт

2. 512 Кбайт = 2*Хбайт = 2*У бит

3. X Кбайт = У байт = 213 бит

4. Х Слово = 210 Полуслово = У Байт

5. X Тбайт = Y Гбайт = 233Mбайт

6. 25 Гбайт = X Мбайт = 2*У байт

7. Х Тбайт = 20 Гбайт = 3*У Мбайт

8. Х Слово = 27 Полуслово = 2У Байт

9. 27 Мбайт = XКбайт = У байт

10. 3Х Кбайт = У Байт = 640 бит

11. Х Кбайт = 896 байт = У бит

12. 2Х Слово = 128 Полуслово = У Байт

13. 4X Кбайт = 214 Байт = YБит

14. 6X Мбайт = УКБайт = 234Бит

15. 16 Тбайт = У Гбайт = 2Х Байт

 

Определить обьем (Кб) оперативной памяти, занимаемой программой, для которой известны начальный и конечный шестнадцатиричныеадреса загрузки в память ПК.

Начальный адрес ячейки оперативной памяти занимаемой программы = DF8(16), а конечный адрес = FF8(16).Определить обьем(Кб)оперативной памяти, занимаемой программой.

FF8(16). - DF8(16). =200(16).

200(16).= 512(10) байт/1024=0,5Кб

Ответ: 0,5 Кб

                 
  DF8(16),   1 байт          
                 
          FF8(16)      
                 

 

 

- ячейки ОЗУ, занятые программой.

 

FF8(16). - DF8(16). =200(16) = 512(10) ячеек – количество ячеек оперативной памяти, занятых программой

1 ячейка = 1 байт

1байт * 512 ячеек = 512 байт - объем оперативной памяти, занимаемой программой

1 Кбайт = 1024 байта

512 байт/1024 байта =0,5 Кбайт - объем оперативной памяти, занимаемой программой в килобайтах.

Ответ: 0,5 Кбоперативной памяти занято программой

Варианты заданий(все адреса памяти даны в шестнадцатиричной системе счисления)

1. 3D8 780 2. 318 А00 3. 478 648 4. 570 800 5. 528 А10 6. 750 Е10 7.AC0 EF0 8. 7B8 880 9. 8C8 A20 10. 8F8 E18

11. 8E0 DC0 12. AB0 D60 13. 900 E40 14. 940 B88 15. 688 E68 16. 858 D50 17. 7B0 E50 18. 850 F18 19. 960 1180 20. A50 E10
21. 780 1360 22. 9B0 10E0 23. E20 1880 24. 708 1A90 25. ED8 1D70 26. E50 1448 27. 8E8 1070 28. 5F0 1860 29. 870 17C0 30. F90 1C20

 

 

 


В теории информации и кодирования принят энтропийный подход к измерению информации. Этот подход основан на том, что факт получения информации всегда связан с уменьшением разнообразия неопределенности (энтропии) системы. Неопределенность может быть интерпретирована в смысле того, насколько мало известно наблюдателю о данной системе. Как только наблюдатель в результате опыта или получения сообщения выявил что-нибудь в физической системе, энтропия системы снизилась, так как для наблюдателя система стала более упорядоченной.

Таким образом, при энтропийном подходе под информацией понимается количественная величина исчезнувшей в ходе какого-либо процесса (испытания, измерения и т.д.) неопределенности.

Сообщения обычно содержат информацию о каких-либо событиях. Количество информации (энтропийный подход) является мерой информации, сообщаемой появлением события определенной вероятности—мерой оценки информации характеризующей уменьшение неопределенности, содержащейся в одной случайной величине относительно другой.

Эти подходы используют математические понятия вероятности и логарифма.

Американский инженер Р. Хартли в 1928 г. процесс получения информации рассматривал как выбор одного сообщения из конечного наперёд заданного множества из N равновероятных сообщений, а количество информации I, содержащееся в выбранном сообщении, определял как двоичный логарифм N.

I = log2N (1)

или из показательного уравнения:

N = 2I (2)

где N – количество равновероятных сообщений (мощность алфавита) , I- количество информации, которое несет в себе каждое равновероятное сообщение (каждый символ алфавита).

Пример равновероятных событий — в коробке 12 карандашей разного цвета, так какпри вытаскивании наугад карандаша из коробки (событие), шансы (вероятность) вытащить карандаш любого цвета – одинаковыи они равны 1/12 . Так как событие для каждого цвета может произойти или не произойти, то такой факт можно кодировать 0 или 1 – которое равносильно логическому сообщению (да или нет).

Функция LOG – относится к категории — математичаская
Так как количество равновероятных сообщений в данном примере N= 12, то можно по формуле 1 определить количество информации I (в Excel рис.1), содержащееся в выбранном сообщении

Рис.1

Ответ: I = log212 = 3,584962501

Количество информации в сообщении на 12 цветов

Ic = I*12 = 3,584962501 *12 = 43,01955 бит = 44 бит , округляем до целого значения, т.к. 1 бит – неделим.