Разделы презентаций


Вероятностный подход к измерению информации. Формула Шеннона

Содержание

Вероятностный подход Приведите примеры уменьшения неопределенности знаний после получения информации о произошедшем событии.В чем состоит неопределенность знаний в опыте по бросанию монеты?Как зависит количество информации от количества возможных событий?При угадывании целого

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Вероятностный подход к измерению информации. Формула Шеннона
МОУ «Февральская средняя

общеобразовательная школа № 1»
Учитель информатики: Т.А. Батукова

Вероятностный подход к измерению информации. Формула Шеннона МОУ «Февральская средняя общеобразовательная школа № 1»Учитель информатики: Т.А. Батукова

Слайд 2Вероятностный подход
Приведите примеры уменьшения неопределенности знаний после получения информации о

произошедшем событии.

В чем состоит неопределенность знаний в опыте по бросанию

монеты?

Как зависит количество информации от количества возможных событий?

При угадывании целого числа в диапазоне от 1 до N было получено 7 бит информации. Чему равно N?

В коробке лежат 16 разноцветных карандашей. Какое количество информации содержит сообщение о том, что из коробки достали красный карандаш?
Вероятностный подход Приведите примеры уменьшения неопределенности знаний после получения информации о произошедшем событии.В чем состоит неопределенность знаний

Слайд 3Равновероятные события
1 бит – единица количества информации величина, уменьшающая неопределенность

знаний в два раза.
N = 2I

Равновероятные события1 бит – единица количества информации величина, уменьшающая неопределенность знаний в два раза.N = 2I

Слайд 4ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОД
Клод Э́лвуд Ше́ннон

30.04.1916 - 24 февраля 2001
американский

математик и электротехник, один из создателей математической теории информации.





ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОДКлод Э́лвуд Ше́ннон 30.04.1916 - 24 февраля 2001 американский математик и электротехник, один из создателей математической

Слайд 5Формула Шеннона
I - количество информации;
N - количество возможных событий;
рi -

вероятность i-го события (р = К/N, К – величина, показывающая,

сколько раз произошло интересующее нас событие).
Формула ШеннонаI - количество информации;N - количество возможных событий;рi - вероятность i-го события (р = К/N, К

Слайд 6Формула Шеннона

Для событий с равной вероятностью (рi=1/N) количество информации рассчитывается

по формуле:

Формула ШеннонаДля событий с равной вероятностью (рi=1/N) количество информации рассчитывается по формуле:

Слайд 7Вероятностный подход
Количественная зависимость между вероятностью события (р) и количеством информации

в сообщении о нем (i) выражается формулой:
I = log 2

(1/p)
Вероятностный подходКоличественная зависимость между вероятностью события (р) и количеством информации в сообщении о нем (i) выражается формулой:I

Слайд 8Задача
В непрозрачном мешочке хранятся 10 белых, 20 красных, 30 синих

и 40 зеленых шариков.

Какое количество информации будет содержать зрительное

сообщение о цвете вынутого шарика?
Задача В непрозрачном мешочке хранятся 10 белых, 20 красных, 30 синих и 40 зеленых шариков. Какое количество

Слайд 9Решение
рб = 10/100 = 0,1;
рк = 20/100 = 0,2;


рс = 30/100 = 0,3;
рз = 40/100 = 0,4.

I

= - (0,1.log20,1 + 0,2.log20,2 + 0,3.log20,3 + 0,4.log20,4)

I ≈ 1,85 бита

Решениерб = 10/100 = 0,1; рк = 20/100 = 0,2; рс = 30/100 = 0,3; рз =

Слайд 10Задача

В коробке имеется 50 шаров. Из них 40 белых и

10 черных. Определите количество информации в сообщении о том, что

при вытаскивании «не глядя» попадется белый шар, черный шар.
ЗадачаВ коробке имеется 50 шаров. Из них 40 белых и 10 черных. Определите количество информации в сообщении

Слайд 11Решение
Обозначим рч - вероятность попадания черного шара, рб - вероятность

попадания белого шара.

рч = 40/50 = 0,8;
рб = 10/50

= 0,2;
Iб = log2(1/0,2) ≈ 2,32;
iч = log2(1/0,8) ≈ 0,32
Решение Обозначим рч - вероятность попадания черного шара, рб - вероятность попадания белого шара.рч = 40/50 =

Слайд 12Вероятностный подход
Чем меньше вероятность некоторого события,
тем больше информации содержит

сообщение об этом событии.

Вероятностный подходЧем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.

Слайд 13Задача
В озере обитает 12500 окуней, 25000 пескарей, а карасей

и щук по 6250. Сколько информации мы получим, когда поймаем

какую - нибудь рыбу?
Задача  В озере обитает 12500 окуней, 25000 пескарей, а карасей и щук по 6250. Сколько информации

Слайд 14Решение
Найдем общее количество рыб в озере: К = 12500 +

25000 + 2.6250 = 50000.

Найдем вероятность попадания на удочку каждого

вида рыб:
Ро = 12500/50000 = 0,25
Рк = 25000/50000 = 0,5
Pп = 6250/50000 = 0,125
Pщ = 6250/50000 = 0,125

Найдем количество информации

I = - (0,25.log20,25 + 0,5.log20,5 + 0,125.log20,125 + 0,125.log20,125) бит ≈ 1,75 бита

РешениеНайдем общее количество рыб в озере: К = 12500 + 25000 + 2.6250 = 50000.Найдем вероятность попадания

Слайд 15Задача 2
В корзине лежат 8 черных шаров и 24 белых.

Сколько информации несет сообщение о том, что достали черный шар?

Решение
N

= 8 + 24 = 32 – шара всего
Рч = 8/32 = ¼ - вероятность доставания черного шара
I = log2 (1/¼) = 2 бита.

Задача 2 В корзине лежат 8 черных шаров и 24 белых. Сколько информации несет сообщение о том,

Слайд 16Домашнее задание

Выучить основные определения и формулы п.2.4

Задания 2.4 –

2.5 (стр. 82)

Домашнее заданиеВыучить основные определения и формулы п.2.4 Задания 2.4 – 2.5 (стр. 82)

Слайд 17Дополнительная задача

В пруду живут 8000 карасей, 2000 щук и 40000

пескарей. Определите количество информации при попадании на удочку каждого из

видов рыб.
Дополнительная задачаВ пруду живут 8000 карасей, 2000 щук и 40000 пескарей. Определите количество информации при попадании на

Слайд 18Использованные источники:
Информатика. Задачник-практикум в 2 т. /Под ред.И.Г. Семакина, Е.К.

Хеннера: Том 1. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2004.
Соколова

О.Л. Универсальные поурочные разработки по информатике. 10 класс. - М., ВАКО, 2006.
Угринович Н. Д. Информатика и информационные технологии. Учебник для 10-11 классов, - М., БИНОМ. Лаборатория знаний. 2007.
Угринович Н. Д. Преподавание курса «Информатика и ИКТ» в основной и старшей школе. 7-11: Методическое пособие. - М., БИНОМ. Лаборатория знаний. 2007.
Угринович Н.Д. Практикум по информатике и информационным технологиям.Учебное пособие для общеобразовательных учреждений. Изд. 2-е, испр./ Н.Д. Угринович, Л.Л. Босова, Н.И. Михайлова – М.:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2004
CD «Компьютерный практикум Windows-CD». Приложение к пособию Угринович Н. Д. Преподавание курса «Информатика и ИКТ» в основной и старшей школе. 7-11: Методическое пособие. - М., БИНОМ. Лаборатория знаний. 2007.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BD_%D0%9A.
Использованные источники: Информатика. Задачник-практикум в 2 т. /Под ред.И.Г. Семакина, Е.К. Хеннера: Том 1. – М.: БИНОМ.

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика