Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Вероятностный подход к измерению информации. Формула Шеннона
Содержание
- 1. Вероятностный подход к измерению информации. Формула Шеннона
- 2. Вероятностный подход Приведите примеры уменьшения неопределенности знаний
- 3. Равновероятные события1 бит – единица количества информации величина, уменьшающая неопределенность знаний в два раза.N = 2I
- 4. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ ПОДХОДКлод Э́лвуд Ше́ннон 30.04.1916 - 24
- 5. Формула ШеннонаI - количество информации;N - количество
- 6. Формула ШеннонаДля событий с равной вероятностью (рi=1/N) количество информации рассчитывается по формуле:
- 7. Вероятностный подходКоличественная зависимость между вероятностью события (р)
- 8. Задача В непрозрачном мешочке хранятся 10 белых,
- 9. Решениерб = 10/100 = 0,1; рк =
- 10. ЗадачаВ коробке имеется 50 шаров. Из них
- 11. Решение Обозначим рч - вероятность попадания черного
- 12. Вероятностный подходЧем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.
- 13. Домашнее заданиеВыучить основные определения и формулы п.2.4 Задания 2.4 – 2.5 (стр. 82)
- 14. Дополнительная задачаВ пруду живут 8000 карасей, 2000
- 15. Использованные источники: Информатика. Задачник-практикум в 2 т.
- 16. Скачать презентанцию
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
МБОУ «Февральская средняя
общеобразовательная школа»
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?
Слайд 3Равновероятные события
1 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.
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).
Слайд 6Формула Шеннона
Для 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)
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?
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
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.
Слайд 11Решение
Обозначим рч - вероятность попадания черного шара, рб - вероятность
попадания белого шара.
рч = 40/50 = 0,8;
рб = 10/50
= 0,2;iч = log2(1/0,2) ≈ 2,32;
iб = log2(1/0,8) ≈ 0,32
Слайд 12Вероятностный подход
Чем меньше вероятность некоторого события,
тем больше информации содержит
сообщение об этом событии.
Слайд 14Дополнительная задача
В пруду живут 8000 карасей, 2000 щук и 40000
пескарей. Определите количество информации при попадании на удочку каждого из
видов рыб.
Слайд 15Использованные 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.
