Хранение информации

Проблемы кодирования и сжатия данных

Современные методы хранения информации

Обработка информации

Математические проблемы реализации алгоритмов на ЭВМ

Языки метаданных и онтологий

Системы компьютерной алгебры.

Эволюционные методы

Вычислительные машины

Проблемы развития элементной базы

Параллельные вычисления

Распределенные вычисления

Виртуализация

Передача информации

Сети

Интерфейсы

Человеко-машинное взаимодействие

Защита информации

Криптография

Безопасность в информационных системах

Программирование

Новые парадигмы программирования

Верификация программ

Проектирование сложных систем

Корпоративные информационные системы

Концептуальное проектирование систем

Технология CALS

Основы синергетики и самоорганизации

Дополнительные разделы:

Проблемы стандартизации

http://fedotov.nsu.ru/inforteh/2010/qw18.php

Правовые, экономические, социальные и психологические аспекты информатизации деятельности человека и общества

Информационные и телекоммуникационные технологии в науке и образовании

Введение

Для того чтобы разбирать современные проблемы, тенденции и перспективы развития ИВТ необходимо иметь общее представление о структуре данной области.

Задача структурировать все вопросы, рассматриваемые в ИВТ, является крайне сложной и неоднозначной. В данном случае требуется лишь крайне примерная классификация для самого общего понимания темы.

Основой является общее понятие о науке информатике.

Информатика — наука о способах получения, накопления, хранения, преобразования, передачи, защиты и использования информации.

В информатике, как основные информационные процессы, обычно выделяют хранение, передачу и обработку информации.

Поэтому множество тем данного курса можно поделить на следующие группы:

Хранение информации

Обработка информации

Вычислительные машины

Передача информации

Защита информации

Программирование

Проектирование сложных систем

Раздел Обработка информации включает в себя множество тем, поэтому можно выделить общие вопросы и проблемы, относящиеся непосредственно к ЭВМ.

Последние два раздела посвящены более сложным вопросам ИВТ, которые нельзя просто сводить к действиям над информацией.

По плану университета в данном курсе выделяются несколько необходимых для изучения тем:

этапы жизненного цикла программной продукции, основы CALS-технологий;

архитектуру современных промышленных автоматизированных систем проектирования и управления;

языки, модели и методы анализа и синтеза проектных решений на системном уровне проектирования;

Соответственно данным вопросы следует рассмотреть более подробно. Остальные проблемы ИВТ могут рассматриваться достаточно обзорно. Эта обзорная информация поможет студенту как бы поделить специальность на части и выделить те, развитие которых ему наиболее интересно и в тоже время перспективно.

Данный курс основывается на уже имеющих у студентов знаниях из различных разделов ИВТ. Поэтому, чаще всего, будет поверхностно рассказываться о какой-либо теме с дальнейшим разбором современных проблем в ней.

Очевидно, имеется огромное количество различных проблем ИВТ требующих обсуждения. При этом с каждым годом они достаточно сильно изменяются. Поэтому, в курсе лекций будут рассматриваться различные направления специальности с упором больше на фундаментальные проблемы ИВТ. А рассмотрение более практических и быстроменяющихся вопросов будет проводиться с помощью подготовки студентами докладов.

Проблемы хранения информации.

Перед тем, как рассматривать вопросы хранения информации, стоит определиться, каким образом ее преобразовать в пригодную для хранения форму, в данном случае в двоичный код.

Проблемы кодирования и сжатия данных Основы кодирования

Кодирование — представление сообщения (информации) последовательностью элементарных символов.

Рассмотрим кодирование дискретных сообщений. Символы в сообщениях могут относиться к алфавиту, включающему n букв (буква — символ сообщения). Однако, число элементов кода k существенно ограничено сверху энергетическими соображениями. При передаче максимальная амплитуда зависит от k, а мощность пропорциональна квадрату амплитуды. Это один из аргументов, почему распространено двоичное кодирование.

Количество информации в сообщении (элементе сообщения) определяется по формуле

I = — log2 P,

где Р — вероятность появления сообщения (элемента сообщения).

При равновероятном появлении 1 и 0, один бит равен единице количества информации.

Информационная энтропия характеризует степень неопределенности передаваемой информации.

Информационная энтропия источника информации с N независимыми сообщениями есть среднее арифметическое количеств информации сообщений

H = —1* P_k log₂ P_k

где Pk — вероятность появления k-го сообщения. Другими словами, энтропия есть мера неопределенности ожидаемой информации.

Пример. Источник передает двоичный код с равновероятным появлением в нем a b c d, значит H = -(4*(0.25*-2) = 2.

Теоремы Шеннона

Первая теорема Шеннона декларирует возможность создания системы эффективного кодирования дискретных сообщений, у которой среднее число двоичных символов на один символ сообщения асимптотически стремится к информационной энтропии источника сообщений (при отсутствии помех).

Для рассмотренного выше примера оптимально кодировать каждую букву 2битами.

Вторая теорема Шеннона относится к условиям надежной передачи информации по ненадежным каналам. И ее рассмотрение относится скорее к разделу передача данных.

Двоичные кодировки:

ASCII (American Standards Committee for Information Interchange) — семибитовый двоичный код.

Для кодировки русского текста нужно вводить дополнительные битовые комбинации. Семибитовая кодировка здесь уже недостаточна. Так возникли кодировка КОИ-8, затем Windows 1251. Множество используемых кодировок существенно усложняет проблему согласования почтовых программ в глобальных сетях.

Коэффициент избыточности сообщения А определяется по формуле

r = (Imax — I)/Imax,

где I — количество информации в сообщении А, Imax — максимально возможное количество информации в сообщении той же длины, что и А.

Наличие избыточности позволяет ставить вопрос о сжатии информации без ее потери в передаваемых сообщениях.

Эффект сжатия оценивают коэффициентом сжатия:

где n — число минимально необходимых символов для передачи сообщения; q — число символов в сообщении, сжатом данным алгоритмом.

Часто степень сжатия оценивают отношением длин кодов на входе и выходе алгоритма сжатия.

Наряду с методами сжатия, не уменьшающими количество информации в сообщении, применяются методы сжатия, основанные на потере малосущественной информации.

Устройства или программы, применяемые для компрессии и декомпрессии, называют кодеками(кодирование-декодирование).