- •1. Теория информации – дочерняя наука кибернетики.
- •2. Что такое информация. Свойства информации. Этапы обращения информации. Информационные системы. Что такое информация
- •Свойства информации
- •Этапы обращения информации
- •Информационные системы
- •3. Система передачи информации.
- •4. Виды информации
- •5. Задачи и постулаты прикладной теории информации.
- •6. Количественная оценка информации
- •7. Что такое канал связи. Шум в канале связи Канал связи
- •Шум в канале связи
- •8. Кодирование информации. Код. Способы кодирования. Кодирование текстовой, графической, звуковой информации.
- •Кодирование текстовой информации.
- •Кодирование графической информации.
- •Кодирование звуковой информации.
- •9. Принципы хранения, измерения, обработки и передачи информации.
- •10. Информация в материальном мире, информация в живой природе, информация в человеческом обществе, информация в науке, классификация информации. Информация в материальном мире
- •Информация в живой природе
- •Информация в человеческом обществе
- •Информация в науке
- •Классификация информации
- •11. Информатика, история информатики.
- •История информатики
- •12. Измерение количества информации. Подходы к измерению информации.
- •13. Единицы измерения информации, носитель информации
- •14. Передача информации, скорость передачи информации.
- •15. Экспертные системы. Назначение экспертных систем.
- •Назначение экспертных систем
- •16. Классификация экспертных систем.
- •17. Представление знаний в экспертных системах.
- •18. Методы поиска решений в экспертных системах.
- •19. Вероятностный подход к измерению дискретной и непрерывной информации.
- •20. Информация Фишера.
- •21. Теорема отсчетов Котельникова или Найквиста-Шеннона.
- •22. Математическая модель системы передачи информации
- •23. Энтропия. Виды энтропии. Условная энтропия.
- •24. Энтропия. Виды энтропии. Взаимная энтропия.
- •25. Энтропия. Виды энтропии. B-арная энтропия
- •26. Энтропийное кодирование.
- •27. Пропускная способность дискретного канала.
- •28. Интерполяционная формула Уиттекера-Шеннона
- •29. Частота Найквиста.
- •30. Семантика. Семантическая модель.
- •31. Семантика естественных и формальных языков. Семантическая информация.
- •32. Формула Шеннона.
- •33. Теория вероятности. Основные понятия.
- •34. Дисперсия случайной величины.
- •35. Теорема Муавра-Лапласа.
- •36. Экстраполятор нулевого порядка. Экстраполятор первого порядка
- •37. Передискретизация. Децимация.
- •38. Закон распределения вероятностей.
- •39. Простейшие алгоритмы сжатия информации
- •40. Методы Лемпела-Зива
- •41. Особенности программ архиваторов.
- •42. Применение алгоритмов кодирования в архиваторах
- •43. Принципы сжатия данных
- •44. Характеристики алгоритмов сжатия и их применимость Коэффициент сжатия
- •Системные требования алгоритмов
- •45. Коэффициент сжатия, допустимость потерь.
- •Допустимость потерь
- •46. Алгоритмы сжатия данных неизвестного формата.
- •47. Помехоустойчивое кодирование.
- •48. Линейные блочные коды.
- •49. Адаптивное арифметическое кодирование.
- •50. Полиномиальные коды.
- •51. Цифровое кодирование, аналоговое кодирование,
- •52. Дельта-кодирование.
- •53. Таблично-символьное кодирование
- •54. Числовое кодирование.
- •55. Сетевое кодирование
- •56. Кодирование Хаффмена.
- •57. Кодирование и декодирование информации
- •58. Понятие криптографии. Различные методы криптографии
- •59. Методы шифрования.
- •60. Криптография с симметричным ключом, с открытым ключом.
- •61. Криптоанализ, управление ключами.
- •62.Криптографические протоколы, Криптографические примитивы
- •Примечания:
29. Частота Найквиста.
Частота Найквиста — в цифровой обработке сигналов частота, равная половине частоты дискретизации. Названа в честь Гарри Найквиста. Из теоремы Котельникова следует, что при дискретизации аналогового сигнала потерь информации не будет только в том случае, если спектр (спектральная плотность)(наивысшая частота полезного сигнала) сигнала равен или ниже частоты Найквиста. В противном случае при восстановлении аналогового сигнала будет иметь место наложение спектральных «хвостов» (подмена частот, маскировка частот), и форма восстановленного сигнала будет искажена. Если спектр сигнала не имеет составляющих выше частоты Найквиста, то он может быть (теоретически) продискретизирован и затем восстановлен без искажений. Фактически «оцифровка» сигнала (превращение аналогового сигнала в цифровой) сопряжена с квантованием отсчётов — каждый отсчёт записывается в виде цифрового кода конечной разрядности, в результате чего к отсчетам добавляются ошибки квантования (округления), при определенных условиях рассматриваемые как «шум квантования».
Реальные сигналы конечной длительности всегда имеют бесконечно широкий спектр, более или менее быстро убывающий с ростом частоты. Поэтому дискретизация сигналов всегда приводит к потерям информации (искажению формы сигнала при дискретизации—восстановлении), как бы ни была высока частота дискретизации. При выбранной частоте дискретизации искажение можно уменьшить, если обеспечить подавление спектральных составляющих аналогового сигнала (до дискретизации), лежащих выше частоты Найквиста, для чего требуется фильтр очень высокого порядка, чтобы избежать наложения «хвостов». Практическая реализация такого фильтра весьма сложна, так как амплитудно-частотные характеристики фильтров имеют не прямоугольную, а гладкую форму, и образуется некоторая переходная полоса частот между полосой пропускания и полосой подавления. Поэтому частоту дискретизации выбирают с запасом, к примеру, в аудио компакт-дисках используется частота дискретизации 44100 Герц, в то время как высшей частотой в спектре звуковых сигналов считается частота 20000 Гц. Запас по частоте Найквиста в 44100 / 2 - 20000 = 2050 Гц позволяет избежать подмены частот при использовании реализуемого фильтра невысокого порядка.
30. Семантика. Семантическая модель.
Семантика — раздел семиотики и логики, исследующий отношение языковых выражений к обозначаемым объектам и выражаемому содержанию.
Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы[1]. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа — набора вершин, соединённых дугами (рёбрами), которым присвоено некоторое число. В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.
