2.3.2. Статистична міра інформації

При статичному ймовірнісному підході отримання конкретної кількості інформації розглядається як результат визначеного вибору серед можливих повідомлень. Отримувач інформації може завчасно знати або вгадати її частину. Коли надходить повідомлення про події, що часто відбуваються, ймовірність появи яких прямує до одиниці, то таке повідомлення малоінформативне. Так саме малоінформативне в середньому повідомлення про події, ймовірності яких прямують до нуля, тобто про майже неможливі події, оскільки повідомлення про такі події надходять вкрай рідко.

Події можна розглядати як можливі результати деякого досвіду. Всі результати складають повну групу подій або ансамбль.

Ансамбль характеризується тим, що сума ймовірностей всіх повідомлень в ньому дорівнює одиниці, тобто:

.

Розглянемо складні повідомлення, що складаються з елементів, кожен з яких є незалежним та вибирається з алфавіту, що міститьбукв, з ймовірностями вибору елементіввідповідно. Припустимо, що в деяке повідомлення увійшлоелементівалфавіту,елементів, тощо. Таке повідомлення характеризуєтьсятаблицею 2.1.

Таблица 2.1

Тип елементу				…		…
Кількість елементів				…		…
Ймовірності вибору елементів				…		…

Ймовірність того, що в повідомлення увійдуть елементівдорівнює, а ймовірність утворення повідомлення з,,,…,,…,елементів буде дорівнювати

. (2.1)

При великій довжині джерелом будуть формуватися типові повідомлення, в яких відносна частота появи окремих елементівпрямує до ймовірності появи цих елементів, тобто

, (2.2)

а ймовірності появи типових повідомлень будуть однакові та можуть бути знайдені з(2.1), (2.2):

. (2.3)

Визначимо кількість типових повідомлень:

, (2.4)

оскільки сумарна ймовірність всіх типових повідомлень прямує до одиниці при збільшенні довжини повідомлень.

Хоча кількість можливих повідомлень , джерело практично буде генерувати тількитипових повідомлень, а ймовірність появи інших повідомлень прямує до нуля.

Знайдемо кількість інформації , що міститься в одному повідомленні:

. (2.5)

Даний вираз називається формулою Шеннона та дає більш повне уявлення про джерело інформації ніж адитивна міра (міра Хартлі). Пояснимо це на простому прикладі. Якщо спостерігач підкидає монету, то отримає повідомлення з двох можливих станів (орел або ріжка), тобто алфавіт повідомлень з двох букв. Якщо спостерігач підкидає кубик, одна грань якого біла, а інші грані чорного кольору, то тут також маємо алфавіт з двох букв (білий або чорний). Щоб записати отриманий текст (повідомлення), в обох випадках достатньо одної двійкової цифри на букву (п=1, т=2).

За формулою Хартлі обох випадках отримаємо:

.

Але в першому випадку ймовірність кожного результату досліду дорівнює 0,5 (), а в другому випадкутавідповідно. Отже, міра Хартлі не враховує цього.

В частинному випадку, при рівноймовірності символів, формула Шеннона співпадає з формулою Хартлі:

.

Для випадку с монетою:

.

Для випадку з кубиком:

.

Кількість інформації, що припадає на один елемент повідомлення, називається питомою інформативністю або ентропією.

. (2.6)

Фізичний зміст ентропії – це середньостатистична міра невизначеності знань одержувача інформації щодо стану спостережуваного об'єкта.

Кількість інформації та ентропія є логарифмічними мірами та вимірюються в одних й тих самих одиницях. Основа логарифма визначає одиницю виміру кількості інформації та ентропії. Двійкова одиниця відповідає основі логарифма, що дорівнює двом, та називається бітом. Один біт – це кількість інформації у повідомленні в одному з двох рівноймовірнісних результатів деякого досліду.

Ентропія як кількісна міра інформаційності джерела має такі властивості:

1) ентропія дорівнює нулю, якщо хоча б одне з повідомлень достовірне;

2) ентропія завжди більша або дорівнює нулю, є величиною дійсною та обмеженою;

3) ентропія джерела з двома альтернативними подіями може змінюватися від 0 до 1;

4) ентропія – величина адитивна: ентропія джерела, повідомлення якого складаються з повідомлень декількох статистично незалежних джерел, дорівнює сумі ентропій цих джерел;

5) ентропія максимальна, якщо всі повідомлення мають однакову імовірність.

При нерівноймовірних елементарних повідомленнях x_i ентропія зменшується. У зв'язку з цим вводиться така міра джерела, як статистична надмірність

, (2.7)

де H(X) – ентропія джерела повідомлень; H(X)_max=log₂k – максимально досяжна ентропія даного джерела.

Надмірність джерела (2.7) свідчить про інформаційний резерв повідомлень, елементи яких нерівноймовірні. Вона показує, яка частка максимально можливої при заданому об'ємі алфавіту невизначеності (ентропії) не використовується джерелом.

Синтаксичні міри інформації

Розглянемо базові поняття теорії інформації— кількість (міру) інформації та ентропію.

Будь–яке повідомлення описує стан певної системи (фізичної, біологічної, соціальної, ідеальної) за допомогою сигналу чи сукупності символів. Причому стан системи описується шляхом задання сукупності інформативних ознак (як правило, за допомогою фізичних величин), моделлю яких можуть бути тільки випадкові події, випадкові величини чи випадкові функції, оскільки детерміновані математичні моделі не можуть описувати невизначеність стану системи. А повідомлення є зміст передавати лише тоді, коли стан системи є невизначеним (невідомим), випадковим.

Тому в якості об’єкта, про який передається інформація, ми будемо розглядати деяку фізичну систему , яка випадковим чином може бути в тому чи іншому стані, тобто систему, якій властива певна степінь невизначеності.

Мірою невизначеності в теорії ніформації є ентропія .

Ентропія системи визначається як:

, (1)

де — множина ймовірностей, з якими дискретна системаперебуває у відповідних-тих станах чи приймає відповідні-ті значення фізична величина, що характеризує систему.

У випадку, якщо система може перебувати в станах, що належать континуальній множині, її ентропія рівна:

, (2)

де – щільність розподілу неперервної випадкової величини, що характеризує стани системи.

Ентропія має такі властивості, що оправдовує її вибір в ролі характеристики ступеня невизначеності. По-перше, вона стає рівною нулю, коли один із станів системи є достовірним, а інші неможливі. По-друге, при заданому числі станів вона буде максимальною, коли ці стани є рівноймовірними, а при збільшенні числа станів – збільшуватися. Ентропія має властивість адитивності, тобто коли декілька незалежних систем об’єднуються в одну, їх ентропії додаються.

Відзначимо, що логарифм в формулах (1) та (2) може бути взятий при будь-якій основі . Зміна основи логарифму рівносильна простому множенню ентропії на постійне число, а вибір основи рівносильний вибору одиниці вимірювання ентропії. На практиці використовують логарифм при основі 2 і вимірюють ентропію в двійкових одиницях. Такий вибір зумовленний використанням двійкової системи числення в ЕОМ. У такому випадку ентропія системи (комірки памяті), що може мати лише два рівноімовірних стани рівна 1, оскільки:

(3)

Означена таким чином одиниця ентропії називається “двійковою одиницею” або біт. Ентропія системи, що може перебувати в станах з рівною імовірністю рівна

(4)

Тобто ентропія системи з рівноможливими станами рівна логарифму числа станів. Цікавим є інтерпритація ентропії, як математичного сподівання випадкової величини :

(5)

де приймає значення, коли системаприймає значення.