- •Информатика Учебно-методическое пособие
- •Часть 1
- •Режим доступа к электронному аналогу печатного издания: http://www.Libdb.Sssu.Ru
- •Содержание
- •Предисловие
- •11. Основные требования фгос впо и структура дисциплины
- •2Основные понятия информатики
- •2.1. Понятие информации
- •2.2. Свойства информации
- •Понятие количества информации
- •2.4. Предмет и задачи информатики
- •2.5. Представление (кодирование) данных
- •3. Системы счисления и представление информации в эвм
- •3.1. Понятие об основных системах счисления
- •3.2. Перевод чисел из одной системы счисления в другую
- •Представление чисел в различных системах счисления
- •3.3. Двоичная арифметика
- •3.4. Представление чисел в эвм
- •Примеры представления целых чисел в шестнадцатиразрядных двоичных кодах
- •Представление десятичных чисел в четырёхразрядном коде Грея
- •3.5. Кодирование информации в эвм
- •Базовая таблица кодировки ascii
- •4. Логические основы построения эвм
- •4.1. Основы алгебры логики
- •4.2. Операции сравнения
- •4.3. Логические операции
- •Основные логические операторы
- •4.4. Основы элементной базы эвм
- •4.5. Элементы теории множеств
- •4.6. Элементы теории графов
- •3Технические средства реализации информационных процессов
- •5.1. История развития эвм
- •5.2. Классификация эвм
- •5.3. Архитектура эвм
- •5.4. Состав персонального компьютера
- •5.5. Внешние устройства
- •6. Программное обеспечение эвм
- •6.1. Базовые понятия ос
- •6.2. Классификация операционных систем
- •6.3. Файловая структура эвм
- •6.4. Файловые системы Microsoft Windows
- •6.5. Драйверы устройств
- •6.6. Служебные программы
- •6.7. Обзор операционных систем unix и Linux
- •6.8. Обзор операционных систем Windows
- •Команды ms-dos и их описание
- •7. Прикладное и инструментальное программное обеспечение
- •7.1. Прикладное программное обеспечение общего назначения
- •7.2. Прикладное программное обеспечение специального назначения
- •7.3. Инструментальное по 1
- •7.4. Нумерация версий программ
- •7.5. Правовой статус программ
- •7.6. Текстовые редакторы и процессоры
- •8. Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •8.1. Моделирование как метод познания
- •8.2. Классификация моделей
- •8.3. Компьютерное моделирование
- •8.4. Информационные модели
- •8.5. Примеры информационных моделей
- •8.6. Базы данных
- •8.7. Искусственный интеллект
- •9. Основы алгоритмизации
- •9.1. Понятие алгоритма
- •9.2. Свойства алгоритма
- •9.3. Исполнители алгоритмов
- •9.4. Способы описания алгоритмов 1
- •Обозначения, название и функциональное назначение
- •9.5. Основные алгоритмические конструкции
- •9.6. Структурный подход к разработке алгоритмов
- •10. Тематика практических занятий
- •11. Темы, выносимые на зачёт, и примеры тестовых заданий
- •Библиографический список
- •Часть 1
- •3 46500, Г. Шахты, Ростовская обл., ул. Шевченко, 147
2.2. Свойства информации
Информация имеет большое количество разнообразных свойств. В рамках нашего рассмотрения наиболее важными являются такие свойства, как дуализм, полнота, достоверность, адекватность, доступность, актуальность. Рассмотрим их подробнее.
Дуализм информации характеризует её двойственность. С одной стороны, информация объективна в силу объективности данных, с другой – субъективна в силу субъективности применяемых методов. Иными словами, методы могут вносить в большей или меньшей степени субъективный фактор и таким образом влиять на информацию в целом. Например, два человека читают одну и ту же книгу и получают разную информацию, хотя прочитанный текст, т.е. данные, были одинаковы. Более объективная информация получается применением методов с меньшим субъективным элементом.
Полнота информации характеризует достаточность данных для принятия решения или создания новых данных на основе имеющихся. Неполный набор данных оставляет большую долю неопределённости. В то же время избыточный набор данных затрудняет доступ к нужным данным, создаёт повышенный информационный шум, что также вызывает необходимость дополнительных методов, например, фильтрации, сортировки.
Достоверность информации – степень соответствия информации реальному объекту с необходимой точностью. Чем выше уровень шума по сравнению с полезным сигналом, тем ниже достоверность. В этом случае приходится использовать более сложные методы или больше данных, например, повторная передача.
Адекватность информации – степень соответствия информации реальному объекту, процессу, явлению. Неадекватная информация может получаться на основе неполных и(или) недостоверных данных, а также при использовании неадекватных методов.
Доступность информации – это возможность получения информации при необходимости. Доступность складывается из двух составляющих: из доступности данных и доступности методов.
Актуальность информации – степень соответствия текущему моменту времени. Информация, актуальная сегодня, может стать совершенно ненужной по истечении некоторого времени. Например, программа телепередач на нынешнюю неделю будет неактуальна для многих телезрителей на следующей неделе.
Понятие количества информации
Свойство полноты информации негласно предполагает, что имеется возможность измерять количество информации. Какое количество информации содержится в данной лекции, какое количество информации в популярной песенке? Ответы на подобные вопросы не просты и не однозначны, так как во всякой информации присутствует субъективная компонента.
Информационные сообщения могут рассматриваться на трёх уровнях. На синтаксическом уровне рассматриваются только данные как последовательности символов. На семантическом – анализируется смысловое содержание сообщения по отношению к источнику. На прагматическом – рассматривается потребительская ценность сообщения – отношение к получателю.
Самый простой способ измерения информации – объёмный – это количество символов в сообщении. Этот способ чувствителен к форме представления сообщения, так как, например, одно и то же число может записываться по-разному с использованием разных алфавитов: «восемь», 8, VIII или 1000 – в двоичной форме.
При энтропийном подходе количеством информации называют числовую характеристику информации, отражающую ту степень неопределённости, которая исчезает после получения информации. Так, бросание монеты может привести к одному из двух равновероятных состояний: орёл или решка. В результате броска неопределённость снимается. При числе равновероятных состояний N количество информации Н определяется по формуле Хартли:
Н=log2N.
Для неравновероятных состояний используется формула Шеннона:
где – вероятность появления i-го символа.
За единицу информации принимается один бит (англ. bit – binary digit – двоичная цифра). Это количество информации, при котором неопределённость, т.е. количество вариантов выбора, уменьшается вдвое или, другими словами, это ответ на вопрос, требующий односложного разрешения – да или нет. За единицу информации можно было бы выбрать количество информации, необходимое для различения, например, десяти равновероятных состояний. Это будет не двоичная (бит), а десятичная (дит) единица информации. Для получения количества информации в дитах следует заменить логарифм по основанию 2 десятичным логарифмом. По аналогии, используя натуральный логарифм, можно определить количество информации в натах.
Бит – минимальная единица измерения информации. На практике чаще применяются более крупные единицы, например, байт, являющийся последовательностью из восьми бит. Именно восемь битов, или один байт, используется для того, чтобы закодировать символы алфавита, клавиши клавиатуры компьютера. Один байт также является минимальной единицей адресуемой памяти компьютера, т.е. обратиться в память можно к байту, а не биту.
Широко используются ещё более крупные производные единицы информации:
1 Килобайт (Кбайт) = 1024 байт = 210 байт = 213 бит,
1 Мегабайт (Мбайт) = 1024 Кбайт = 220 байт = 223 бит,
1 Гигабайт (Гбайт) = 1024 Мбайт = 230 байт = 233 бит,
1 Терабайт (Тбайт) = 1024 Гбайт = 240 байт = 243 бит.