エントロピー符号と符号間の類似点
エントロピー符号と符号は(ユニオンペディアに)共通で5ものを持っています: ハフマン符号、データ圧縮、コンパクト符号、情報理論、情報源アルファベット。
ハフマン符号
ハフマン符号(ハフマンふごう、Huffman coding)とは、1952年にデビッド・ハフマンによって開発された符号で、文字列をはじめとするデータの可逆圧縮などに使用される。 ほかのエントロピー符号と同様、よく出現する文字には短いビット列を、あまり出現しない文字には長いビット列を割り当てることで、メッセージ全体の符号化に使われるデータ量を削減することを狙っている。 コンパクト符号やエントロピー符号の一つ。JPEGやZIP (Deflate) などの圧縮フォーマットで使用されている。 シャノン符号化が最適ではない場合が存在する不完全な符号であったのに対し、ハフマン符号は(整数の符号語長という制約のもとでは、)常に最適な符号を構成できる。擬似的に実数の符号語長を割り振る算術符号と比較すれば、データ圧縮効率は劣る。ただし、算術符号やその他の高効率の符号化法と異なり、特許の問題が無い。.
データ圧縮
データ圧縮(データあっしゅく)とは、あるデータをそのデータの実質的な性質(専門用語では「情報量」)を保ったまま、データ量を減らした別のデータに変換すること。高効率符号化ともいう-->。アナログ技術を用いた通信技術においては通信路の帯域幅を削減する効果を得るための圧縮ということで帯域圧縮ともいわれた。デジタル技術では、情報を元の表現よりも少ないビット数で符号化することを意味する。 データ圧縮には大きく分けて可逆圧縮と非可逆圧縮がある。というより正確には非可逆圧縮はデータ圧縮ではない。可逆圧縮は統計的冗長性を特定・除去することでビット数を削減する。可逆圧縮では情報が失われない。非可逆圧縮は不必要な情報を特定・除去することでビット数を削減する。しかしここで「不必要な」とは、例えばMP3オーディオの場合「ヒトの聴覚では通常は識別できない」という意味であり、冒頭の「情報量を保ったまま」という定義を破っている。データファイルのサイズを小さくする処理は一般にデータ圧縮と呼ばれるが、データを記録または転送する前に符号化するという意味では情報源符号化である。 圧縮は、データ転送におけるトラフィックやデータ蓄積に必要な記憶容量の削減といった面で有効である。しかし圧縮されたデータは、利用する前に伸長(解凍)するという追加の処理を必要とする。つまりデータ圧縮は、空間計算量を時間計算量に変換することに他ならない。例えば映像の圧縮においては、それをスムースに再生するために高速に伸長(解凍)する高価なハードウェアが必要となるかもしれないが、圧縮しなければ大容量の記憶装置を必要とするかもしれない。データ圧縮方式の設計には様々な要因のトレードオフがからんでおり、圧縮率をどうするか、(非可逆圧縮の場合)歪みをどの程度許容するか、データの圧縮伸長に必要とされる計算リソースの量などを考慮する。 新たな代替技法として、圧縮センシングの原理を使ったリソース効率のよい技法が登場している。圧縮センシング技法は注意深くサンプリングすることでデータ圧縮の必要性を避けることができる。.
コンパクト符号
ンパクト符号(コンパクトふごう)とは、一意に復号可能な符号のうち、同じ符号アルファベットを用いる他の任意の符号よりも、平均符号長が大きくない符号のこと。ハフマン符号が知られている。.
エントロピー符号とコンパクト符号 · コンパクト符号と符号 ·
情報理論
情報理論(じょうほうりろん、Information theory)は、情報・通信を数学的に論じる学問である。応用数学の中でもデータの定量化に関する分野であり、可能な限り多くのデータを媒体に格納したり通信路で送ったりすることを目的としている。情報エントロピーとして知られるデータの尺度は、データの格納や通信に必要とされる平均ビット数で表現される。例えば、日々の天気が3ビットのエントロピーで表されるなら、十分な日数の観測を経て、日々の天気を表現するには「平均で」約3ビット/日(各ビットの値は 0 か 1)と言うことができる。 情報理論の基本的な応用としては、ZIP形式(可逆圧縮)、MP3(非可逆圧縮)、DSL(伝送路符号化)などがある。この分野は、数学、統計学、計算機科学、物理学、神経科学、電子工学などの交差する学際領域でもある。その影響は、ボイジャー計画の深宇宙探査の成功、CDの発明、携帯電話の実現、インターネットの開発、言語学や人間の知覚の研究、ブラックホールの理解など様々な事象に及んでいる。.
エントロピー符号と情報理論 · 情報理論と符号 ·
情報源アルファベット
情報源アルファベット(じょうほうげんアルファベット)は、符号理論において、符号化の対象となる情報源をシンボルの系列と捉えた時出現する、あるいは出現する可能性のあるシンボルの集合のことをいう。例えば一般的な英文を符号化する場合、大文字・小文字の各アルファベットと数字、記号、空白、改行などの集合が情報源アルファベットとなる。情報源アルファベットに含まれるシンボルは、符号アルファベットにより構成される符号語が割り当てられる。 Category:符号理論 Category:数学に関する記事.
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- 何エントロピー符号と符号ことは共通しています
- 何がエントロピー符号と符号間の類似点があります
エントロピー符号と符号の間の比較
符号が104を有しているエントロピー符号は、8の関係を有しています。 彼らは一般的な5で持っているように、ジャカード指数は4.46%です = 5 / (8 + 104)。
参考文献
この記事では、エントロピー符号と符号との関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください: