コンパクト符号と符号間の類似点
コンパクト符号と符号は(ユニオンペディアに)共通で3ものを持っています: ハフマン符号、符号理論、情報理論。
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。.
符号理論
号理論(ふごうりろん、Coding theory)は、情報を符号化して通信を行う際の効率と信頼性についての理論である。符号は、データ圧縮・暗号化・誤り訂正・ネットワーキングのために使用される。符号理論は、効率的で信頼できるデータ伝送方法を設計するために、情報理論・電気工学・数学・言語学・計算機科学などの様々な分野で研究されている。通常、符号理論には、冗長性の除去と、送信されたデータの誤りの検出・訂正が含まれる。 符号化は、以下の4種類に分けられる。.
コンパクト符号と符号理論 · 符号と符号理論 ·
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。.
コンパクト符号と情報理論 · 情報理論と符号 ·
上記のリストは以下の質問に答えます
- 何コンパクト符号と符号ことは共通しています
- 何がコンパクト符号と符号間の類似点があります
コンパクト符号と符号の間の比較
符号が104を有しているコンパクト符号は、4の関係を有しています。 彼らは一般的な3で持っているように、ジャカード指数は2.78%です = 3 / (4 + 104)。
参考文献
この記事では、コンパクト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: