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ジェイコブ・ジヴとデータ圧縮

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

ジェイコブ・ジヴとデータ圧縮の違い

ジェイコブ・ジヴ vs. データ圧縮

ェイコブ・ジヴ(יעקב זיו, Jacob Ziv, 1931年11月27日 - )は、イスラエルの電気工学者である。可逆データ圧縮アルゴリズムであるLZ77・LZ78の開発の一人である。. 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。.

ジェイコブ・ジヴとデータ圧縮間の類似点

ジェイコブ・ジヴとデータ圧縮は(ユニオンペディアに)共通で3ものを持っています: 可逆圧縮LZ77情報理論

可逆圧縮

可逆圧縮(かぎゃくあっしゅく)とは、圧縮前のデータと、圧縮・展開の処理を経たデータが完全に等しくなるデータ圧縮方法のこと。ロスレス圧縮とも呼ばれる。 アルゴリズムとしてはランレングス、ハフマン符号、LZWなどが有名。 コンピュータ上でよく扱われるLZH、ZIP、CABや、画像圧縮形式のPNG、GIF、動画圧縮形式のHuffyuv、音声圧縮形式のWindows Media Audio Lossless、Apple Lossless、ATRAC Advanced Lossless(AAL)、FLAC、TAK、TTA、Dolby TrueHD、DTS-HDマスターオーディオ、Meridian Lossless Packing、Monkey's Audio、Shorten、mp3HD、WavPack などが可逆圧縮である。.

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LZ77

LZ77は、1977年にジェイコブ・ジヴ (Jacob Ziv) とエイブラハム・レンペル (Abraham Lempel) によって開発されたデータ圧縮アルゴリズム。LZ77を改良したLZSSにハフマン符号化を組み合わせ改良されたDeflateが、圧縮ツールのLHAやGZIPなどに用いられている。LZ77を使っていると書いてあるケースでも、厳密には、ほとんどのケースでLZ77の改良であるLZSSが使われている。 LZ77やLZ78の論文の著者名はZiv and Lempelの順であるが、LZの順で呼ばれることが多い。.

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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。.

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ジェイコブ・ジヴとデータ圧縮の間の比較

データ圧縮が180を有しているジェイコブ・ジヴは、26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1.46%です = 3 / (26 + 180)。

参考文献

この記事では、ジェイコブ・ジヴとデータ圧縮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:

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