接頭符号と符号間の類似点
接頭符号と符号は(ユニオンペディアに)共通で10ものを持っています: ハフマン符号、データ圧縮、エントロピー符号、クラフトの不等式、国際電話番号の一覧、誤り検出訂正、ISBN、Unicode、UTF-8、W-CDMA。
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。.
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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。.
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エントロピー符号
ントロピー符号(エントロピーふごう)とは、情報源アルファベットのシンボルに対し符号語を割り当てるコンパクト符号の概念の一つで、シンボル毎の出現確率に基づき異なる長さの符号語長を用いることで、情報源を効率的に符号化することを目的としたもの。具体的な例としてハフマン符号や算術符号などがあり、データ圧縮に広く用いられている。 符号アルファベットの要素数をn、任意のシンボルsの出現確率をp_sとすると、-\log_p_sの長さの符号語を割り当てた時に最短の符号が得られることが知られている。当然、任意の情報源に対してこれらの最適な符号語長は整数にはならない。ハフマン符号では、ハフマン木を用いて各符号語長が整数になるように近似しているため、簡便な手法ではあるが最短の符号は得られない。算術符号は半開区間の分割を繰り返すことで、この問題を克服している。 エントロピー符号を復号するには、情報源アルファベットの各出現確率を事前に通知する必要がある。これに対し、復号が完了したデータから順次出現確率を計算する手法も存在し、適応(Adaptive)あるいは動的(Dynamic)と呼ばれる。これと区別する為に静的(Static)という呼称もある。.
クラフトの不等式
ラフトの不等式(くらふとのふとうしき、Kraft's inequality)は、符号理論における不等式の1つで可変長符号が一意復号可能である為の必要条件を与える。等号成立条件は符号が完全である事である。クラフトの不等式は可変長符号が一意復号可能である為の十分条件ではないが、クラフトの不等式を満たす任意のパラメータに対し、そのパラメータを実現する一意復号可能な可変長符号の存在性が保証される。 計算機科学や情報理論で利用される接頭符号やトライ木で応用されている。 元々のクラフトの結果は接頭符号に対してのものだった。後にマクミランは任意の一意復号可能符号でも同様の不等式が成立することを示した。このためクラフト・マクミランの不等式とも呼ばれる。.
国際電話番号の一覧
国際電話番号の一覧は、国をまたいで電話を使用する(国際電話)時に必要となる電話番号の一覧である。国家あるいは地域ごとに決められていることから、単に国番号とも言う。 国際電気通信連合 (ITU) がE.164で割り当てたもの。.
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誤り検出訂正
誤り検出訂正(あやまりけんしゅつていせい)またはエラー検出訂正 (error detection and correction/error check and correct) とは、データに符号誤り(エラー)が発生した場合にそれを検出、あるいは検出し訂正(前方誤り訂正)することである。検出だけをする誤り検出またはエラー検出と、検出し訂正する誤り訂正またはエラー訂正を区別することもある。また改竄検出を含める場合も含めない場合もある。誤り検出訂正により、記憶装置やデジタル通信・信号処理の信頼性が確保されている。.
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ISBN
ISBN(アイエスビーエヌ、International Standard Book Number)は、世界共通で図書(書籍)を特定するための番号である。日本語に訳すと国際標準図書番号となる。開発はW・H・スミスのプロジェクトであった。 日本では、これを基に日本図書コードとして使用されている。.
Unicode
200px Unicode(ユニコード)は、符号化文字集合や文字符号化方式などを定めた、文字コードの業界規格である。文字集合(文字セット)が単一の大規模文字セットであること(「Uni」という名はそれに由来する)などが特徴である。 1980年代に、Starワークステーションの日本語化 (J-Star) などを行ったゼロックス社が提唱し、マイクロソフト、アップル、IBM、サン・マイクロシステムズ、ヒューレット・パッカード、ジャストシステムなどが参加するユニコードコンソーシアムにより作られた。1993年に、国際標準との一致が図られ、DIS 10646の当初案から大幅に変更されて、Unicodeと概ね相違点のいくつかはDIS 10646に由来する互換のISO/IEC 10646が制定された。.
UTF-8
UTF-8(ユーティーエフはち、ユーティーエフエイト)はISO/IEC 10646 (UCS) とUnicodeで使える8ビット符号単位の文字符号化形式及び文字符号化スキーム。 正式名称は、ISO/IEC 10646では “UCS Transformation Format 8”、Unicodeでは “Unicode Transformation Format-8” という。両者はISO/IEC 10646とUnicodeのコード重複範囲で互換性がある。RFCにも仕様がある。 2バイト目以降に「/」などのASCII文字が現れないように工夫されていることから、UTF-FSS (File System Safe) ともいわれる。旧名称はUTF-2。 UTF-8は、データ交換方式・ファイル形式として一般的に使われる傾向にある。 当初は、ベル研究所においてPlan 9で用いるエンコードとして、ロブ・パイクによる設計指針のもと、ケン・トンプソンによって考案された。.
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W-CDMA
W-CDMA (Wideband Code Division Multiple Access) とは第3世代携帯電話 (3G) の無線アクセス方式の一つである。IMT-2000規格ではIMT-DS (Direct Spread)、3GPP規格ではUTRA-FDD (UMTS Terrestrial Radio Access-FDD) に規定されている。日本では「W-CDMA」で第3世代の移動体通信方式(システム)を指すことがあるが、この場合、他の国ではUMTS (Universal Mobile Telecommunications System) や3Gと呼ばれる。.
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上記のリストは以下の質問に答えます
- 何接頭符号と符号ことは共通しています
- 何が接頭符号と符号間の類似点があります
接頭符号と符号の間の比較
符号が104を有している接頭符号は、27の関係を有しています。 彼らは一般的な10で持っているように、ジャカード指数は7.63%です = 10 / (27 + 104)。
参考文献
この記事では、接頭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: