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符号と符号理論

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

符号と符号理論の違い

符号 vs. 符号理論

モールス符号 符号理論において、符号(ふごう)またはコード(code)とは、シンボルの集合S, Xがあるとき、Sに含まれるシンボルのあらゆる系列から、Xに含まれるシンボルの系列への写像のことである。Sを情報源アルファベット、Xを符号アルファベットという。すなわち符号とは、情報の断片(例えば、文字、語、句、ジェスチャーなど)を別の形態や表現へ(ある記号から別の記号へ)変換する規則であり、変換先は必ずしも同種のものとは限らない。 コミュニケーションや情報処理において符号化(エンコード)とは、情報源の情報を伝達のためのシンボル列に変換する処理である。復号(デコード)はその逆処理であり、符号化されたシンボル列を受信者が理解可能な情報に変換して戻してやることを指す。 符号化が行われるのは、通常の読み書きや会話などの言語によるコミュニケーションが不可能な場面でコミュニケーションを可能にするためである。例えば、手旗信号や腕木通信の符号も個々の文字や数字を表していることが多い。遠隔にいる人がその手旗や腕木を見て、本来の言葉などに戻して解釈することになる。. 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。.

符号と符号理論間の類似点

符号と符号理論は(ユニオンペディアに)共通で17ものを持っています: 巡回符号伝送ハミング符号リード・マラー符号リード・ソロモン符号データ圧縮アルファベット (計算機科学)エントロピー符号ゴレイ符号ゴッパ符号BCH符号計算機科学誤り検出訂正暗号情報情報理論数学

巡回符号

巡回符号(じゅんかいふごう、Cyclic code)は、符号理論における誤り訂正符号の一種である。.

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伝送

伝送(でんそう)とは形を変えて一ヶ所から別の場所に移動することを表し、主に工学分野で使われる言葉である。一方、英語では伝送と転送(てんそう)を区別せずトランスミット(transmit)やトランスミッション(transmission)と言う場合が多い。.

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ハミング符号

ハミング符号(ハミングふごう、Hamming code)とはデータの誤りを検出・訂正できる線型誤り訂正符号のひとつ。.

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リード・マラー符号

リード・マラー符号(Reed–Muller code)は、通信で使われる線型な誤り訂正符号の1つの種類である。発見者は Irving S. Reed と D. E. Muller である。リード・マラー符号は、R(r, m) で表され、r は符号の次数、m は符号語の長さ n.

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リード・ソロモン符号

リード・ソロモン符号(-ふごう Reed-Solomon Coding RS符号と略記)とは符号理論における誤り訂正符号の一種、訂正能力が高く様々なデジタル機器等で応用されている。.

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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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アルファベット (計算機科学)

形式言語とオートマトンの理論において、アルファベット (英: alphabet) または字母とは、文字や数字などといったような「記号」の有限の集合のこと。有限の文字列は、アルファベットからなる文字の有限の並びである。特に、からなるアルファベットはバイナリアルファベットと呼ばれる。また、二進列 (binary string)は、バイナリアルファベットの並びである。また、うまく処理することで、無限の文字の並びも考えることが可能である。 アルファベットΣが与えられたとき、Σ*はアルファベットΣからなる有限の文字列全てを意味する。ここでの*はクリーネ閉包を意味する演算子である。また、\Sigma^\infty (or occasionally, \Sigma^\N or \Sigma^\omega)は、アルファベットΣからなる無限の文字列全てを意味する。 例えばバイナリアルファベットからはのような文字列が生成できる(εは空文字列を意味する)。.

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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。.

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ゴレイ符号

レイ符号(Golay code)は、数学の散在型単純群の理論に基づく符号の種類である。名前の由来はスイスの数学者。.

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ゴッパ符号

ッパ符号(ゴッパふごう、Goppa code)または代数幾何符号(だいすうきかふごう、algebraic geometric code)は、有限体 \mathbb_q 上の代数曲線 X を使って構築される線型符号である。V.

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BCH符号

BCH符号(BCHふごう、BCH code)は、パラメータ化された誤り訂正符号の一種で、最もよく研究されている符号の1つである。1959年 Alexis Hocquenghem が、それとは別に1960年には Raj Chandra Bose と D. K. Ray-Chaudhuri が考案した。BCH とは、この3人のイニシャルである。 BCH符号は、シンドローム復号という簡潔な代数学的手法で容易に復号できる点を特徴とする。そのための電子回路は非常に単純でコンピュータを使う必要もなく、低電力で小型の機器で復号可能である。符号としても非常に柔軟性があり、ブロック長や誤り訂正能力を自由に設定でき、目的に応じてカスタマイズされた符号を設計できる。 BCH符号は、マルチレベル/巡回/誤り訂正/可変長デジタル符号であり、複数の無作為誤りパターンを訂正できる。BCH符号は、レベル数が素数または素数のべき乗であるようなマルチレベルの位相偏移変調でも使われる。11レベルのBCH符号を使って、十進数の10個の数字と符号を表す場合もある。.

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計算機科学

計算機科学(けいさんきかがく、computer science、コンピュータ科学)とは、情報と計算の理論的基礎、及びそのコンピュータ上への実装と応用に関する研究分野である。計算機科学には様々な下位領域がある。コンピュータグラフィックスのように特定の処理に集中する領域もあれば、計算理論のように数学的な理論に関する領域もある。またある領域は計算の実装を試みることに集中している。例えば、プログラミング言語理論は計算を記述する手法に関する学問領域であり、プログラミングは特定のプログラミング言語を使って問題を解決する領域である。.

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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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暗号

暗号とは、セキュア通信の手法の種類で、第三者が通信文を見ても特別な知識なしでは読めないように変換する、というような手法をおおまかには指す。いわゆる「通信」(telecommunications)に限らず、記録媒体への保存などにも適用できる。.

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情報

情報(じょうほう、英語: information、ラテン語: informatio インフォルマーティオー)とは、.

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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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数学

数学(すうがく、μαθηματικά, mathematica, math)は、量(数)、構造、空間、変化について研究する学問である。数学の範囲と定義については、数学者や哲学者の間で様々な見解がある。.

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上記のリストは以下の質問に答えます

符号と符号理論の間の比較

符号理論が94を有している符号は、104の関係を有しています。 彼らは一般的な17で持っているように、ジャカード指数は8.59%です = 17 / (104 + 94)。

参考文献

この記事では、符号と符号理論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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