Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 07 октября 2025 18:22

Определи неверные утверждения. 1. Формулу для вычисления количества информации равновероятных событий вывел Клод Шеннон. 2. Для кодировки 115 различных цветов используется 6-битное кодирование. 3. Мощность алфавита зависит от информационного веса символа. 4. С помощью вероятностного подхода можно определять количество информации в текстовом сообщении, которое состоит из символов определённого алфавита. 5. Если для кодирования одного символа используется 8 бит (-а) информации, то можно закодировать 256 символ (-а, -ов).

Ответ нейросети

07 октября 2025 18:22

Разбор утверждений (цель: понять, т. е. дать подробное объяснение):

  1. Формулу для вычисления количества информации равновероятных событий вывел Клод Шеннон.
  • Верно (с нюансами). Шеннон ввёл общую формулу для информации об событии с вероятностью p: I(p) = -log2 p (в битах). Для равновероятных событий, когда p = 1/N, эта формула даёт I = -log2(1/N) = log2 N бит. Таким образом, в частном случае равновероятных событий формула сводится к log2 N, и это следует из идеи Шеннона, хотя сама общая формула относится к любым p.
  1. Для кодировки 115 различных цветов используется 6-битное кодирование.
  • Неверно. 6 бит кодируют 2^6 = 64 разных символа. Чтобы закодировать 115 цветов, нужно как минимум 2^k ≥ 115, т.е. k ≥ 7 бит (2^7 = 128). Таким образом, 6 бит недостаточно.
  1. Мощность алфавита зависит от информационного веса символа.
  • Неверно. Мощность (размер) алфавита — это количество различных символов в алфавите и не зависит от «информационного веса» конкретного символа (его вероятности). Информационный вес символа определяется его вероятностью: I(symbol) = -log2 p(symbol). Примечание: средняя информация на символ зависит от распределения вероятностей и не равна размеру алфавита; максимальная возможная информация на символ равна log2(M), где M — размер алфавита. Но сам размер алфавита не определяется информационным весом конкретного символа. Поэтому утверждение неверно.
  1. С помощью вероятностного подхода можно определять количество информации в текстовом сообщении, которое состоит из символов определённого алфавита.
  • Верно. Если даны вероятности появления символов алфавита p1, ..., pM, то информация о конкретном сообщении равна сумме по символам I = -∑ log2 p(x_i) (для последовательности x). В среднем за символ это даёт энтропию H(X) = -∑ p_i log2 p_i, и общее количество информации пропорционально длине сообщения. Таким образом, вероятностный подход позволяет оценить количество информации.
  1. Если для кодирования одного символа используется 8 бит (-а) информации, то можно закодировать 256 символ (-а, -ов).
  • Верно. 8 бит кодирования дают 2^8 = 256 различных кодовых значений. Значит, можно закодировать 256 разных символов.

Итог:

  • Неверные утверждения: 2 и 3.
  • Верные утверждения: 1, 4, 5.

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

Определи неверные утверждения. 1. Формулу для вычисления количества информации равновероятных событий вывел Клод Шеннон. 2. Для кодировки 115 различных цветов используется 6-битное кодирование. 3. Мощность алфавита зависит от информационного веса символа. 4. С помощью вероятностного подхода можно определять количество информации в текстовом сообщении, которое состоит из символов определённого алфавита. 5. Если для кодирования одного символа используется 8 бит (-а) информации, то можно закодировать 256 символ (-а, -ов).
Разбор утверждений (цель: понять, т. е. дать подробное объяснение): 1) Формулу для вычисления количества информации равновероятных событий вывел Клод Шеннон. - Верно (с нюансами). Шеннон ввёл общую формулу для информации об событии с вероятностью p: I(p) = -log2 p (в битах). Для равновероятных событий, когда p = 1/N, эта формула даёт I = -log2(1/N) = log2 N бит. Таким образом, в частном случае равновероятных событий формула сводится к log2 N, и это следует из идеи Шеннона, хотя сама общая формула относится к любым p. 2) Для кодировки 115 различных цветов используется 6-битное кодирование. - Неверно. 6 бит кодируют 2^6 = 64 разных символа. Чтобы закодировать 115 цветов, нужно как минимум 2^k ≥ 115, т.е. k ≥ 7 бит (2^7 = 128). Таким образом, 6 бит недостаточно. 3) Мощность алфавита зависит от информационного веса символа. - Неверно. Мощность (размер) алфавита — это количество различных символов в алфавите и не зависит от «информационного веса» конкретного символа (его вероятности). Информационный вес символа определяется его вероятностью: I(symbol) = -log2 p(symbol). Примечание: средняя информация на символ зависит от распределения вероятностей и не равна размеру алфавита; максимальная возможная информация на символ равна log2(M), где M — размер алфавита. Но сам размер алфавита не определяется информационным весом конкретного символа. Поэтому утверждение неверно. 4) С помощью вероятностного подхода можно определять количество информации в текстовом сообщении, которое состоит из символов определённого алфавита. - Верно. Если даны вероятности появления символов алфавита p1, ..., pM, то информация о конкретном сообщении равна сумме по символам I = -∑ log2 p(x_i) (для последовательности x). В среднем за символ это даёт энтропию H(X) = -∑ p_i log2 p_i, и общее количество информации пропорционально длине сообщения. Таким образом, вероятностный подход позволяет оценить количество информации. 5) Если для кодирования одного символа используется 8 бит (-а) информации, то можно закодировать 256 символ (-а, -ов). - Верно. 8 бит кодирования дают 2^8 = 256 различных кодовых значений. Значит, можно закодировать 256 разных символов. Итог: - Неверные утверждения: 2 и 3. - Верные утверждения: 1, 4, 5.