Новая школа

Ниже приведены два варианта теста (Вариант А и Вариант Б) по теме практической работы измерение информации. Тип вопросов — открытые. Всего по 5 вопросов в каждом варианте. Для каждого варианта даны примерные ответы.

Вариант А

В алфавите из 4 знаков встречаются знаки поровну вероятности. Сколько бит несет один символ такого алфавита?
Ответ: 2 бита. Обоснование: I = log2(4) = 2.
Сколько бит нужно для кодирования полного сообщения длиной 6 символов, если используется алфавит из 4 знаков и символы равновероятны?
Ответ: 12 бит. Обоснование: 6 символов × log2(4) = 6 × 2 = 12.
Объясните простыми словами, зачем измеряют информацию и почему она нужна в информатике.
Ответ: Информация показывает, сколько вариантов нужно различить, чтобы передать сообщение точно. Чем больше вариантов (напр., больше алфавит или менее предсказуемый символ), тем больше информации в символе. Это позволяет понять, сколько места и сколько бит нужно для передачи или хранения данных и как оценивать эффективность кодирования.
Запишите формулу информационного содержания конкретного символа и приведите пример с вероятностью p = 1/2.
Ответ: I(x) = -log2 p(x). Пример: если p = 1/2, то I = -log2(1/2) = 1 бит.
В алфавите из трёх знаков X, Y, Z встречаются с вероятностями p(X)=0.5, p(Y)=0.3, p(Z)=0.2. Найдите энтропию H одного символа.
Ответ: H ≈ -[0.5 log2 0.5 + 0.3 log2 0.3 + 0.2 log2 0.2] ≈ 1.49 бит. Пояснение: расчёт даёт примерно 0.5·1 + 0.3·1.737 + 0.2·2.322 ≈ 1.49.

Вариант Б

Алфавит из 5 знаков. Сколько бит несет один символ данного алфавита, если знаки равновероятны?
Ответ: I = log2(5) ≈ 2.32 бита.
Сколько бит понадобится для кодирования полного сообщения длиной 7 символов из этого алфавита?
Ответ: 7 × log2(5) ≈ 7 × 2.32 ≈ 16.26 бит.
Поясните, зачем измеряют информацию в задачах передачи данных и как это помогает экономить место и пропускную способность канала.
Ответ: Измерение информации позволяет понять минимально необходимое число бит для представления данных. Это помогает выбирать эффективные схемы кодирования, удалять избыточность и не перегружать канал лишними данными, оптимизируя скорость передачи и размер файлов.
В алфавите A, B, C вероятности p(A)=0.6, p(B)=0.3, p(C)=0.1. Найдите энтропию H на один символ.
Ответ: H ≈ -[0.6 log2 0.6 + 0.3 log2 0.3 + 0.1 log2 0.1] ≈ 1.30 бит. Пояснение: значения примерно 0.6→0.737, 0.3→1.737, 0.1→3.322; сумма даёт около 1.30.
Чем отличаются понятия "информация в сообщении" и "энтропия"? Приведите короткие примеры.
Ответ: Информация в сообщении зависит от конкретного содержания и вероятностей его появления; она может быть больше или меньше в зависимости от того, как предсказать символы. Энтропия же — средняя информация на один символ при заданном распределении вероятностей и максимальная теоретическая граница для эффективного кодирования. Пример: редкое событие несет большую информацию (меньшая вероятность), тогда как часто встречающееся событие несет меньшую информацию; энтропия учитывает все вероятности и дает среднюю величину информации на символ.

Бесплатный сервис «Учительская»

Тест на тему практическая работа по теме измерение информации в 2 вариантах

Популярные тесты

Тест по теме: Оповещение населения

Колонна А

Колонна Б

Порядок выполнения:

Тест по Всеобщей истории для 9 класса

Конец теста