🗊Вероятностный подход к определению количества информации. Формула Шеннона 10 класс

Категория: Информатика
Нажмите для полного просмотра!
Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №1Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №2Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №3Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №4Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №5Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №6Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №7Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №8Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №9Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №10Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №11Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №12Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №13Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №14Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №15Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №16

Вы можете ознакомиться и скачать Вероятностный подход к определению количества информации. Формула Шеннона 10 класс. Презентация содержит 16 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1





Вероятностный подход к определению количества информации. 
Формула Шеннона

10 класс
Описание слайда:
Вероятностный подход к определению количества информации. Формула Шеннона 10 класс

Слайд 2





   Для вычисления количества информации в сообщении о неравновероятном событии используют следующую формулу: 
   Для вычисления количества информации в сообщении о неравновероятном событии используют следующую формулу: 
I=log2(1/p)
где 
I – это количество информации,
 р – вероятность события.
Описание слайда:
Для вычисления количества информации в сообщении о неравновероятном событии используют следующую формулу: Для вычисления количества информации в сообщении о неравновероятном событии используют следующую формулу: I=log2(1/p) где I – это количество информации, р – вероятность события.

Слайд 3





    Вероятность события выражается в долях единицы и вычисляется по формуле:
    Вероятность события выражается в долях единицы и вычисляется по формуле:
 р=K/N
где 
К – величина, показывающая сколько раз произошло интересующее нас событие,
 N – общее число возможных исходов какого-то процесса.
Описание слайда:
Вероятность события выражается в долях единицы и вычисляется по формуле: Вероятность события выражается в долях единицы и вычисляется по формуле: р=K/N где К – величина, показывающая сколько раз произошло интересующее нас событие, N – общее число возможных исходов какого-то процесса.

Слайд 4





Задача:  Бабушка испекла 8 пирожков с капустой, 24 пирожков с повидлом. Маша съела один пирожок. Вычислить вероятность выбора пирожка с разной начинкой и количество информации, которое при этом было получено.
Решение:
Пусть К1 – это количество пирожков с повидлом, К1=24
 К2 – количество пирожков с капустой, К2=8
 N – общее количество пирожков, N = К1 +К2=24+8=32
 Вероятность выбора пирожка с повидлом: р1=24/32=3/4=0,75.
Вероятность выбора пирожка с капустой: р2=8/32=1/4=0,25.
 Обращаем внимание учащихся на то, что в сумме все вероятности дают 1.
 Вычислим количество информации, содержащееся в сообщении, что Маша выбрала пирожок с повидлом:
 I1=log2(1/p1)= log2(1/0,75)= log21,3=1,15470 бит.
 Вычислим количество информации, содержащееся в сообщении, если был выбран пирожок с капустой: 
I2=log2(1/p2)= log2(1/0,25)= log24=2 бит.
Описание слайда:
Задача: Бабушка испекла 8 пирожков с капустой, 24 пирожков с повидлом. Маша съела один пирожок. Вычислить вероятность выбора пирожка с разной начинкой и количество информации, которое при этом было получено. Решение: Пусть К1 – это количество пирожков с повидлом, К1=24 К2 – количество пирожков с капустой, К2=8 N – общее количество пирожков, N = К1 +К2=24+8=32 Вероятность выбора пирожка с повидлом: р1=24/32=3/4=0,75. Вероятность выбора пирожка с капустой: р2=8/32=1/4=0,25. Обращаем внимание учащихся на то, что в сумме все вероятности дают 1. Вычислим количество информации, содержащееся в сообщении, что Маша выбрала пирожок с повидлом: I1=log2(1/p1)= log2(1/0,75)= log21,3=1,15470 бит. Вычислим количество информации, содержащееся в сообщении, если был выбран пирожок с капустой: I2=log2(1/p2)= log2(1/0,25)= log24=2 бит.

Слайд 5





    Качественную связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении об этом событии можно выразить так: чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.
    Качественную связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении об этом событии можно выразить так: чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.
Описание слайда:
Качественную связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении об этом событии можно выразить так: чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии. Качественную связь между вероятностью события и количеством информации в сообщении об этом событии можно выразить так: чем меньше вероятность некоторого события, тем больше информации содержит сообщение об этом событии.

Слайд 6





   Вопрос: сколько получим информации при выборе пирожка любого вида?
   Вопрос: сколько получим информации при выборе пирожка любого вида?
     Ответить на этот вопрос нам поможет формула вычисления количества информации для событий с различными вероятностями, которую предложил в 1948 г. американский инженер и математик К.Шеннон. 
     Если I-количество информации, N-количество возможных событий, рi - вероятности отдельных событий, где i принимает значения от 1 до N, то количество информации для событий с различными вероятностями можно определить по формуле:
 
можно расписать формулу в таком виде:
Описание слайда:
Вопрос: сколько получим информации при выборе пирожка любого вида? Вопрос: сколько получим информации при выборе пирожка любого вида? Ответить на этот вопрос нам поможет формула вычисления количества информации для событий с различными вероятностями, которую предложил в 1948 г. американский инженер и математик К.Шеннон. Если I-количество информации, N-количество возможных событий, рi - вероятности отдельных событий, где i принимает значения от 1 до N, то количество информации для событий с различными вероятностями можно определить по формуле: можно расписать формулу в таком виде:

Слайд 7





Рассмотрим формулу на нашем примере:
Рассмотрим формулу на нашем примере:
  
  I = - (р1∙log2p1 + р2∙log2p2)
= - (0,25∙ log20,25+0,75∙ log20,75)
≈-(0,25∙(-2)+0,75∙(-0,42))
=0,815 бит
Описание слайда:
Рассмотрим формулу на нашем примере: Рассмотрим формулу на нашем примере: I = - (р1∙log2p1 + р2∙log2p2) = - (0,25∙ log20,25+0,75∙ log20,75) ≈-(0,25∙(-2)+0,75∙(-0,42)) =0,815 бит

Слайд 8





Задача: В корзине лежат 32 клубка красной и черной шерсти. Среди них 4 клубка красной шерсти. 
Сколько информации несет сообщение, что достали клубок красной шерсти? Сколько информации несет сообщение, что достали клубок шерсти любой окраски?
Описание слайда:
Задача: В корзине лежат 32 клубка красной и черной шерсти. Среди них 4 клубка красной шерсти. Сколько информации несет сообщение, что достали клубок красной шерсти? Сколько информации несет сообщение, что достали клубок шерсти любой окраски?

Слайд 9





Применение  ЭТ Excel для решения задач на нахождение количества информации
Описание слайда:
Применение ЭТ Excel для решения задач на нахождение количества информации

Слайд 10





Задача №1
В озере обитает 12500 окуней, 25000 пескарей, а карасей и щук по 6250. Какое количество информации несет сообщение о ловле рыбы каждого вида. Сколько информации мы получим, когда поймаем какую-нибудь рыбу?
Дано: Ко=12500; Кп=25000; Кк= Кщ=6250
Найти: Iо, Iп, Iк, Iщ, I
Решение:
Найдем общее количество рыбы: 
N= Ко+Кп+Кк+Кщ. 
Найдем вероятность ловли каждого вида рыбы: 
pо= Ко/N; pп= Кп/N; pк= pщ= Кк/N.
Найдем количество информации о ловле рыбы каждого вида: 
Iо= log2( 1/pо); Iп=log2 (1/pп ); Iк= Iщ= log2 (1/pк )
Найдем количество информации о ловле рыбы любого вида:
 I= pо∙log2pо+ pп∙log2pп +pк∙log2pк +pщ∙log2pщ
Описание слайда:
Задача №1 В озере обитает 12500 окуней, 25000 пескарей, а карасей и щук по 6250. Какое количество информации несет сообщение о ловле рыбы каждого вида. Сколько информации мы получим, когда поймаем какую-нибудь рыбу? Дано: Ко=12500; Кп=25000; Кк= Кщ=6250 Найти: Iо, Iп, Iк, Iщ, I Решение: Найдем общее количество рыбы: N= Ко+Кп+Кк+Кщ. Найдем вероятность ловли каждого вида рыбы: pо= Ко/N; pп= Кп/N; pк= pщ= Кк/N. Найдем количество информации о ловле рыбы каждого вида: Iо= log2( 1/pо); Iп=log2 (1/pп ); Iк= Iщ= log2 (1/pк ) Найдем количество информации о ловле рыбы любого вида: I= pо∙log2pо+ pп∙log2pп +pк∙log2pк +pщ∙log2pщ

Слайд 11





При составлении таблицы мы должны учитывать:

 - Ввод данных (что дано в условии).
 - Подсчет общего количества числа возможных исходов (формула N=K1+K2+…+Ki).
 - Подсчет вероятности каждого события 
(формула pi= Кi/N).
 - Подсчет количества информации о каждом происходящем событии (формула Ii= log2(1/pi)).
 - Подсчет количества информации для событий с различными вероятностями (формула Шеннона).
Описание слайда:
При составлении таблицы мы должны учитывать: - Ввод данных (что дано в условии). - Подсчет общего количества числа возможных исходов (формула N=K1+K2+…+Ki). - Подсчет вероятности каждого события (формула pi= Кi/N). - Подсчет количества информации о каждом происходящем событии (формула Ii= log2(1/pi)). - Подсчет количества информации для событий с различными вероятностями (формула Шеннона).

Слайд 12


Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №12
Описание слайда:

Слайд 13


Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №13
Описание слайда:

Слайд 14





Практическая работа.
Описание слайда:
Практическая работа.

Слайд 15


Вероятностный подход к определению количества информации.  Формула Шеннона   10 класс, слайд №15
Описание слайда:

Слайд 16





Домашняя работа
Описание слайда:
Домашняя работа



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию