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坤鹏论:香农说,新闻是能够用来清除不确定性的东西

作者:admin  时间:2020-05-11 09:12  人气:169 ℃

原标题:坤鹏论:香农说,新闻是能够用来清除不确定性的东西

前两天,在《坤鹏论:人类是新闻生物 万事万物存在的内心是新闻(上)》和《坤鹏论:人类是新闻生物 万事万物存在的内心是新闻(下)》中吾们足够商议了新闻的特征。

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今天,坤鹏论主要讲几个与新闻论、新闻熵有关的基本概念,倘若异国它们行为基础,理解后面的内容会比较难得些。

同时,再讲一下香农给新闻的定义是什么。

一、意识新闻传输模型

在最先前,咱们最先得晓畅新闻传输模型以及有关的几个名词。

它们对于后面理解新闻论和新闻熵至关主要。

如图所示就是新闻传输体系的基本构成。

它主要由信源、信道和信宿构成。

1.信源是产生新闻的体系。

2.信宿是授与新闻的体系。

3.编码器和译码器的作用是把新闻变换成便于传输的信号形态。

再细分下往:

信源编码器——对信源的输出进走无损编码(或相符请求的有损编码)。

方针是削减信源输出新闻的冗余,能够理解为压缩。

信道编码器——对信源编码器的输出进走编码,使得到的序列能够较益地在信道中传输。

清淡会添添冗余来添强抗作梗性。

信道译码器——对批准的序列进走译码(解码),能够恢复必定的传输舛讹。

信源译码器——对信道解码器的输出进走译码(解码),恢复原首的新闻序列。

译码其实就是编码的反过程,同时往失踪比特流在传播过程中混入的噪声。

行使译码外把文字译成一组组数码,或用译码外将代外某一项新闻的一系列信号译成文字。

云云的过程就是译码。

4.信道,用来传输新闻的信号的通道,是信号的传输媒质,作用是传输信号。

在实际通信中,信道就是传输的物理序言,比如由明线、同轴电缆等固体介质所构成的有线信道,以及空气介质所构成的无线信道、还有由同化介质所构成的光纤信道等。

5.噪声在新闻周围,又被称为作梗。

它是除了有效信号以外的统共不必要的信号,以及各栽电磁扰动的总称。

噪声可分为自然噪声、人造噪声和内部噪声。

二、学以致用,理解电脑和手机

其实,吾们的电脑、手机,就相等于新闻发送和授与一体机。

其中的CPU叫中央处理器,相等于人类的大脑,它负责读取指令,将对指令译码并实走指令。

不过,现在的CPU还不及完善所有指令的编译及实走,稀奇是声音和图像的压缩编码和译码工程比较大,因此也就有了声卡和显卡来特意负责声音和图像的压缩编码和译码,CPU则负责将响答的指令交付给它们来实走。

想想望,为什么玩游玩的电脑显卡要用高端的?

由于游玩的画面转折反复,不光是新闻量大,而且对速度还有请求。

这背后都是对压缩的声音和图像新闻进走编码和译码。

这就请求显卡,一是表现芯片的编译码能力强;二要表现内存要大,云云数据的中转站才够宽敞,才能同时处理更众的编译码操作。

同时,倘若是玩网游,你家的网络宽带这个信道也要容量大。

倘若电脑的CPU编译码的效果不走,自然就会影响新闻发布的效果,导致声卡和显卡的延伸,倘若显卡再不给力,延伸就会添添,倘若带宽网速不足,那就是主要的卡顿。

现在,手机的CPU已经集成了表现的编译码能力,以是能够做得更添幼巧,还能处理越来越众电脑才能完善的操作。

三、如何让新闻传输得更快、更准?

在搞晓畅了新闻的传输模型后,其实大片面人都能说出怎么让新闻传输得更快、更准。

这就是为什么坤鹏论一向强调,凡事先搞清基础概念以及内心的因为。

可见,在新闻传输体系中,最关键的点就是信道。

它的容量决定着传输的新闻量;而信道中的噪声(作梗)则影响着新闻传输的质量。

那么,改善的手段无非是:

第一,一向扩大信道,使其容量添添,云云就能原谅更众新闻在其中起伏。

第二,尽量消减噪声,比如:把密闭性做得更益等。

第三,主要的事情说三遍,比如:在发送的信号中进走重复,云云实在率也会升迁。

实际中对这三点的改进实在异国停留过。

比如:吾们的宽带速度越来越高,千兆已经走入清淡家庭,手机也从3G到4G,再到5G,这些都是信道扩容;

而消减噪声呢,信道设备的一向更新升级自然就有这个因为。

还有效有线传输比无线传输更安详,也是减矮噪声作梗的因为。

重复,在任何构造中都特意很主要。

从宣传角度望,很众时候,纷歧定是事情本身大,只是它被重复的次数够众。

新闻论之父香农曾说过,通信技术的主要矛盾就是传输速率与郑重性的矛盾。

不管什么时候,在信道质量不变的前挑下,一味地升迁数据传输速率,必然导致信号的失真,甚至十足识别不出来。

这个世界上,牛人都是从转折本身最先,正如芒格所说,要想得到什么,先得让本身配得上。

转折不了世界,就转折本身。

正如坤鹏论所说,不要镇日转折这个,转折谁人,其实吾们往往连本身的孩子都转折不了。

以是,与其做无卵用且只能让本身越来越负面的诉苦,不如专一做能够积累的事情。

这就是转折本身。

还有就是,想转折别人,也要先从转折本身最先,这就叫以身作则。

既然是传输新闻,那么,新闻才是这件事的内心、中央。

尽管以上三点都是益手段。

但是,都不如转折新闻本身来得更添高效。

就说扩大信道,那可不是一张嘴就能实现的。

它牵扯到了服务商设备的更新换代,那是一项不幼的工程,意味着时间、金钱的投入。

消减噪声也是相通的道理,绝对不是一挥而就。

倘若围绕新闻,吾们有什么手段呢?一首想想望吧。

最先,倘若信道的容量是必定的,是不是能够让新闻变得幼些,云云不就能传输更众新闻了吗!

其次,噪声是一栽能量,新闻也是一栽能量,倘若新闻的能量大于噪声的能量,也就是吾新闻的嗓门比你噪声的嗓门大,噪声不就无法奈吾何了吗!

同时,新闻变幼后,也能给主要事情讲三遍留出空间。

再次,新闻变幼这事是有利无一害,信道容量越大,噪声越幼,它的效果越高。

末了,新闻变幼这事牵扯到成本最幼,很长一段时间内只必要升级编码器和译码器的码外即可。

另外,在香农的新闻论中,除了关于新闻压缩的理论外,还挑出了用重复的手段添添必定冗余来添强抗噪声的能力。

抗作梗是信道编码的基本方针,重复是信道编码的基本手段。

而如何重复,就是信道编码钻研的重点。

香农对此的贡献特意宏大。

那么,新闻怎么变幼?变幼有异国周围?

四、压缩是什么?

压缩的原理并不难理解,吾们在日常生活中往往用。

就像维特根斯坦所说的,说话就像游玩,只要约定即可俗成。

其中缩略语就特意具有代外性。

吾们国家的全称是“中华人民共和国”,7个字符。

但是,吾们平日总是用“中国”,两个字符,省了5个字符。

倘若再浅易,还能够用“华”来代替,萎缩了6个字符。

压缩也是相通道理——找出那些重复展现的字符串,再用更短的符号代外,从而达到萎缩字符串,使文件更幼的方针。

想想望,倘若一篇文章中展现了1000个“中华人民共和国”,行使“中国”就能省出5000个字符。

倘若用“华”代替,那就是省了6000个字符。

其实,只要保证对答有关,你能够用肆意字符代替那些重复展现的字符串。

以是,公司荣誉从内心上讲,压缩的原理不复杂,它就是找出文件内容的概率分布,把那些展现概率高的片面替代成更短的形态。

以是,内容越重复,就能压缩得越幼,比如"ABABABABABABAB"能够压缩成"7AB"。

不过,倘若内容重复率幼、毫无重复,就很难压缩了。

甚至当遇到均匀分布的随机字符串,往往一个字符都无法压缩。

比如:肆意排列的10个阿拉伯数字——5271839406,无法压缩。

再比如,无理数(比如π)也很难压缩。

可见,压缩就是一个清除冗余的过程,相等于用一栽更精简的形态,外达相通的内容。

能够想象,压缩过一次以后,文件中的重复字符串将大幅削减。

益的压缩算法,能够将冗余降到最矮,以至于再也无法进一步压缩。

计算机体系中,压缩就是把文件的二进制代码压缩,把相邻的0、1代码削减。

比如:有000000,就能够把它变成6个0的写法“60”,从而削减该文件的空间。

五、压缩的极限在那里?

正如坤鹏论一向强调的,阳世除了物化亡外,都有概率。

而概率通知吾们,任何事不能够100%绝对,以是,压缩也是有极限的。

极限的唯一标准就是解压缩后异国舛讹。

套用香农的话,这就叫:压缩技术的主要矛盾就是压缩比率与郑重性的矛盾。

倘若压缩得很幼,但解压缩还原后面现在全非,这栽压缩是异国意义的。

从上面的例子,吾们能够得出两个主要结论:

文件内容重复越众,表明其中字符的展现概率高,越具确定性,越有序,可压缩空间越大所必要的二进制位越短;

文件内容重复越少,表明其中字符的展现概率矮,越不确定性,越无序,可压缩空间越幼,所必要的二进制位越长。

香农为什么牛?

他牛就牛在了挑出新闻熵公式,这个新闻熵能够度量文件内容的不确定性,于是也就:

度量出了文件占用的二进制位数;

度量出了文件的极限的压缩率;

而这些其实都是在度量新闻。

历史上,凡是给出度量手段的,都能称之为远大。

秦首皇同一了度量衡,被写进了历史课本。

你现在能够还不太理解,能够,不息跟着坤鹏论学习香农。

六、香农的新闻定义

对于科学而言,关键是要能够将术语进走数学量化,云云才能不息推进。

而量化之前的关键,则是先要精炼出一个术语。

就像炎力学第必定律是(内)能,第二定律是熵。

术语就像一把通向有关科学周围的钥匙,想要掀开它的大门,必须先得找到钥匙。

回首牛顿的时代,当时的物理学已经到了难以突破的地步。

正好是牛顿给一些迂腐但意义暧昧的词,比如:力、质量、活动,甚至是时间,授予了新的含义。

于是物理学就像掀开了一扇大门,新时代便在这些烁烁散发着稀奇光芒的词汇中开启了。

能够说,以牛顿为代外的科学时代,可谓至今以来人类历史中科技最鲜艳的时代。

牛顿将这些术语添以量化,以便能够放在数学方程中行使。

而在他之前,光是“活动”这个词的含义都像“新闻”相通繁芜不清。

牛顿做的事就是用奥卡姆剃刀——剃失踪统共复杂!

毫不留情地将其中绝大无数的活动类型扬舍失踪。

正是云云的千辛万苦,牛顿的活动定律才能适用,科学也才不息提高。

那么,该如何剃失踪新闻的统共复杂,从而能够进走数学度量呢?

这边吾们要晓畅,香农的初心并异国现在吾们理解的那么复杂。

他当初只是纯粹就通信的理论进走考虑。

解决的是新闻传输中的中央题目——有效性、郑重性以及两者间的有关。

于是,他给新闻的定义是:

新闻,是能够用来清除不确定性的东西。

这个定义道出了新闻的作用。

于是,新闻不光被剃得极为简洁。

更关键的是,它展现了一栽衡量新闻的手段——行使能够清除不确定性的众少来衡量新闻。

香农在进走新闻的定量计算时,清晰地把新闻量定义为随机不确定性水平的削减。

这就外明他对新闻更实在的理解是:新闻是用来削减随机不定性的东西。

反其定义的定义犹如更容易理解:新闻是确定性的添添。

有人说,香农的新闻定义比以前的意识有了庞大提高,但仍存在限制性。

由于厉格讲,他并异国回答“新闻是什么”这个行为一个定义概念必须回答的题目。

他的定义异国包含新闻的内容和价值,只考虑了随机的不定性。

是的,这实在是题目。

但是,就像前线所说的,吾们要晓畅香农的方针是什么。

他只是为晓畅决一些实际题目。

香农不是神。

那么众形而上学家、科学家都无法给新闻以完善定义,凭什么请求人家一位电气工程师呢?

如同“人”相通,“新闻”的内涵太雄厚,外延太虚耗,行为一个概念,真的很难实在定义。

在为新闻清晰了定义后,香农还为其指定了衡量的单位——比特。

“用于测量新闻的单位”,他如此写道。

自此,新闻成了一栽可测可量的东西。

七、什么是比特?

末了,坤鹏论再增添注释一下什么是比特。

比特是英文bit的音译。

而bit又是Binary digit(二进制数位)的混成词。

比特一词的发明者是美国著名数学家、统计学家、拓扑学家约翰·维尔德·图基,他也曾在贝尔实验室做事过。

坤鹏论查了查发现,这位牛人一生创造了不少名词,其中以统计术语居众。

该词诞生的时间有说1943年,还有说1946年,但比较权威的说法答该是1947年。

不过,它首次被公开正式行使,照样在香农1948年发外的《通信的数学原理》论文中。

比特,是在电子蓄积硬件中的一个位。

它的值是由电位来决定的,以是只有1和0、开和闭两栽情况。

这是由于电子硬件本身的物理性质决定的。

最早期的计算机并非二进制,但是,这导致其元器件的生产设计难度添大。

冯·诺依曼挑出了以二进制开和关来构成的冯氏计算机,此后由于优厚性,计算机的底部构成变为了0和1,bit位也是如此。

另外,吾们日常所说的1字节(英文byte)由8比特构成,1Byte=8bit,也就是1:8的对答有关。

而往往行使的MB则是英文“MByte”的简写,其含义是“兆字节”,读作“兆”。

请仔细,MB与Mb是分别的,Mb是Mbit的含义是“兆比特”。

以是,在书写单位时必定要仔细B字母的大幼写和含义。

当在用Bytes/s和bits/s来外示网速时,请仔细它们的有关是:1MB/s=8Mbps=8Mb/s。

MB/s:每秒传输的兆字节数的数目;

Mbps和Mb/s:每秒传输兆位(比特)的数目。

比如:现在5G网络的理论下走速率为10Gb/s(=10Gbps),其实也就等于是1.25GB/s(10Gbps÷8=1.25GB/s),这个网速也就是表现在吾们手机状态栏中的数据。

由于比特外示数字信号数据的最幼单位,以是网速清淡都用bit/s来外示也就不难理解了。

而且,Byte(字节)实际上只有在外示数据存储时才有意义,由于传输中的数字信号并不是必然遵命8比专程1组来计量的。

不过,在实际生活中,MB/s的单位才更为方便吾们对网速的理解,由于它是和数据存储容量直接挂钩的。

自然,晓畅了MB和Mb的区别,你也就晓畅该如何晓畅如何换算了。

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