Hartley (jednotka) - Hartley (unit)

"dit (informace)" přeadresuje tady. Další informační témata viz DIT (disambiguation).
Jednotky z
informace

The Hartley (symbol Jelen), také nazývaný a zákaznebo dit (zkratka pro decimal digto),[1][2][3] je logaritmická jednotka který měří informace nebo entropie, na základě základny 10 logaritmy a pravomoci 10. Jeden hartley je informační obsah události, pokud pravděpodobnost této události je1⁄10.[4] Rovná se tedy informacím obsaženým v jednom desetinná číslice (nebo dit), za předpokladu a priori ekvipravděpodobnost každé možné hodnoty. Je pojmenován po Ralph Hartley.

Li základ 2 logaritmy a místo toho se použijí mocniny 2, pak je jednotkou informace bit nebo Shannon, což je informační obsah události, pokud pravděpodobnost této události je1⁄2. Přirozené logaritmy a pravomoci E definovat nat.

Jeden zákaz odpovídá ln (10) nat = log2(10) bit nebo Sh nebo přibližně 2,303 nat nebo 3,322 bit.[A] A deciban je desetina zákazu (nebo přibližně 0,332 bitů); název je vytvořen z zákaz podle Předpona SI rozhodnout.

I když neexistuje žádný přidružený Jednotka SI, informační entropie je součástí Mezinárodní soustava veličin, definované mezinárodní normou IEC 80000-13 z Mezinárodní elektrotechnická komise.

Dějiny

Termín Hartley je pojmenován po Ralph Hartley, který v roce 1928 navrhl měřit informace pomocí logaritmické báze rovnající se počtu rozlišitelných stavů v její reprezentaci, což by byl základ 10 pro desetinnou číslici.[5][6]

The zákaz a deciban byly vynalezeny Alan Turing s Irving John "Jack" Dobře v roce 1940 měřit množství informací, které by bylo možné odvodit kódovači na Bletchley Park za použití Banburismus postup k určení každodenního neznámého nastavení německého námořnictva Hádanka šifrovací stroj. Název byl inspirován obrovskými listy karet vytištěnými ve městě Banbury asi 30 mil daleko, které byly použity v tomto procesu.[7]

Dobrý argumentoval, že postupné shrnutí decibany vybudovat míru váhy důkazů ve prospěch hypotézy, je v zásadě Bayesovský závěr.[7] Donald A. Gillies, nicméně, argumentoval zákaz je ve skutečnosti stejný jako Karl Popper míra závažnosti zkoušky.[8]

Využití jako jednotka kurzu

Deciban je obzvláště užitečná jednotka pro log-šance, zejména jako měřítko informací v Bayesovy faktory, poměry šancí (poměr šancí, takže log je rozdíl log-šancí), nebo váhy důkazů. 10 decibanů odpovídá kurzu 10: 1; 20 decibanů na šanci 100: 1 atd. Podle Gooda je změna váhy důkazů o 1 decibanu (tj. Změna pravděpodobnosti z přibližně na 5: 4) zhruba tak jemná, jak lze rozumně očekávat u lidí kvantifikovat jejich stupeň víry v hypotézu.[9]

Kurzy odpovídající celočíselným decibanům lze často dobře aproximovat jednoduchými celočíselnými poměry; tyto jsou shrnuty níže. Hodnota na dvě desetinná místa, jednoduchá aproximace (do přibližně 5%), s přesnější aproximací (do 1%), pokud je jednoduché nepřesné:

decibanypřesný
hodnota		Cca.
hodnota		Cca.
poměr		přesný
poměr		pravděpodobnost
0100/1011:150%
1101/101.265:456%
2102/101.583:28:561%
3103/102.002:167%
4104/102.515:271.5%
5105/103.163:119:6, 16:576%
6106/103.984:180%
7107/105.015:183%
8108/106.316:119:3, 25:486%
9109/107.948:189%
101010/101010:191%

Viz také

Poznámky

  1. ^ Tato hodnota přibližně10⁄3, ale o něco méně, lze pochopit jednoduše proto, že : 3 desetinná místa jsou mírně méně informace než 10 binárních číslic, takže 1 desetinná číslice je mírně méně než10⁄3 binární číslice.

Reference

  1. ^ Klar, Rainer (01.02.1970). „1.8.1 Begriffe aus der Informationstheorie“ [1.8.1 Pojmy používané v teorii informací]. Digitale Rechenautomaten - Eine Einführung [Digitální počítače - úvod]. Sammlung Göschen (v němčině). 1241 / 1241a (1. vyd.). Berlín, Německo: Walter de Gruyter & Co. / G. J. Göschen'sche Verlagsbuchhandlung [de ]. str. 35. ISBN  3-11-083160-0. ISBN  978-3-11-083160-3. Archiv-Nr. 7990709. Archivováno od původního dne 2020-04-18. Citováno 2020-04-13. (205 stran) (Pozn. Dotisk prvního vydání z roku 2019 je k dispozici na adrese ISBN  3-11002793-3, 978-3-11002793-8. Přepracovaný a rozšířený 4. vydání existuje také.)
  2. ^ Klar, Rainer (1989) [01.01.1988]. „1.9.1 Begriffe aus der Informationstheorie“ [1.9.1 Pojmy používané v teorii informací]. Digitale Rechenautomaten - Eine Einführung in die Struktur von Computerhardware [Digitální počítače - Úvod do struktury počítačového hardwaru]. Sammlung Göschen (v němčině). 2050 (4. přepracované vydání). Berlín, Německo: Walter de Gruyter & Co. str. 57. ISBN  3-11011700-2. ISBN  978-3-11011700-4. (320 stránek)
  3. ^ Lukoff, Herman (1979). Od bitů k bitům: Osobní historie elektronického počítače. Portland, Oregon, USA: Robotics Press. ISBN  0-89661-002-0. LCCN  79-90567.
  4. ^ „IEC 80000-13: 2008“. Mezinárodní organizace pro normalizaci (ISO). Citováno 2013-07-21.
  5. ^ Hartley, Ralph Vinton Lyon (Červenec 1928). „Předávání informací“ (PDF). Technický deník Bell System. VII (3): 535–563. Citováno 2008-03-27.
  6. ^ Reza, Fazlollah M. (1994). Úvod do teorie informace. New York: Dover Publications. ISBN  0-486-68210-2.
  7. ^ A b Dobře, Irvinge Johne (1979). „Studie v historii pravděpodobnosti a statistiky. XXXVII Statistická práce A. M. Turinga ve druhé světové válce“. Biometrika. 66 (2): 393–396. doi:10.1093 / biomet / 66.2.393. PAN  0548210.
  8. ^ Gillies, Donald A. (1990). „Turingova dobrá váha důkazní funkce a Popperova míra závažnosti testu“. British Journal for the Philosophy of Science. 41 (1): 143–146. doi:10.1093 / bjps / 41.1.143. JSTOR  688010. PAN  0055678.
  9. ^ Dobře, Irvinge Johne (1985). „Weight of Evidence: A Brief Survey“ (PDF). Bayesovské statistiky. 2: 253. Citováno 2012-12-13.