Bài giảng: Các thước đo thông tin (cú pháp, ngữ nghĩa, thực dụng). Mức độ của vấn đề truyền tải thông tin. Nguyên tắc mã hóa video

Đơn vị lượng thông tin, được định nghĩa trong khuôn khổ các phương pháp tiếp cận xác suất và thể tích, là các loại thước đo cú pháp của thông tin được sử dụng theo cách tiếp cận tổng quát nhất, khi đối tượng xem xét không chỉ là thông tin theo nghĩa hẹp (ví dụ: được xử lý bởi một máy tính), nhưng tất cả các loại của nó, bao gồm cả thông tin xã hội.

thước đo cú pháp hoạt động với thông tin khách quan không thể hiện mối quan hệ ngữ nghĩa với đối tượng. Khối lượng dữ liệu trong một thông điệp thông tin được đo bằng số ký tự (bit). TRONG hệ thống khác nhau Các chữ số ký hiệu có trọng số khác nhau và đơn vị dữ liệu thay đổi tương ứng. Ví dụ như bit, nat, trit, dit. Trong khuôn khổ phương pháp xác suất, thước đo cú pháp của lượng thông tin được xác định bởi mức độ thay đổi về độ không chắc chắn của trạng thái của hệ thống; trong khuôn khổ phương pháp đo thể tích, nó đặc trưng cho khối lượng thông tin.

Thước đo ngữ nghĩađược sử dụng để mô tả thông tin theo ý nghĩa của nó. Phân tích ngữ nghĩa giúp bộc lộ nội dung thông tin và chỉ ra mối quan hệ giữa ý nghĩa ngữ nghĩa của các yếu tố cấu thành nó. Kết hợp với khái niệm “từ điển đồng nghĩa”, thước đo ngữ nghĩa được gọi là thước đo từ điển đồng nghĩa thông tin. Biện pháp từ điển đồng nghĩa được Yu.I. Schneider đề xuất và trở nên phổ biến. Từ điển đồng nghĩa là tập hợp thông tin có sẵn cho người dùng hoặc hệ thống. Một định nghĩa khác không mâu thuẫn với định nghĩa đầu tiên: từ điển đồng nghĩa là sự hoàn chỉnh của một bộ dữ liệu có hệ thống về chủ đề thông tin. Trong quá trình xử lý thông tin, tùy thuộc vào mối quan hệ giữa nội dung ngữ nghĩa của thông tin và từ điển đồng nghĩa của người dùng, số lượng thông tin ngữ nghĩa, được người dùng cảm nhận và sau đó được anh ta đưa vào từ điển đồng nghĩa của mình. Người dùng nhận được lượng thông tin ngữ nghĩa tối đa khi thông tin đó rõ ràng đối với anh ta và mang thông tin mà trước đây anh ta chưa biết (không có trong từ điển đồng nghĩa). Có được trong thời gian quá trình thông tin lượng thông tin ngữ nghĩa là một giá trị tương đối, vì cùng một thông điệp có thể có nội dung ngữ nghĩa đối với người dùng thành thạo và vô nghĩa (nhiễu ngữ nghĩa) đối với người dùng không đủ năng lực. Thước đo thông tin ngữ nghĩa có thể là hệ số nội dung, được định nghĩa là tỷ lệ giữa lượng thông tin ngữ nghĩa trên tổng khối lượng của nó.

Biện pháp thực dụng mô tả tính hữu ích (giá trị) của thông tin đối với người dùng để đạt được mục tiêu của mình. Thước đo này cũng mang tính giá trị tương đối, tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của người sử dụng và điều kiện của quá trình xử lý thông tin. Trong một hệ thống kỹ thuật, các đặc tính thực dụng của thông tin quyết định khả năng cải thiện chất lượng hoạt động của hệ thống.

Các hình thức trình bày thông tin trên máy tính. Hệ thống số

Về cơ sở vật chất của công việc công nghệ máy tính nằm ở việc tạo, xử lý và truyền tín hiệu điện. Tín hiệu điện được chia thành tương tự(liên tục) và điện tử(rời rạc). Dùng trong tính toán tín hiệu số. Mỗi mức điện áp (dòng điện) được ấn định một số nhất định. Các thông số tín hiệu điện tương quan với các con số phản ánh mối liên hệ giữa công nghệ và toán học. Máy tính hiện đại dựa trên hệ thống nhị phân một hệ thống số trong đó chỉ có hai chữ số - 0 và 1. Sự lựa chọn nghiêng về hệ thống này là do nó dễ thực hiện hơn về mặt kỹ thuật so với hệ thống số thập phân quen thuộc với con người.

Thành phần chính của thiết bị điện tử máy tính là một bóng bán dẫn hoạt động ở chế độ phím. Ở chế độ này, bóng bán dẫn, tùy thuộc vào điện áp đặt vào nó, thực hiện hai trạng thái logic theo nguyên tắc chuyển mạch: mở - đóng hoặc bật - tắt. Hai trạng thái này so sánh 0 và 1 của hệ thống số nhị phân - những đối tượng toán học mà bất kỳ thông tin nào được máy tính xử lý đều được mã hóa. Ví dụ, ở mức đặc tính của tín hiệu điện, “không” có thể tương ứng với điện áp âm 5 volt và “một” đến cộng 5 volt. Hoặc – 15 V và + 15 V. Các giá trị tuyệt đối của điện áp liên quan đến trạng thái logic 0 và 1, không có ý nghĩa quan trọng đối với việc xử lý thông tin của phần mềm và được xác định bởi các điều kiện hoạt động tối ưu của bảng điện tử. Trong các thiết bị lưu trữ dữ liệu, thông tin “số 0” và “số 1” có thể được triển khai khác nhau: ví dụ: trên đĩa từ, trạng thái 0 và 1 tương ứng với các hướng khác nhau của vectơ từ hóa; trong ổ đĩa Flash – sự vắng mặt hoặc hiện diện của điện tích trong một vùng cực nhỏ nhất định của một chất; trong chip RAM - một tụ điện chưa tích điện hoặc đã tích điện.

Vì vậy, cách biểu diễn bên trong của bất kỳ thông tin nào trong máy tính đều là nhị phân. Hệ thống số bát phân và thập lục phân cũng được sử dụng trong lập trình. Ngoài ra, vì người dùng máy tính là con người nên việc kết nối các hệ thống số nói trên với số thập phân là rất quan trọng.

Ký hiệu– một cách viết số được chấp nhận – được đặc trưng bởi số chữ số mà bất kỳ số nào có thể được biểu thị. Tất cả các hệ thống số có thể được chia thành hai loại: vị trí Và không có vị trí. Hệ thống số vị trí là hệ thống trong đó trọng số của các chữ số phụ thuộc vào vị trí của chúng trong bản ghi số. Số chữ số trong hệ thống định vị gọi điện cơ sở hệ thống số. Dưới đây trong một khối được thu thập các định nghĩa quan trọng liên quan đến hệ thống số.

số– các ký hiệu dùng để viết số và tạo nên một số bảng chữ cái.

Con số– một số lượng nhất định được tạo thành từ các con số theo những quy tắc nhất định.

Ký hiệu- cách viết số bằng chữ số.

Hệ thống số vị trí– một hệ thống số trong đó trọng số của một chữ số phụ thuộc vào vị trí của nó trong bản ghi.

Phóng điện- vị trí của chữ số trong một số

Căn cứ- số chữ số dùng để viết số.

Máy tính sử dụng hệ thống số vị trí.

Hệ thống số

được sử dụng rộng rãi nhất trong tính toán

Căn cứ	Ký hiệu
	nhị phân
	bát phân	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
	số thập phân	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
	thập lục phân	0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E, F

Một ví dụ về hệ thống số không có vị trí là hệ thống số La Mã. Hệ thống này sử dụng 7 ký tự (I, V, X, L, C, D, M), tương ứng với các giá trị sau: I – 1, V – 5, X – 10, L – 50, C – 100, D – 500, M – 1000. Thông thường chữ số La Mã được sử dụng khi đánh số các chương trong sách hoặc các thế kỷ trong lịch sử. Nhược điểm của hệ thống số không có vị trí, loại trừ khả năng sử dụng chúng trong tính toán, là thiếu các quy tắc chính thức để viết số và do đó, không thể thực hiện các phép tính số học trên chúng.

Hãy xem xét cách biểu diễn một số trong hệ thống số vị trí. Hãy bắt đầu với một ví dụ đơn giản. Để N – trọn con số. Nó có thể được trình bày dưới dạng một mục ngắn hoặc mở rộng. Ghi tóm tắt số:

N = (a n a n -1 …a 1 a 0) p

Ở đây a 0 , a 1 , … , a n -1 , an n lần lượt là các chữ số nằm ở vị trí 0, đầu tiên, … , (n-1)-th, thứ n trong bản ghi số. Việc đánh số vị trí hoặc chữ số bắt đầu từ 0 và đi từ phải sang trái. 0 là chữ số có nghĩa nhỏ nhất của số, có trọng số nhỏ nhất; n – chữ số có nghĩa nhất có trọng số lớn nhất. Số p là cơ sở của hệ thống số.

Ví dụ: Trong số N = (6874) 10, chữ số 4 là chữ số 0, 7 là chữ số thứ nhất, 8 là chữ số thứ hai, 6 là chữ số thứ ba. Trọng số của các chữ số tăng dần từ phải sang trái, từ đơn vị đến hàng nghìn: 4 các đơn vị – 7 hàng chục – 8 hàng trăm – 6 nghìn. 10 – cơ số của hệ thống số – cho biết số này được viết bằng hệ số thập phân quen thuộc với con người và được đọc là sáu nghìn tám trăm bảy mươi bốn.

Số N có thể được biểu diễn bằng ký hiệu mở rộng:

N = a n p n + a n-1 p n-1 + … + a 1 p 1 + a 0 p 0

Ở đây, số N được biểu thị dưới dạng tổng, mỗi số hạng của nó biểu thị tích của chữ số theo cơ số của hệ thống số, được nâng lên lũy thừa bằng số vị trí (chữ số) của chữ số này trong số:

con số  (căn cứ) số có chữ số

Quay lại ví dụ đã thảo luận ở trên, chúng ta đưa ra ký hiệu mở rộng của số N = (6874) 10:

(6874) 10 = 610 3 + 810 2 + 710 1 + 410 0 .

Gắn liền với hình thức viết số mở rộng là một phương pháp phổ biến để chuyển đổi các số từ bất kỳ hệ thống số nào sang số thập phân.

Ví dụ: bạn muốn chuyển đổi số thập lục phân (E7B) 16 sang hệ thống số thập phân.

Đầu tiên, chúng ta đánh số các chữ số của số - từ phải sang trái, từ ít quan trọng nhất đến quan trọng nhất. Chúng tôi tính đến việc đánh số các chữ số bắt đầu từ số 0.

Hãy xét đến sự tương ứng giữa các chữ số của hệ thập lục phân và số thập phân: E – 14, B – 11. Khi đó

Vậy bài toán đã được giải: (E7B) 16 = (3707) 10.

Một phương pháp tương tự được sử dụng để chuyển đổi số phân số. Các số ở bên phải dấu thập phân tương ứng với các chữ số có số âm.

N = (a n a n-1 …a 1 a 0 ,a -1 a -2 …a -k) p

Hãy xem xét bản dịch của phân số số bát phân(725.46) 8 đến hệ thống số thập phân.

Chúng tôi đánh số các danh mục.

Hãy thực hiện phép tính và nhận kết quả hệ thống thập phânĐang tính toán.

(725,46) 8 = 78 2 + 28 1 + 58 0 + 48 -1 + 68 -2 = 448 + 16 + 5 + 4/8 + 6/64 =

448 + 16 + 5 + 0,5 + 0,09375 = 469,59375

Vì vậy, (725,46) 8 = (469,59375) 10.

Việc chuyển đổi số từ hệ thập phân sang hệ thống số khác có phần khó khăn hơn.

Kỹ thuật này dựa trên sự tuần tự số nguyên phép chia với việc chọn số dư là chữ số của số mong muốn. Số ban đầu được chia cho cơ số của hệ thống số mà việc chuyển đổi được thực hiện. Kết quả của phép chia số nguyên là thương được biểu thị bởi số nguyên và số dư. Phần còn lại này sẽ là chữ số có nghĩa nhỏ nhất của số mong muốn. Thương số thu được ở bước đầu tiên lại được chia cho cơ số của hệ thống số được yêu cầu, rồi thương số và số dư lại thu được. Phần còn lại được lưu dưới dạng chữ số tiếp theo của số mong muốn. Phép chia tiếp tục cho đến khi thương số tiếp theo nhỏ hơn cơ số của hệ số được yêu cầu. Thương số này sẽ là chữ số có ý nghĩa nhất của số mong muốn. Từ nó và phần dư thu được ở bước cuối cùng và bước trước đó, số cần thiết sẽ được hình thành.

Hãy xem xét kỹ thuật này với một ví dụ. Giả sử bạn cần chuyển số (894) 10 sang hệ thống số vách ngăn.

894: 7 = 127, số dư 5

127: 7 = 18, số dư 1

18: 7 = 2 , phần dư 4

Thương số cuối cùng - 2 - nhỏ hơn cơ số của hệ thống số mà việc chuyển đổi được thực hiện - 7. Bây giờ bạn có thể viết số cần thiết: (2415) 7.

Vì vậy, (894) 10 = (2415) 7.

Cơ sở logic của máy tính

Đại số logic. Câu lệnh logic

Người tiền nhiệm và một phần không thể thiếuđại số, theo các quy tắc hoạt động của các thiết bị máy tính kỹ thuật số, là đại số của logic. Đại số này hoạt động với các mệnh đề logic, nội dung của nó có thể được đánh giá là tương ứng với thực tế (đúng) hoặc không nhất quán với thực tế (sai).

Một phát biểu logic là một câu tuyên bố mà tính đúng hay sai của nó có thể được đánh giá.

Ví dụ về các câu đúng: “nước là chất lỏng”, “mùa xuân sẽ đến sau mùa đông”, “số 48 lớn hơn số 6 8 lần”. Ví dụ về các phát biểu sai: “Sông Kama chảy vào hồ Baikal”, “chim sẻ là diều hâu”, “số 2 lớn hơn số 3”.

Trong câu đầu tiên, động từ được dùng ở thể mệnh lệnh. Một câu khuyến khích không thể là một câu phát biểu logic.

Câu thứ hai không phải là một phát biểu logic do sự vô lý của các khái niệm “diện tích của một đoạn” và “chiều dài của hình lập phương”.

Câu thứ ba mang tính chất nghi vấn nên cũng không thể là một câu nói logic.

Câu thứ tư là một câu phát biểu logic và sai.

Câu đầu tiên là một tuyên bố hợp lý. Điều đó là sai, vì trên thực tế hành tinh gần Mặt trời nhất là Sao Thủy.

Câu thứ hai không phải là câu tường thuật mà là câu cảm thán nên không phải là một câu logic.

Câu thứ ba có thể là một tuyên bố hợp lý nếu thông tin chứa đựng trong đó đủ để đánh giá tính đúng hay sai của nó. Tuy nhiên, không thể đánh giá liệu số X có thuộc khoảng đã chỉ định hay không, vì bản thân số này chưa được biết. Vì vậy, câu thứ ba cũng không phải là một câu phát biểu logic.

Đại số Boolean.

Các phép toán logic cơ bản Các thiết bị logic máy tính được thiết kế trên cơ sở bộ máy toán học của đại số Boolean, được đặt theo tên của nhà toán học người Anh George Boole, người đã đưa ra các khái niệm và quy tắc cơ bản của nó. Đây là đại số của các biến nhị phân, hằng và hàm chỉ nhận hai giá trị -đơn vị (trong đại số logic nó tương ứng với giá trị TRUE) và số không

(trong đại số logic - FALSE). Các phép toán cơ bản của đại số Boolean là, đảo ngược, sự liên kết phân ly . Tên tiếng Nga của họ lần lượt là, sự phủ định, phép nhân logic phép cộng logic . Mặt khác - hoạt động, KHÔNG, VÀ.

HOẶC

Ký hiệu các phép toán logic của đại số Boolean

A và B là những câu lệnh logic.

Bảng chân lý được sử dụng để biểu diễn trực quan và thực hiện các phép tính logic.

Dưới đây là bảng chân lý của các phép toán logic cơ bản.

Đảo ngược

Đảo ngược là một hàm của một đối số, đó là câu lệnh logic A. Nếu A sai thì Ā đúng và ngược lại.

Sự kết hợp và sự tách rời

Sự kết hợp và phân tách là chức năng của hai hoặc nhiều đối số. Kết quả của chúng là một câu lệnh logic phức tạp (tổng hợp), tùy thuộc vào giá trị của các đối số của hàm, lấy giá trị 1 hoặc 0. Bảng chân lý phải bao gồm tất cả các kết hợp có thể có của các giá trị đối số - logic đơn giản hoặc phức tạp các câu lệnh. Có 2 n tổ hợp như vậy, trong đó n là số đối số. Trong trường hợp đơn giản nhất, khi chúng ta thao tác với hai câu lệnh logic A và B, bảng chân lý sẽ trông như thế này.

Sự phân chia liên từ	Tranh luận	Sự phân chia liên từ	Tranh luận

Kết quả

1. Nếu trong số các đối số liên từ Nếu có ít nhất một đối số luôn lấy giá trị 0 (FALSE), thì kết quả của phép kết hợp, bất kể giá trị của các đối số còn lại, cũng là 0 (FALSE).

2. Nếu trong số các đối số sự chia cắt Nếu có ít nhất một đối số luôn lấy giá trị 1 (TRUE), thì kết quả của phép phân tách, bất kể giá trị của các đối số còn lại, cũng là 1 (TRUE).

Các bảng chân lý sau đây xác nhận các quy tắc này.

Một số phát biểu trong ngôn ngữ thông thường của con người có thể được so sánh với các chức năng logic. Ví dụ, câu phát biểu “Để đạt điểm xuất sắc trong một kỳ thi đòi hỏi Làm sao sự sẵn có của tín chỉ thực hành, vậy sau đó kiến thức tốt về tài liệu lý thuyết” tương ứng với sự kết hợp. Trích dẫn: “Để có làn da rám nắng, bạn cần phải dành vài ngày trên bãi biển dưới nắng nóng.” hoặc thăm phòng tắm nắng nhiều lần” tượng trưng cho sự tách biệt. Một ví dụ khác về sự phân biệt: “Để giảm cân, bạn cần phải làm việc chăm chỉ hơn và ăn ít hơn”. Hãy để chúng tôi minh họa tuyên bố cuối cùng bằng một bảng chân lý.

Các câu biểu thị một liên từ thường tương ứng với cấu trúc “ MỘTVàB», « Làm saoMỘT,vậy sau đóB», « MỘTcùng vớiB"; đại diện cho sự phân chia – “ MỘThoặcB" Có thể có ngoại lệ: ví dụ - được thảo luận ở cuối trang trước lời đề nghị.

Những công trình như " hoặcMỘT,hoặcB», « MỘThoặcB», « hoặcMỘT,hoặcB» tương ứng với một chức năng được gọi là sự phân chia chặt chẽ. Sự khác biệt của nó so với phép tách thông thường là nó chỉ bằng 1 nếu giá trị của các đối số của nó khác nhau. Ký hiệu của phân tách chặt chẽ là –A  B, tên gọi khác của nó là khác biệt,loại trừ HOẶC (XOR trong ngôn ngữ lập trình), phép cộng modulo 2. Dưới đây là bảng chân lý cho phép phân biệt chặt chẽ.

Sự phân chia nghiêm ngặt (không tương đương)

Trong đại số logic hiện đại, hai phép toán cơ bản hơn được định nghĩa - sự tương đương Và hàm ý.

Tương đương (tương đương, tương đương) là một chức năng trái ngược với sự phân ly chặt chẽ. Nó đánh giá là TRUE khi tất cả các đối số của nó là đúng hoặc sai. Ký hiệu của nó: A  B.

Sự tương đương (tương đương)

Hàm ý là một chức năng của hai đối số logic. Ký hiệu của nó là: A  B. Bảng chân trị của hàm “hàm ý” như sau.

hàm ý

Ý nghĩa này có thể được thể hiện thông qua các phép toán cơ bản của đại số Boole: A  B = A  B.

Trong các ngôn ngữ lập trình, tương đương tương ứng với hàm EQV và hàm ý - IMP.

Các chức năng “tương đương” và “ngụ ý” cũng có thể tương quan với các tuyên bố riêng lẻ của tiếng Nga. Sự tương đương tương ứng với các phát biểu như: “ MỘT tương đương B» ; « MỘT khi đó và chỉ khi nào B» ; « MỘT cần và đủ cho B" Những hàm ý tương ứng với cách xây dựng: “ Nếu như MỘT, Cái đó B» ; « B, Nếu như MỘT» ; « B cần thiết cho MỘT» ; « MỘT đủ cho B» ; « MỘT chỉ khi B» ; « B vậy khi nào MỘT". Một ví dụ kinh điển về hàm ý là câu “Nếu trời mưa thì trên trời sẽ có mây”. Hãy biểu thị MỘT= "Trời đang mưa" B= “Có những đám mây trên bầu trời” và tạo bảng chân lý.


			“Trời không mưa, trời không mây” - một ngày nắng trong, Tuyên bố phức hợp ĐÚNG VẬY
			“Trời không mưa, trên trời có mây” - một ngày khô hanh, nhiều mây, Tuyên bố phức hợp ĐÚNG VẬY
			“Trời đang mưa, trời không mây” - điều này không xảy ra, Tuyên bố phức hợp SAI
			“Trời đang mưa, trên trời có mây” - một ngày mưa nhiều mây, Tuyên bố phức hợp ĐÚNG VẬY

Cần phải nhấn mạnh rằng việc hình thức hóa lời nói trong ngôn ngữ của con người là rất hạn chế. Hầu hết các cụm từ và câu trong tiếng Nga, cả thông tục và văn học, hoàn toàn không phải là những câu phát biểu theo quan điểm đại số của logic. Điều này là do sự hiện diện của nhiều sắc thái của văn bản và lời nói không thể nắm bắt được trong khuôn khổ logic hình thức, với màu sắc cảm xúc và tính chủ quan của các phán đoán, cũng như với một thực tế bất biến rằng trên thế giới có nhiều sự thật tương đối hơn nhiều so với các sự thật tương đối khác. những cái tuyệt đối. Do đó, các thí nghiệm về mối tương quan giữa các hoạt động của logic hình thức với các phát biểu của ngôn ngữ con người chỉ có thể áp dụng cho các câu được nhận thức rõ ràng nêu rõ các sự kiện đơn giản và tổng quát nhất.

Vì vậy, cơ sở của đại số hiện đại của logic là năm phép toán logic cơ bản: nghịch đảo, kết hợp, phân tách, hàm ý, tương đương. Tất cả các phép toán khác có thể được biểu diễn bằng sự kết hợp của ba phép toán của đại số Boolean: nghịch đảo, kết hợp và tách.

Khi phân tích các câu lệnh logic phức tạp, cần nhớ mức độ ưu tiên của các phép toán logic: nếu không có dấu ngoặc đơn, phép phủ định được thực hiện trước, sau đó theo thứ tự ưu tiên giảm dần là kết hợp, phân tách chặt chẽ, phân tách, hàm ý và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, sự tương đương. Dấu ngoặc đơn có thể thay đổi thứ tự này.

Trong công nghệ kỹ thuật số, các vi mạch được xây dựng trên các phần tử logic AND-NOT và NOR-NOT đã trở nên phổ biến. Về mặt công nghệ, chúng được thực hiện đơn giản nhất. Thậm chí đã có những nỗ lực xây dựng những chiếc máy tính chỉ bao gồm những thành phần này. Liên kết với chúng là hai đại số nhị phân nữa – đại số Schaeffer và đại số Peirce. Thao tác AND-NOT được gọi là “Cú đánh Schaeffer”, thao tác OR-NOT được gọi là “Mũi tên xuyên thủng”. Kí hiệu: A  B và A  B, tương ứng. Theo quan điểm của đại số Boole, cả hai phép toán này đều là phép ghép.


A  B = A  B	A  B = A  B

Bảng chân lý cho các hàm này:

Cú đánh của Schaeffer Arrow Peirce

Sự phân chia liên từ	Tranh luận	Sự phân chia liên từ	Tranh luận

Ký hiệu trong công nghệ số.

Chuyên đề 2. Cơ bản về biểu diễn và xử lý thông tin trên máy tính

Văn học

1. Tin học trong kinh tế: Sách giáo khoa/Ed. LÀ. Odintsova, A.N. Romanova. – M.: Sách giáo khoa đại học, 2008.

2. Khoa học máy tính: Khóa học cơ bản: Sách giáo khoa/Ed. S.V. Simonovich. – St.Petersburg: Peter, 2009.

3. Khoa học máy tính. Khóa học tổng quát: Sách giáo khoa/Đồng tác giả: A.N. Guda, MA Butakova, N.M. Nechitailo, A.V. Chernov; Dưới sự chung chung biên tập. TRONG VA. Kolesnikova. – M.: Dashkov và K, 2009.

4. Tin học dành cho nhà kinh tế: Sách giáo khoa/Ed. Matyushka V.M. - M.: Infra-M, 2006.

5. Tin học kinh tế: Nhập môn phân tích kinh tế hệ thống thông tin - M.: INFRA-M, 2005.

Các biện pháp thông tin (cú pháp, ngữ nghĩa, thực dụng)

Có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để đo lường thông tin, nhưng phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất là thống kê(xác suất), ngữ nghĩa và P thực dụng phương pháp.

Thống kê Phương pháp đo lường thông tin (xác suất) được phát triển bởi K. Shannon vào năm 1948, người đã đề xuất coi lượng thông tin là thước đo độ không chắc chắn về trạng thái của hệ thống, trạng thái này bị loại bỏ do nhận được thông tin. Biểu thức định lượng của độ không đảm bảo được gọi là entropy. Nếu sau khi nhận được một số tin nhắn, người quan sát thu được Thông tin thêm về hệ thống X, thì độ không chắc chắn đã giảm. Lượng thông tin bổ sung nhận được được xác định là:

Ở đâu - số lượng bổ sung thông tin hệ thống X, nhận được dưới dạng tin nhắn;

Độ không đảm bảo ban đầu (entropy) của hệ thống X;

Độ không đảm bảo hữu hạn (entropy) của hệ thống X, xảy ra sau khi nhận được tin nhắn.

Nếu hệ thống X có thể ở một trong những trạng thái rời rạc, số lượng trạng thái đó N và xác suất tìm thấy hệ trong mỗi trạng thái đó bằng nhau và tổng xác suất của tất cả các trạng thái bằng đơn vị, khi đó entropy được tính bằng công thức của Shannon:

entropy của hệ X ở đâu;

MỘT- cơ số logarit, xác định đơn vị đo thông tin;

N– số trạng thái (giá trị) mà hệ thống có thể có.

Entropy là một đại lượng dương và vì xác suất luôn nhỏ hơn một và logarit của chúng âm nên dấu trừ trong công thức của K. Shannon làm cho entropy dương. Do đó, cùng một entropy nhưng có dấu ngược lại được lấy làm thước đo lượng thông tin.

Mối quan hệ giữa thông tin và entropy có thể được hiểu như sau: thu được thông tin (tăng nó) đồng thời đồng nghĩa với việc giảm thiểu sự thiếu hiểu biết hoặc tính không chắc chắn của thông tin (entropy)

Do đó, phương pháp thống kê sẽ tính đến khả năng xuất hiện của thông báo: thông báo ít có khả năng được coi là có nhiều thông tin hơn, tức là. Ít nhất mong đợi. Lượng thông tin đạt giá trị tối đa nếu các sự kiện có khả năng xảy ra như nhau.

R. Hartley đề xuất công thức sau để đo lường thông tin:

I=log 2n ,

Ở đâu N- số lượng các sự kiện có thể xảy ra như nhau;

TÔI– thước đo thông tin trong bản tin về sự xuất hiện của một trong các N sự kiện

Việc đo lường thông tin được thể hiện ở khối lượng của nó. Thông thường điều này liên quan đến khối lượng bộ nhớ máy tính và lượng dữ liệu được truyền qua các kênh truyền thông. Một đơn vị được coi là lượng thông tin mà tại đó độ không chắc chắn giảm đi một nửa; đơn vị thông tin đó được gọi là chút .

Nếu logarit tự nhiên () được dùng làm cơ số của logarit trong công thức Hartley thì đơn vị đo thông tin là tự nhiên ( 1 bit = ln2 ≈ 0,693 nat). Nếu số 3 được dùng làm cơ số của logarit thì - đối xử, nếu 10 thì - như vậy (Hartley).

Trong thực tế, đơn vị lớn hơn thường được sử dụng nhiều hơn - byte(byte) bằng 8 bit. Đơn vị này được chọn vì nó có thể được sử dụng để mã hóa bất kỳ ký tự nào trong số 256 ký tự của bảng chữ cái bàn phím máy tính (256 = 2 8).

Ngoài byte, thông tin còn được đo bằng nửa từ (2 byte), từ (4 byte) và từ kép (8 byte). Thậm chí các đơn vị đo lường thông tin lớn hơn cũng được sử dụng rộng rãi:

1 Kilobyte (KB - kilobyte) = 1024 byte = 2 10 byte,

1 Megabyte (MB - megabyte) = 1024 KB = 2 20 byte,

1 Gigabyte (GB - gigabyte) = 1024 MB = 2 30 byte.

1 Terabyte (TB - terabyte) = 1024 GB = 2 40 byte,

1 Petabyte (Pbyte - petabyte) = 1024 TB = 2 50 byte.

Năm 1980, nhà toán học người Nga Yu Manin đề xuất ý tưởng xây dựng. Máy tính lượng tử, liên quan đến đơn vị thông tin đó xuất hiện như qubit ( bit lượng tử, qubit ) – “bit lượng tử” là thước đo lượng bộ nhớ trong một dạng máy tính có thể có về mặt lý thuyết sử dụng môi trường lượng tử, ví dụ như spin electron. Một qubit không thể có hai giá trị khác nhau (“0” và “1”) mà là một số giá trị, tương ứng với sự kết hợp chuẩn hóa của hai trạng thái quay mặt đất, điều này mang lại số lớn hơn sự kết hợp có thể. Như vậy, 32 qubit có thể mã hóa khoảng 4 tỷ trạng thái.

Cách tiếp cận ngữ nghĩa. thước đo cú pháp là không đủ nếu bạn cần xác định không phải khối lượng dữ liệu mà là lượng thông tin cần thiết trong tin nhắn. Trong trường hợp này, khía cạnh ngữ nghĩa được xem xét, cho phép chúng tôi xác định nội dung của thông tin.

Để đo lường nội dung ngữ nghĩa của thông tin, bạn có thể sử dụng từ điển đồng nghĩa của người nhận (người tiêu dùng). Ý tưởng về phương pháp từ điển đồng nghĩa được đề xuất bởi N. Wiener và được phát triển bởi nhà khoa học trong nước A.Yu của chúng tôi. Schrader.

Từ điển đồng nghĩa gọi điện nội dung thông tin sẵn có cho người nhận thông tin. Việc liên kết từ điển đồng nghĩa với nội dung của tin nhắn nhận được cho phép bạn tìm hiểu xem nó làm giảm mức độ không chắc chắn đến mức nào.

Sự phụ thuộc của khối lượng thông tin ngữ nghĩa của tin nhắn vào từ điển đồng nghĩa của người nhận

Theo sự phụ thuộc được trình bày trên biểu đồ, nếu người dùng không có bất kỳ từ điển đồng nghĩa nào (kiến thức về bản chất của tin nhắn nhận được là = 0) hoặc sự hiện diện của một từ điển đồng nghĩa như vậy không thay đổi do việc đến của thông điệp (), thì lượng thông tin ngữ nghĩa trong đó bằng 0. Từ điển đồng nghĩa tối ưu () sẽ là từ điển trong đó khối lượng thông tin ngữ nghĩa sẽ đạt mức tối đa (). Ví dụ: thông tin ngữ nghĩa trong một tin nhắn đến trên không quen ngoại ngữ sẽ bằng không, nhưng tình huống tương tự sẽ xảy ra trong trường hợp nếu tin nhắn không còn là tin tức nữa, vì người dùng đã biết mọi thứ.

Biện pháp thực dụng thông tin xác định tính hữu dụng của nó trong việc đạt được mục tiêu của người tiêu dùng. Để làm được điều này, chỉ cần xác định xác suất đạt được mục tiêu trước và sau khi nhận được tin nhắn rồi so sánh chúng là đủ. Giá trị của thông tin (theo A.A. Kharkevich) được tính bằng công thức:

xác suất đạt được mục tiêu trước khi nhận được tin nhắn là bao nhiêu;

Xác suất đạt được mục tiêu là trường nhận được tin nhắn;

Phân loại biện pháp

Các biện pháp thông tin

Biểu mẫu đầy đủ thông tin

Tính đầy đủ của thông tin có thể được thể hiện dưới ba hình thức: ngữ nghĩa, cú pháp, thực dụng.

Sự đầy đủ về mặt cú pháp. Nó hiển thị các đặc điểm hình thức và cấu trúc của thông tin và không ảnh hưởng đến nội dung ngữ nghĩa của nó. TRÊN cấp độ cú pháp loại phương tiện và phương pháp trình bày thông tin, tốc độ truyền và xử lý, kích thước của mã để trình bày, độ tin cậy và độ chính xác của việc chuyển đổi các mã này, v.v. Thông tin chỉ được xem xét từ một. quan điểm cú pháp thường được gọi là dữ liệu, bởi vì mặt ngữ nghĩa không thành vấn đề.

Sự đầy đủ về mặt ngữ nghĩa (khái niệm). Hình thức này xác định mức độ tương ứng giữa hình ảnh của đối tượng và chính đối tượng đó. Khía cạnh ngữ nghĩa liên quan đến việc tính đến nội dung ngữ nghĩa của thông tin. Ở cấp độ này, thông tin mà thông tin phản ánh được phân tích và các kết nối ngữ nghĩa được xem xét. Trong khoa học máy tính, các kết nối ngữ nghĩa được thiết lập giữa các mã để biểu diễn thông tin. Hình thức này dùng để hình thành các khái niệm, ý tưởng, xác định ý nghĩa, nội dung thông tin và tính khái quát của nó.

Sự thỏa đáng thực tế (người tiêu dùng) phản ánh mối quan hệ giữa thông tin và người tiêu dùng, sự tương ứng của thông tin với mục tiêu quản lý được thực hiện trên cơ sở đó. Các thuộc tính thực dụng của thông tin chỉ xuất hiện nếu có sự thống nhất giữa thông tin (đối tượng), người dùng và mục tiêu kiểm soát. Khía cạnh thực dụng của việc cân nhắc gắn liền với giá trị, sự hữu ích của việc sử dụng thông tin khi người tiêu dùng phát triển một giải pháp để đạt được mục tiêu của mình.

Để đo lường thông tin, hai tham số được đưa vào: lượng thông tin I và lượng dữ liệu V. Các tham số này có cách biểu đạt và giải thích khác nhau tùy thuộc vào hình thức tính đầy đủ được xem xét. Mỗi dạng mức độ đầy đủ tương ứng với thước đo riêng về lượng thông tin và khối lượng dữ liệu (Hình 2.1).

Khối lượng dữ liệu V d trong một tin nhắn được đo bằng số ký tự (bit) trong tin nhắn này. Trong các hệ thống số khác nhau, một chữ số có trọng số khác nhau và đơn vị đo dữ liệu cũng thay đổi tương ứng:

trong hệ số nhị phân, đơn vị đo là bit (bit - chữ số nhị phân - chữ số nhị phân);
Trong hệ thập phân, đơn vị đo là dit (chữ số thập phân).

Cơm. 2.1. Biện pháp thông tin

Lượng thông tin I ở cấp độ cú pháp không thể được xác định nếu không xem xét khái niệm độ không đảm bảo về trạng thái của hệ thống (entropy của hệ thống). Thật vậy, việc thu thập thông tin về một hệ thống luôn gắn liền với sự thay đổi về mức độ thiếu hiểu biết của người nhận về trạng thái của hệ thống này. Hãy xem xét khái niệm này.

Hãy để người tiêu dùng có một số thông tin sơ bộ (tiên nghiệm) về hệ thống a trước khi nhận thông tin. Thước đo cho sự thiếu hiểu biết của anh ta về hệ thống là hàm H(a), đồng thời đóng vai trò là thước đo độ bất định của trạng thái của hệ thống.

Sau khi nhận được một số tin nhắn b, người nhận đã thu được một số thông tin bổ sung Ib (a), điều này làm giảm sự thiếu hiểu biết tiên nghiệm của anh ta sao cho độ không chắc chắn a posteriori (sau khi nhận được tin nhắn b) của trạng thái hệ thống trở thành H b (a).

Khi đó lượng thông tin Ib(a) về hệ thống nhận được trong tin nhắn b sẽ được xác định là

Ib(a) = H(a)-Hb(a),

những thứ kia. lượng thông tin được đo bằng sự thay đổi (giảm) độ không chắc chắn của trạng thái hệ thống.

Nếu độ bất định cuối cùng của hệ H b(a) bằng 0 thì tri thức chưa đầy đủ ban đầu sẽ được thay thế bằng tri thức đầy đủ và lượng thông tin Ib(a) = H(a). Nói cách khác, entropy của hệ thống H(a) có thể được xem là thước đo lượng thông tin còn thiếu.

Entropy của một hệ H(a), có N trạng thái khả dĩ, theo công thức của Shannon, bằng

trong đó P i là xác suất hệ thống ở trạng thái thứ i.

Đối với trường hợp tất cả các trạng thái của hệ thống đều có khả năng xảy ra như nhau, tức là xác suất của chúng bằng P i = , entropy của nó được xác định bởi hệ thức

Thông tin thường được mã hóa mã số trong hệ thống số này hay hệ thống số khác, điều này đặc biệt đúng khi trình bày thông tin trên máy tính. Đương nhiên, cùng số chữ số trong hệ thống khác nhau tính toán có thể chuyển số khác nhau các trạng thái của đối tượng được hiển thị, có thể được biểu diễn dưới dạng một mối quan hệ

trong đó N là số lượng tất cả các trạng thái hiển thị có thể có;

m - cơ sở của hệ thống số (nhiều ký hiệu được sử dụng trong bảng chữ cái);

n là số bit (ký tự) trong tin nhắn.

Được sử dụng phổ biến nhất là logarit nhị phân và thập phân. Đơn vị đo trong những trường hợp này sẽ lần lượt là bit và dit.

Hệ số (mức độ) nội dung thông tin(độ chính xác) của tin nhắn được xác định bằng tỷ lệ giữa lượng thông tin và lượng dữ liệu, tức là.

Y=1/Vd, và 0

Khi Y tăng, khối lượng công việc cần thực hiện để chuyển đổi thông tin (dữ liệu trong hệ thống) giảm đi. Vì vậy, họ cố gắng nâng cao nội dung thông tin, nhờ đó các phương pháp đặc biệt để mã hóa thông tin tối ưu đang được phát triển.

Để đo lường nội dung ngữ nghĩa của thông tin, tức là số lượng của nó ở cấp độ ngữ nghĩa, được công nhận nhiều nhất là thước đo từ điển đồng nghĩa, kết nối các thuộc tính ngữ nghĩa của thông tin với khả năng chấp nhận tin nhắn đến của người dùng. Với mục đích này, khái niệm được sử dụng từ điển đồng nghĩa người dùng.

Từ điển đồng nghĩa là tập hợp thông tin có sẵn cho người dùng hoặc hệ thống.

Tùy thuộc vào mối quan hệ giữa nội dung ngữ nghĩa của thông tin S và từ điển đồng nghĩa S p của người dùng, lượng thông tin ngữ nghĩa mà người dùng cảm nhận được và sau đó được anh ta đưa vào từ điển đồng nghĩa của mình sẽ thay đổi. Bản chất của sự phụ thuộc này được thể hiện trong hình. 2.2.

Cơm. 2.2. Sự phụ thuộc vào lượng thông tin ngữ nghĩa được người tiêu dùng cảm nhận

Chúng ta hãy xem xét hai trường hợp giới hạn khi lượng thông tin ngữ nghĩa tôi có thể
bằng 0:

khi S p = 0, người dùng không nhận biết hoặc hiểu được thông tin đến;
với S p ® ¥ người dùng biết mọi thứ và không cần thông tin đến.

Người tiêu dùng thu được lượng thông tin ngữ nghĩa I c tối đa khi phối hợp nội dung ngữ nghĩa S của nó với từ điển đồng nghĩa S p (S p = S p opt), khi thông tin đến có thể hiểu được đối với người dùng và chứa những thông tin mà anh ta chưa biết trước đó (không có trong từ điển đồng nghĩa của anh ta). ) thông tin.

Do đó, lượng thông tin ngữ nghĩa trong một tin nhắn, lượng kiến thức mới mà người dùng nhận được là một giá trị tương đối. Thông báo tương tự có thể có nội dung có ý nghĩa đối với người dùng thành thạo và vô nghĩa (nhiễu ngữ nghĩa) đối với người dùng không đủ năng lực.

Khi đánh giá khía cạnh ngữ nghĩa (nội dung) của thông tin, cần cố gắng dung hòa các giá trị của S và S p.

Thước đo tương đối của lượng thông tin ngữ nghĩa có thể là hệ số nội dung C, được định nghĩa là tỷ lệ giữa lượng thông tin ngữ nghĩa với khối lượng của nó:

Thuật ngữ " thông tin"đến từ tiếng Latin" thông tin", Có nghĩa là làm rõ, nhận thức, trình bày. Từ quan điểm của triết học duy vật, thông tin là sự phản ánh của thế giới thực với sự trợ giúp của thông tin (thông điệp). Tin nhắn là hình thức trình bày thông tin dưới dạng lời nói, văn bản, hình ảnh, dữ liệu số, đồ thị, bảng biểu... Theo nghĩa rộng thông tin là một khái niệm khoa học tổng quát bao gồm việc trao đổi thông tin giữa con người, trao đổi tín hiệu giữa thiên nhiên sống và vô tri, con người và các thiết bị.

Khoa học máy tính coi thông tin là những thông tin, dữ liệu, khái niệm được liên kết với nhau về mặt khái niệm làm thay đổi quan niệm của chúng ta về một hiện tượng hoặc đối tượng trong thế giới xung quanh. Cùng với thông tin trong khoa học máy tính, khái niệm “ dữ liệu" Hãy cho thấy chúng khác nhau như thế nào.

Dữ liệu có thể được coi là những dấu hiệu hoặc những quan sát được ghi lại mà vì lý do nào đó không được sử dụng mà chỉ được lưu trữ. Nếu chúng được sử dụng để giảm bớt sự không chắc chắn (thu được thông tin) về một đối tượng thì dữ liệu sẽ chuyển thành thông tin. Dữ liệu tồn tại một cách khách quan và không phụ thuộc vào con người cũng như lượng kiến thức của người đó. Dữ liệu tương tự của một người có thể biến thành thông tin, bởi vì... chúng đã góp phần làm giảm sự không chắc chắn về kiến thức của một người, nhưng đối với người khác, chúng sẽ vẫn là dữ liệu.

ví dụ 1

Viết 10 số điện thoại lên một tờ giấy thành một dãy gồm 10 số và đưa cho bạn học của bạn xem. Anh ta sẽ coi những con số này là dữ liệu, bởi vì... họ không cung cấp cho anh ta bất kỳ thông tin nào.

Sau đó, đối diện với mỗi số, cho biết tên công ty và loại hình hoạt động. Những con số mà trước đây bạn học của bạn không thể hiểu được sẽ có được sự chắc chắn và biến dữ liệu thành thông tin mà anh ấy có thể sử dụng trong tương lai.

Dữ liệu có thể được chia thành các sự kiện, quy tắc và thông tin hiện tại. Sự thật trả lời câu hỏi “Tôi biết điều đó…”. Ví dụ về sự thật:

Moscow là thủ đô của Nga;
Hai nhân hai bằng bốn;
Bình phương cạnh huyền bằng tổng bình phương của hai chân.

Nội quy trả lời câu hỏi “Tôi biết cách…”. Ví dụ về các quy tắc:

Quy tắc tính nghiệm của phương trình bậc hai;
Hướng dẫn sử dụng ATM;
Luật giao thông.

Các sự kiện và quy tắc thể hiện đầy đủ dữ liệu từ việc sử dụng lâu dài. Chúng khá tĩnh, tức là không thay đổi theo thời gian.

Thông tin hiện tại thể hiện dữ liệu được sử dụng trong một khoảng thời gian tương đối ngắn - tỷ giá đô la, giá sản phẩm, tin tức.

Một trong những loại thông tin quan trọng nhất là thông tin kinh tế. Đặc điểm nổi bật của nó là sự kết nối với các quy trình quản lý nhóm người và tổ chức. Thông tin kinh tế đi kèm với các quá trình sản xuất, phân phối, trao đổi và tiêu dùng hàng hóa vật chất và dịch vụ. Một phần đáng kể của nó liên quan đến sản xuất xã hội và có thể gọi là thông tin sản xuất.

Khi làm việc với thông tin, luôn có nguồn và người tiêu dùng (người nhận). Các đường dẫn và quy trình đảm bảo việc truyền tải thông điệp từ nguồn thông tin đến người tiêu dùng được gọi là truyền thông thông tin.

1.2.2. Biểu mẫu đầy đủ thông tin

Đối với người tiêu dùng thông tin, một đặc điểm rất quan trọng là nó sự đầy đủ.

Trong cuộc sống thực, một tình huống khó có thể xảy ra khi bạn có thể dựa vào sự đầy đủ đầy đủ của thông tin. Luôn luôn có một mức độ không chắc chắn nào đó. Tính đúng đắn trong việc ra quyết định của người tiêu dùng phụ thuộc vào mức độ đầy đủ của thông tin đối với trạng thái thực của một đối tượng hoặc quy trình.

Ví dụ 2

Bạn đã hoàn thành chương trình học và muốn tiếp tục học về kinh tế. Sau khi nói chuyện với bạn bè, bạn sẽ biết rằng bạn có thể được đào tạo tương tự ở các trường đại học khác nhau. Kết quả của những cuộc trò chuyện như vậy, bạn nhận được những thông tin rất mâu thuẫn không cho phép bạn đưa ra quyết định có lợi cho lựa chọn này hay lựa chọn khác, tức là. thông tin nhận được không phù hợp với tình hình thực tế.

Để có được thông tin đáng tin cậy hơn, bạn mua hướng dẫn dành cho người nộp đơn vào các trường đại học, từ đó bạn nhận được thông tin toàn diện. Trong trường hợp này, chúng tôi có thể nói rằng thông tin bạn nhận được từ danh bạ phản ánh đầy đủ các lĩnh vực học tập tại các trường đại học và giúp bạn đưa ra lựa chọn cuối cùng.

Tính đầy đủ của thông tin có thể được thể hiện dưới ba hình thức: ngữ nghĩa, cú pháp, thực dụng.

Đầy đủ về mặt cú pháp

Đầy đủ về mặt cú pháp hiển thị các đặc điểm hình thức và cấu trúc của thông tin và không ảnh hưởng đến nội dung ngữ nghĩa. Ở cấp độ cú pháp, loại phương tiện và phương pháp trình bày thông tin, tốc độ truyền và xử lý, kích thước của mã trình bày thông tin, độ tin cậy và độ chính xác của việc chuyển đổi các mã này, v.v. Thông tin chỉ được xem xét từ quan điểm cú pháp thường được gọi là dữ liệu, bởi vì mặt ngữ nghĩa không thành vấn đề. Hình thức này góp phần vào nhận thức về các đặc điểm cấu trúc bên ngoài, tức là. mặt cú pháp của thông tin.

Sự đầy đủ về mặt ngữ nghĩa (khái niệm)

Sự đầy đủ về mặt ngữ nghĩa xác định mức độ tương ứng giữa hình ảnh của một vật thể và chính vật thể đó. Khía cạnh ngữ nghĩa đề cập đến việc tính đến nội dung ngữ nghĩa của thông tin. Ở cấp độ này, thông tin mà thông tin phản ánh được phân tích và các kết nối ngữ nghĩa được xem xét. Trong khoa học máy tính, các kết nối ngữ nghĩa được thiết lập giữa các mã để biểu diễn thông tin. Hình thức này dùng để hình thành các khái niệm, ý tưởng, xác định ý nghĩa, nội dung thông tin và tính khái quát của nó.

Sự thỏa đáng thực tế (người tiêu dùng)

Tính đầy đủ thực dụng phản ánh mối quan hệ giữa thông tin và người tiêu dùng, sự tương ứng của thông tin với mục tiêu quản lý được thực hiện trên cơ sở đó. Các thuộc tính thực dụng của thông tin chỉ xuất hiện nếu có sự thống nhất giữa thông tin (đối tượng), người dùng và mục tiêu quản lý. Khía cạnh thực dụng của việc cân nhắc gắn liền với giá trị, tính hữu ích của việc sử dụng thông tin đối với người tiêu dùng để đưa ra giải pháp nhằm đạt được mục tiêu của mình. Từ quan điểm này, các thuộc tính của thông tin người tiêu dùng được phân tích. Hình thức đầy đủ này liên quan trực tiếp đến việc sử dụng thông tin trong thực tế, đến việc nó phù hợp với chức năng mục tiêu của hệ thống.

1.2.3. Thông tin đo lường

Để đo lường thông tin, hai tham số được đưa ra:

Các tham số này có cách biểu đạt và giải thích khác nhau tùy thuộc vào hình thức tính đầy đủ đang được xem xét. Mỗi dạng mức độ đầy đủ tương ứng với thước đo riêng về lượng thông tin và khối lượng dữ liệu (Hình 1).

Cơm. 1. Biện pháp thông tin

Các biện pháp cú pháp của thông tin

Các thước đo cú pháp về lượng thông tin xử lý thông tin khách quan không thể hiện mối quan hệ ngữ nghĩa với đối tượng.

Lượng dữ liệu trong một tin nhắn được đo bằng số ký tự (bit) trong tin nhắn này. Trong các hệ thống số khác nhau, một chữ số có trọng số khác nhau và đơn vị đo dữ liệu cũng thay đổi tương ứng:

trong hệ thống số nhị phân đơn vị đo là bit ( chữ số nhị phân - chữ số nhị phân). Cùng với đơn vị đo lường này, đơn vị đo lường mở rộng “byte”, bằng 8 bit, được sử dụng rộng rãi.
Trong hệ thập phân, đơn vị đo là dit (chữ số thập phân).

Ví dụ 3

Một tin nhắn nhị phân ở dạng mã nhị phân tám chữ số 10111011 có một khối dữ liệu Một tin nhắn trong hệ thập phân ở dạng số sáu chữ số 275903 có một khối dữ liệu

Việc xác định lượng thông tin I ở cấp độ cú pháp là không thể nếu không xem xét khái niệm độ không đảm bảo về trạng thái của hệ thống (entropy của hệ thống). Thật vậy, việc thu thập thông tin về một hệ thống luôn gắn liền với sự thay đổi về mức độ thiếu hiểu biết của người nhận về trạng thái của hệ thống này. Hãy xem xét khái niệm này.

Hãy để người tiêu dùng có một số thông tin sơ bộ (tiên nghiệm) về hệ thống trước khi nhận thông tin Một . Thước đo cho sự thiếu hiểu biết của anh ta về hệ thống là hàm số H(a), đồng thời đóng vai trò là thước đo độ không đảm bảo về trạng thái của hệ thống. Biện pháp này được gọi Sự hỗn loạn. Nếu người tiêu dùng có thông tin đầy đủ về hệ thống thì entropy là 0. Nếu người tiêu dùng hoàn toàn không chắc chắn về hệ thống nào đó thì entropy là một số dương. Khi thông tin mới được thu thập, entropy giảm.

Sau khi nhận được một số tin nhắn b người nhận có được một số thông tin bổ sung, làm giảm sự thiếu hiểu biết tiên nghiệm của anh ta để hậu thế (sau khi nhận được tin nhắn) b ) tính không chắc chắn của trạng thái hệ thống đã trở thành.

Khi đó lượng thông tin hệ thống nhận được trong tin nhắn b , sẽ được định nghĩa là , tức là lượng thông tin được đo bằng sự thay đổi (giảm) độ không chắc chắn của trạng thái hệ thống.

Nếu độ bất định hữu hạn về 0 thì kiến thức chưa đầy đủ ban đầu sẽ được thay thế bằng kiến thức và lượng thông tin đầy đủ. Nói cách khác, entropy của hệ thống H(a) có thể được coi là thước đo của thông tin còn thiếu.

Entropy của hệ thống H(a) , đang có N các trạng thái có thể, theo công thức của Shannon, bằng

(1)

xác suất mà hệ thống đang ở đâu Tôi -điều kiện thứ.

Đối với trường hợp tất cả các trạng thái của hệ thống đều có khả năng xảy ra như nhau, tức là xác suất của chúng bằng nhau, entropy của nó được xác định bởi mối quan hệ

(2)

Entropy của một hệ thống trong hệ thống số nhị phân được đo bằng bit. Dựa trên công thức (2), chúng ta có thể nói rằng trong một hệ thống ở các trạng thái có xác suất như nhau, 1 bit bằng lượng thông tin làm giảm một nửa độ không chắc chắn của kiến thức.

Ví dụ 4

Một hệ mô tả quá trình tung đồng xu có hai trạng thái có khả năng xảy ra như nhau. Nếu bạn phải đoán xem bên nào chiếm ưu thế thì trước tiên bạn hoàn toàn không chắc chắn về trạng thái của hệ thống. Để có được thông tin về trạng thái của hệ thống, bạn đặt câu hỏi: “Đây có phải là cái đầu không?” Với câu hỏi này, bạn đang cố gắng loại bỏ một nửa số trạng thái chưa biết, tức là. giảm độ bất định đi 2 lần. Dù câu trả lời là “Có” hay “Không”, bạn sẽ hoàn toàn hiểu rõ về trạng thái của hệ thống. Như vậy, câu trả lời cho câu hỏi chứa 1 bit thông tin. Vì sau câu hỏi đầu tiên đã hoàn toàn rõ ràng nên entropy của hệ bằng 1. Câu trả lời tương tự được đưa ra theo công thức (2), bởi vì log2 2=1.

Ví dụ 5.

Trò chơi "Đoán số". Bạn cần đoán số dự định từ 1 đến 100. Khi bắt đầu đoán, bạn hoàn toàn không chắc chắn về trạng thái của hệ thống. Khi đoán, bạn cần đặt câu hỏi không phải ngẫu nhiên mà sao cho câu trả lời làm giảm độ không chắc chắn về kiến thức đi 2 lần, như vậy sau mỗi câu hỏi sẽ nhận được khoảng 1 bit thông tin. Ví dụ: trước tiên bạn cần đặt câu hỏi: Số có lớn hơn 50 không? Cách đoán “đúng” giúp bạn có thể đoán số trong 6-7 câu hỏi. Nếu chúng ta áp dụng công thức (2), thì entropy của hệ bằng log2 100 = 6,64.

Ví dụ 6.

Bảng chữ cái Tumbo-Jumbo chứa 32 ký tự khác nhau. Entropy của hệ thống là gì? Nói cách khác, cần phải xác định mỗi ký hiệu mang bao nhiêu thông tin.
Nếu chúng ta giả sử rằng mỗi ký tự xuất hiện trong các từ có xác suất bằng nhau thì entropy là log2 32=5.

Được sử dụng phổ biến nhất là logarit nhị phân và thập phân. Đơn vị đo trong những trường hợp này sẽ lần lượt là bit và dit.

Hệ số (mức độ) nội dung thông tin(độ chính xác) của tin nhắn được xác định bằng tỷ lệ giữa lượng thông tin và lượng dữ liệu, tức là.

Hệ số nội dung thông tin Y càng lớn thì khối lượng công việc chuyển đổi thông tin (dữ liệu) trong hệ thống càng ít. Vì vậy, họ cố gắng nâng cao nội dung thông tin, nhờ đó các phương pháp đặc biệt để mã hóa thông tin tối ưu đang được phát triển.

Đo lường ngữ nghĩa của thông tin

Để đo lường nội dung ngữ nghĩa của thông tin, tức là về số lượng ở cấp độ ngữ nghĩa, thước đo từ điển đồng nghĩa do Yu.I Schneider đề xuất đã nhận được sự công nhận lớn nhất. Nó kết nối các thuộc tính ngữ nghĩa của thông tin chủ yếu với khả năng chấp nhận tin nhắn đến của người dùng. Với mục đích này, khái niệm " từ điển đồng nghĩa của người dùng".

Tùy thuộc vào mối quan hệ giữa nội dung ngữ nghĩa của thông tin S và từ điển đồng nghĩa của người dùng Sp lượng thông tin ngữ nghĩa được người dùng cảm nhận và sau đó được anh ta đưa vào từ điển đồng nghĩa của mình sẽ thay đổi. Bản chất của sự phụ thuộc này được thể hiện trong hình. 2. Xét hai trường hợp giới hạn khi lượng thông tin ngữ nghĩa bằng 0:

Người tiêu dùng thu được lượng thông tin ngữ nghĩa tối đa khi đồng ý về nội dung ngữ nghĩa của nó S với từ điển đồng nghĩa của bạn , khi thông tin đến có thể hiểu được đối với người dùng và cung cấp cho anh ta thông tin chưa biết trước đó (không có trong từ điển đồng nghĩa của anh ta).

Ô.

Cơm. 2. Sự phụ thuộc của lượng thông tin ngữ nghĩa mà người tiêu dùng cảm nhận được vào từ điển đồng nghĩa của họ

Khi đánh giá khía cạnh ngữ nghĩa (nội dung) của thông tin, người ta phải cố gắng hài hòa các giá trị S Và Sp.

Một thước đo tương đối về lượng thông tin ngữ nghĩa có thể là hệ số nội dung VỚI , được định nghĩa là tỷ lệ giữa lượng thông tin ngữ nghĩa với khối lượng của nó

Đo lường thông tin thực dụng

Thước đo thực tế của thông tin dùng để xác định nó sự hữu ích(giá trị) để người dùng đạt được mục tiêu. Thước đo này cũng là một giá trị tương đối, được xác định bởi đặc thù của việc sử dụng thông tin này trong một hệ thống cụ thể. Nên đo giá trị của thông tin trong cùng đơn vị (hoặc gần với chúng) trong đó hàm mục tiêu được đo.

Ví dụ 7

Trong một hệ thống kinh tế, các đặc tính (giá trị) thực dụng của thông tin có thể được xác định bằng sự gia tăng hiệu quả kinh tế của hoạt động đạt được thông qua việc sử dụng thông tin này để quản lý hệ thống:

giá trị của thông báo thông tin cho hệ thống điều khiển ở đâu ;

- hiệu quả kinh tế dự kiến trước đó của hoạt động của hệ thống điều khiển;

Hiệu quả dự kiến của hoạt động của hệ thống, với điều kiện thông tin chứa trong bản tin được sử dụng để kiểm soát.

Để so sánh, chúng tôi trình bày các thước đo thông tin đã nhập trong bảng. 1.

Bảng 1. Đơn vị thông tin và ví dụ

Các biện pháp thông tin	Các đơn vị	Ví dụ (dành cho khu vực máy tính)
Cú pháp: a) Cách tiếp cận Shannon b) phương pháp máy tính	a) mức độ giảm độ không đảm bảo đo b) đơn vị trình bày thông tin	a) xác suất của một sự kiện b) bit, byte, KB, v.v.
Ngữ nghĩa	a) từ điển đồng nghĩa b) Các chỉ tiêu kinh tế	a) gói phần mềm ứng dụng, máy tính cá nhân, mạng máy tính, v.v. b) khả năng sinh lời, năng suất, tỷ lệ khấu hao, v.v.
thực dụng	Giá trị sử dụng	Dung lượng bộ nhớ, hiệu suất máy tính, tốc độ truyền dữ liệu, v.v. Giá trị tiền tệ Thời gian xử lý thông tin và ra quyết định

1.2.4. Thuộc tính thông tin

Khả năng và hiệu quả của việc sử dụng thông tin được xác định bởi các đặc tính cơ bản như: tính đại diện, nội dung, tính đầy đủ, khả năng tiếp cận, tính phù hợp, tính kịp thời, tính chính xác, độ tin cậy, tính bền vững.
Tính đại diện của thông tin gắn liền với tính đúng đắn của việc lựa chọn và hình thành thông tin nhằm phản ánh đầy đủ các đặc tính của đối tượng.

Những điều quan trọng nhất ở đây là:

tính đúng đắn của khái niệm trên cơ sở hình thành khái niệm ban đầu;
giá trị của việc lựa chọn các tính năng thiết yếu và các mối liên hệ của hiện tượng được hiển thị.

Vi phạm tính đại diện của thông tin thường dẫn đến sai sót nghiêm trọng.

Nội dung thông tin phản ánh năng lực ngữ nghĩa bằng tỷ lệ giữa lượng thông tin ngữ nghĩa trong một tin nhắn với khối lượng dữ liệu được xử lý, tức là. . Khi nội dung thông tin tăng lên, thông lượng ngữ nghĩa của hệ thống thông tin cũng tăng lên, vì để có được cùng một thông tin cần phải chuyển đổi một lượng dữ liệu nhỏ hơn.

Cùng với hệ số hàm lượng C , phản ánh khía cạnh ngữ nghĩa, bạn cũng có thể sử dụng hệ số nội dung thông tin, được đặc trưng bởi tỷ lệ giữa lượng thông tin cú pháp (theo Shannon) với khối lượng dữ liệu .

sự đầy đủ(tính đầy đủ) của thông tin có nghĩa là nó chứa thành phần (bộ chỉ số) tối thiểu nhưng đầy đủ để đưa ra quyết định đúng đắn. Khái niệm về tính đầy đủ của thông tin gắn liền với nội dung ngữ nghĩa (ngữ nghĩa) và tính thực dụng của nó. Là không đầy đủ, tức là. Cả thông tin không đủ để đưa ra quyết định đúng đắn và thông tin dư thừa đều làm giảm hiệu quả của các quyết định của người dùng.

khả dụng thông tin đến nhận thức của người dùng được đảm bảo bằng việc thực hiện các thủ tục thích hợp để thu thập và chuyển đổi thông tin đó. Ví dụ, trong một hệ thống thông tin, thông tin được chuyển đổi thành dạng dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng. Đặc biệt, điều này đạt được bằng cách phối hợp hình thức ngữ nghĩa của nó với từ điển đồng nghĩa của người dùng.

Mức độ liên quan Thông tin được xác định bởi mức độ lưu giữ giá trị của thông tin để quản lý tại thời điểm sử dụng và phụ thuộc vào động lực thay đổi các đặc điểm của thông tin cũng như khoảng thời gian đã trôi qua kể từ khi thông tin này xuất hiện.

Tính kịp thời thông tin là thông tin đến không muộn hơn một thời điểm đã xác định trước, phù hợp với thời điểm giải quyết công việc.

Sự chính xác thông tin được xác định bởi mức độ gần gũi của thông tin nhận được với trạng thái thực của đối tượng, quá trình, hiện tượng, v.v. Đối với thông tin được hiển thị bằng mã kỹ thuật số, có bốn khái niệm phân loại về độ chính xác:

độ chính xác hình thức, được đo bằng giá trị đơn vị của chữ số có nghĩa nhỏ nhất của một số;
độ chính xác thực sự, được xác định bằng giá trị đơn vị của chữ số cuối cùng của số, độ chính xác được đảm bảo;
độ chính xác tối đa có thể đạt được trong các điều kiện vận hành cụ thể của hệ thống;
độ chính xác cần thiết, được xác định bởi mục đích chức năng của chỉ báo.

Sự uy tín thông tin được xác định bởi tính chất phản ánh sự vật có thật trong đời sống với độ chính xác cần thiết. Độ tin cậy của thông tin được đo bằng xác suất tin cậy của độ chính xác cần thiết, tức là xác suất mà giá trị của một tham số được hiển thị bằng thông tin khác với giá trị thực của tham số này trong độ chính xác yêu cầu.

Sự bền vững thông tin phản ánh khả năng đáp ứng những thay đổi trong dữ liệu nguồn mà không vi phạm độ chính xác cần thiết. Tính ổn định của thông tin cũng như tính đại diện được xác định bởi phương pháp đã chọn để lựa chọn và hình thành thông tin.

Tóm lại, cần lưu ý rằng các thông số về chất lượng thông tin như tính đại diện, nội dung, tính đầy đủ, khả năng tiếp cận, tính ổn định hoàn toàn được xác định ở cấp độ phương pháp phát triển hệ thống thông tin. Các thông số về mức độ phù hợp, kịp thời, chính xác và độ tin cậy cũng được xác định ở mức độ lớn hơn ở cấp độ phương pháp luận, tuy nhiên, giá trị của chúng bị ảnh hưởng đáng kể bởi bản chất hoạt động của hệ thống, chủ yếu là độ tin cậy của nó. Đồng thời, các thông số về mức độ phù hợp và độ chính xác được kết nối chặt chẽ tương ứng với các thông số về tính kịp thời và độ tin cậy.

1.2.5. Đặc điểm chung của quá trình thông tin

Trong tự nhiên và trong xã hội luôn có sự tương tác thường xuyên giữa các vật thể gắn liền với sự thay đổi thông tin. Những thay đổi về thông tin xảy ra do những ảnh hưởng khác nhau. Tập hợp các hành động với thông tin được gọi là quá trình thông tin. Hoạt động thông tin bao gồm nhiều hành động được thực hiện với thông tin. Trong số đó có các hành động liên quan đến tìm kiếm, tiếp nhận, xử lý, truyền tải, lưu trữ và bảo vệ thông tin.

Việc trao đổi thông tin giữa con người, phản ứng của cơ thể con người với các hiện tượng tự nhiên, sự tương tác của con người và hệ thống tự động đều là những ví dụ về quy trình thông tin.

Quá trình bộ sưu tập bao gồm:

đo tham số;
đăng ký các tham số dưới dạng dữ liệu để xử lý tiếp theo;
chuyển đổi dữ liệu sang dạng sử dụng trong hệ thống (mã hóa, rút gọn về dạng mong muốn và đưa vào hệ thống xử lý).

Để đo và ghi dữ liệu phải có phần cứng chuyển đổi tín hiệu thành dạng mà hệ thống người nhận có thể hiểu được (tương thích). Ví dụ, để ghi lại nhiệt độ hoặc độ ẩm đất của bệnh nhân cho lần điều trị tiếp theo, cần có các cảm biến đặc biệt. Phần cứng cũng cần thiết để ghi lại dữ liệu này trên phương tiện hoặc truyền nó.

Lưu trữ thông tin là cần thiết để cùng một dữ liệu có thể được sử dụng nhiều lần. Để đảm bảo lưu trữ thông tin, cần có phần cứng để ghi dữ liệu lên phương tiện vật lý và đọc từ phương tiện đó.

Quá trình trao đổi thông tin ngụ ý sự hiện diện của một nguồn và người tiêu dùng (người nhận) thông tin. Quá trình phát hành thông tin từ một nguồn được gọi là chuyển khoản và quá trình thu thập thông tin người tiêu dùng được gọi là thu nhận. Do đó, quá trình trao đổi bao hàm sự hiện diện của hai quá trình truyền và nhận được kết nối với nhau.

Quá trình truyền và nhận có thể là một chiều, hai chiều hoặc xen kẽ hai chiều.

Các đường dẫn và quy trình đảm bảo việc truyền tải thông điệp từ nguồn thông tin đến người tiêu dùng được gọi là thông tin liên lạc.

Cơm. 3. Quy trình trao đổi thông tin

Nguồn và người tiêu dùng thông tin có thể là con người, động vật, thực vật và các thiết bị tự động. Từ nguồn đến người tiêu dùng, thông tin được truyền dưới dạng tin nhắn. Việc tiếp nhận và truyền tải tin nhắn được thực hiện dưới dạng tín hiệu. Tín hiệu là sự thay đổi trong môi trường vật lý hiển thị thông báo. Tín hiệu có thể là âm thanh, ánh sáng, khứu giác (mùi), điện, điện từ, v.v.

Bộ mã hóa chuyển đổi thông điệp từ dạng có thể hiểu được sang nguồn thành tín hiệu từ môi trường vật lý mà thông điệp được truyền qua đó. Thiết bị giải mã thực hiện thao tác ngược lại và chuyển đổi tín hiệu trung bình thành dạng dễ hiểu đối với người tiêu dùng.

Vật liệu mang tin nhắn được truyền đi có thể là các hợp chất hóa học tự nhiên (có mùi và vị), các rung động cơ học của không khí hoặc màng điện thoại (trong quá trình truyền âm thanh), sự dao động của dòng điện trong dây dẫn (điện báo, điện thoại), sóng điện từ của dải quang (được cảm nhận). bởi mắt người), sóng điện từ của dải vô tuyến (để truyền âm thanh và hình ảnh truyền hình).

Trong cơ thể con người và động vật, thông tin được truyền qua hệ thần kinh dưới dạng dòng điện yếu hoặc thông qua các hợp chất hóa học đặc biệt (hormone) mang trong máu.

Các kênh truyền thông được đặc trưng thông lượng- lượng dữ liệu được truyền trên một đơn vị thời gian. Nó phụ thuộc vào tốc độ chuyển đổi thông tin trong các thiết bị thu phát và vào đặc tính vật lý của chính các kênh. Thông lượng được xác định bởi khả năng của bản chất vật lý của kênh.

Trong điện toán, các quy trình thông tin được tự động hóa và sử dụng các phương pháp phần cứng và phần mềm để đưa tín hiệu về dạng tương thích.

Tất cả các giai đoạn xử lý và truyền tải đều yêu cầu các thiết bị truyền và nhận có phần cứng tương thích phù hợp. Dữ liệu sau khi nhận có thể được ghi lại trên phương tiện lưu trữ để lưu trữ cho đến quá trình tiếp theo.

Do đó, một quy trình thông tin có thể bao gồm một loạt các biến đổi và lưu trữ dữ liệu dưới dạng mới.
Quá trình thông tin trong thế giới hiện đại có xu hướng được tự động hóa trên máy tính. Ngày càng có nhiều hệ thống thông tin thực hiện các quy trình thông tin và đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng thông tin.

Lưu trữ dữ liệu trong các thư mục máy tính cho phép bạn nhanh chóng sao chép thông tin, đặt nó trên các phương tiện khác nhau và cấp cho người dùng dưới nhiều hình thức khác nhau. Quá trình truyền thông tin qua khoảng cách xa cũng đang trải qua những thay đổi. Nhân loại đang dần chuyển sang giao tiếp thông qua mạng lưới toàn cầu.

Sự đối đãi là quá trình chuyển đổi thông tin từ loại này sang loại khác.

Để tiến hành xử lý, cần có các điều kiện sau:

dữ liệu ban đầu - nguyên liệu thô để chế biến;
môi trường và công cụ xử lý;
công nghệ xác định các quy tắc (phương pháp) để chuyển đổi dữ liệu

Quá trình xử lý kết thúc bằng việc tiếp nhận thông tin mới (về hình thức, nội dung, ý nghĩa), thông tin này được gọi là kết quả thông tin.

Quá trình xử lý thông tin giống như quá trình sản xuất vật chất. Quá trình sản xuất hàng hóa đòi hỏi phải có nguyên liệu thô (nguyên liệu ban đầu), môi trường và công cụ sản xuất (nhà xưởng và máy móc), công nghệ sản xuất hàng hóa.
Tất cả các khía cạnh riêng lẻ của quá trình thông tin được mô tả ở trên đều có mối liên hệ chặt chẽ với nhau.

Khi thực hiện quy trình thông tin trên máy tính, có bốn nhóm hành động với dữ liệu - đầu vào, lưu trữ, xử lý và đầu ra.

Xử lý liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu trong một số môi trường phần mềm. Mỗi môi trường phần mềm có một bộ công cụ mà bạn có thể thao tác trên dữ liệu. Để tiến hành xử lý, bạn cần biết công nghệ làm việc trong môi trường, tức là. công nghệ làm việc với các công cụ môi trường.

Để có thể xử lý, bạn cần nhập dữ liệu, tức là. được chuyển từ người dùng sang máy tính. Một loạt các thiết bị đầu vào được thiết kế cho mục đích này.

Để đảm bảo dữ liệu không bị mất và có thể tái sử dụng, dữ liệu được ghi lại trên nhiều thiết bị lưu trữ thông tin.

Để xem kết quả xử lý thông tin, nó phải được hiển thị, tức là. được truyền từ máy tính đến người dùng bằng nhiều thiết bị đầu ra khác nhau.

1.2.6. Mã hóa thông tin số

Khái niệm chung

Hệ thống mã hóa được sử dụng để thay thế tên đối tượng bằng ký hiệu (mã) nhằm đảm bảo việc xử lý thông tin thuận tiện và hiệu quả hơn.

Hệ thống mật mã- một bộ quy tắc để mã hóa các đối tượng.

Mã này dựa trên bảng chữ cái bao gồm các chữ cái, số và các ký hiệu khác. Mã này được đặc trưng bởi:

độ dài - số lượng vị trí trong mã;
cấu trúc - thứ tự sắp xếp trong mã của các ký hiệu được sử dụng để biểu thị thuộc tính phân loại.

Thủ tục gán mã định danh cho một đối tượng được gọi là mã hóa.

Giới thiệu về hệ thống số

Các số có thể được biểu diễn trong các hệ thống số khác nhau.

Để viết số, không chỉ số mà còn có thể sử dụng chữ cái (ví dụ: viết chữ số La Mã - XXI, MCMXCIX). Tùy thuộc vào cách biểu diễn số, hệ thống số được chia thành vị trí Và không có vị trí.

Trong hệ thống số vị trí, giá trị định lượng của mỗi chữ số của một số phụ thuộc vào vị trí (vị trí hoặc chữ số) mà một hoặc một chữ số khác của số này được viết. Các vị trí số được đánh số từ 0 từ phải qua trái. Ví dụ: bằng cách thay đổi vị trí của số 2 trong hệ thống số thập phân, bạn có thể viết ra các số thập phân có kích thước khác nhau, ví dụ: 2 (số 2 ở vị trí thứ 0 và có nghĩa là hai đơn vị); 20 (số 2 ở vị trí đầu tiên và có nghĩa là hai chục); 2000 (số 2 ở vị trí thứ 3, nghĩa là hai nghìn); 0,02, v.v. Di chuyển vị trí của một chữ số sang chữ số liền kề sẽ tăng (giảm) giá trị của nó lên 10 lần.

Trong hệ thống số không có vị trí, các số không thay đổi giá trị định lượng khi vị trí (vị trí) của chúng trong một số thay đổi. Một ví dụ về hệ thống phi vị trí là hệ thống La Mã, trong đó, bất kể vị trí nào, cùng một ký hiệu đều có ý nghĩa không đổi (ví dụ: ký hiệu X trong số XVX có nghĩa là mười, bất kể nó xuất hiện ở đâu).

Số (p) của các ký hiệu khác nhau được sử dụng để biểu thị một số trong hệ thống số vị trí được gọi là nền tảng các hệ thống số. Giá trị của các chữ số nằm trong khoảng từ 0 đến p-1.

Trong hệ thập phân p=10 và 10 chữ số được dùng để viết bất kỳ số nào: 0, 1, 2, ... 9.

Đối với máy tính, hệ thống số nhị phân (p=2) hóa ra là phù hợp và đáng tin cậy nhất, trong đó các chuỗi chữ số - 0 và 1 - được sử dụng để biểu thị các số. Ngoài ra, đối với hoạt động của máy tính, nó hóa ra là như vậy. Thuận tiện cho việc sử dụng việc biểu diễn thông tin bằng hai hệ thống số nữa:

bát phân (p=8, tức là bất kỳ số nào được biểu thị bằng 8 chữ số - 0,1, 2,...7);
thập lục phân (p=16, ký tự được sử dụng là số - 0, 1, 2, ..., 9 và các chữ cái - A, B, C, D, E, F, thay thế các số 10,11, 12, 13, 14, 15 tương ứng).

Sự tương ứng của mã cho hệ thống số thập phân, nhị phân và thập lục phân được trình bày trong Bảng 2.

Bảng 2. Sự tương ứng giữa các mã của hệ đếm thập phân, nhị phân và thập lục phân

Số thập phân	nhị phân	thập lục phân

Nói chung, bất kỳ số N nào trong hệ thống số vị trí đều có thể được biểu diễn dưới dạng:

trong đó k là số chữ số trong một số nguyên cụ thể của số N;

- (k–1)chữ số thứ của phần nguyên của số N, viết trong hệ thống số cơ số p;

Chữ số thứ n của phần phân số của số N được viết trong hệ thống số cơ số p;

n - số chữ số thuộc phần phân số của số N;

Số tối đa có thể được biểu diễn bằng k chữ số.

Số tối thiểu có thể được biểu diễn bằng n chữ số.

Có k chữ số ở phần nguyên và n chữ số ở phần phân số, bạn có thể viết tổng số các số khác nhau.

Khi tính đến các ký hiệu này, viết số N trong bất kỳ hệ số vị trí nào có cơ số p đều có dạng:

Ví dụ 8

Khi p = 10 thì viết số trong hệ thập phân là 2466,675 10, trong đó k = 4, n = 3.

Khi p = 2 thì số viết dưới dạng nhị phân là 1011.112, trong đó k = 4, n = 2.

Hệ thống số nhị phân và thập lục phân có tính chất giống như số thập phân, chỉ để biểu thị số, không sử dụng 10 chữ số mà chỉ sử dụng hai trong trường hợp đầu tiên và 10 chữ số và 6 chữ cái trong trường hợp thứ hai. Theo đó, chữ số của một số không được gọi là thập phân mà là nhị phân hoặc thập lục phân. Các định luật cơ bản để thực hiện các phép tính số học trong hệ nhị phân và hệ thập lục phân được tuân thủ theo cách tương tự như trong hệ thập phân.

Để so sánh, hãy xem cách biểu diễn các số trong các hệ thống số khác nhau dưới dạng tổng các số hạng trong đó trọng số của mỗi chữ số được tính đến.

Ví dụ 9

Trong hệ thập phân

Trong hệ thống số nhị phân

Trong hệ thập lục phân

Có các quy tắc để chuyển đổi số từ hệ thống số này sang hệ thống số khác.

Các dạng biểu diễn số trong máy tính

Máy tính sử dụng hai dạng biểu diễn số nhị phân:

dạng tự nhiên hoặc dạng điểm cố định;
dạng bình thường hoặc dạng dấu chấm động (dấu chấm).

Ở dạng tự nhiên (có một điểm cố định), tất cả các số được biểu diễn dưới dạng một chuỗi các chữ số với vị trí không đổi của dấu phẩy cho tất cả các số, tách phần nguyên khỏi phần phân số.

Ví dụ 10

Trong hệ thập phân có 5 chữ số ở phần nguyên của một số và 5 chữ số ở phần phân số của một số. Ví dụ, các số được viết trong lưới bit như vậy có dạng: +00564.24891; -10304.00674, v.v. Số lượng tối đa có thể được biểu diễn trong lưới bit như vậy sẽ là 99999.99999.

Dạng biểu diễn số điểm cố định là đơn giản nhất nhưng có phạm vi biểu diễn số hạn chế. Nếu kết quả của thao tác là một số nằm ngoài phạm vi cho phép, lưới bit sẽ tràn và các phép tính tiếp theo trở nên vô nghĩa. Vì vậy, trong các máy tính hiện đại, dạng biểu diễn này thường chỉ được sử dụng cho số nguyên.

Nếu sử dụng một hệ thống số với cơ số p và có k chữ số ở phần nguyên và n chữ số ở phần phân số thì phạm vi của các số có nghĩa N, khi được biểu diễn dưới dạng điểm cố định, được xác định bởi hệ thức :

Ví dụ 11

Khi p =2, k =10, n =6 thì khoảng số có nghĩa sẽ được xác định theo hệ thức sau:

Ở dạng bình thường (dấu phẩy động) Mỗi số được biểu diễn dưới dạng hai nhóm số. Nhóm số đầu tiên được gọi là lớp phủ, thứ hai - theo thứ tự và giá trị tuyệt đối của phần định trị phải nhỏ hơn 1 và thứ tự phải là số nguyên. Nói chung, một số ở dạng dấu phẩy động có thể được biểu diễn dưới dạng:

trong đó M là phần định trị của số (| M |< 1);

r – thứ tự số (r – số nguyên);

p – cơ số của hệ đếm.

Ví dụ 12

Các số trong ví dụ 3 là +00564.24891; -10304.00674 sẽ được biểu diễn dưới dạng dấu phẩy động bằng các biểu thức sau:

Hình thức biểu diễn thông thường có phạm vi hiển thị số rất lớn và là hình thức chính trong các máy tính hiện đại. Dấu của một số được mã hóa dưới dạng chữ số nhị phân. Trong trường hợp này, mã 0 nghĩa là dấu “+”, mã 1 nghĩa là dấu “-”.

Nếu một hệ thống số có cơ số p được sử dụng với m chữ số trong phần định trị và s chữ số theo thứ tự (không tính đến các chữ số dấu của thứ tự và phần định trị), thì phạm vi của các số có nghĩa N khi biểu diễn ở dạng thông thường được xác định bởi mối quan hệ:

Ví dụ 13

Với p =2, m =10, s =6 thì khoảng số có nghĩa sẽ được xác định xấp xỉ từ đến

Các dạng biểu diễn số trong máy tính

Một chuỗi gồm nhiều bit hoặc byte thường được gọi là cánh đồng dữ liệu. Các bit trong một số (trong một từ, trong một trường, v.v.) được đánh số từ phải sang trái, bắt đầu từ bit thứ 0.

Máy tính có thể xử lý các trường có độ dài không đổi và thay đổi.

Các trường có độ dài không đổi:

từ – 2 byte

nửa từ - 1 byte

từ kép - 4 byte

từ mở rộng - 8 byte.

Trường có độ dài thay đổi có thể có kích thước từ 0 đến 256 byte, nhưng phải bằng số nguyên byte.

Các số có dấu phẩy cố định thường có dạng từ và nửa từ. Số dấu phẩy động - định dạng từ kép và mở rộng.

Ví dụ 14

Số –193 trong hệ thập phân tương ứng với số –11000001 trong hệ nhị phân. Hãy trình bày số này theo hai định dạng.

Hình thức tự nhiên để biểu diễn số này (điểm cố định) yêu cầu một từ có dung lượng 2 byte. (Bàn số 3).

bàn số 3

Số hiệu

Giá trị tuyệt đối của một số

Số danh mục

Ở dạng bình thường, số -19310 ở dạng thập phân là -0,193x103 và ở dạng nhị phân, số tương tự là -0,11000001x21000. Lớp phủ tượng trưng cho số 193, được viết dưới dạng nhị phân, có 8 vị trí. Vậy số mũ của số này là 8 nên lũy thừa của 2 là 8 (10002). Số 8 cũng được viết dưới dạng nhị phân. Dạng thông thường để biểu diễn số này (dấu phẩy động) yêu cầu một từ kép, tức là 4 byte (Bảng 4).

Bảng 4

	Số hiệu	Đặt hàng	thần chú
Số danh mục

Dấu của số được viết ở bit thứ 31 ngoài cùng bên trái. 7 bit được phân bổ để ghi thứ tự của một số (từ 24 đến 30). Các vị trí này chứa số 8 ở dạng nhị phân. Để ghi lại phần định trị, 24 bit được phân bổ (từ 0 đến 23). Phần định trị được viết từ trái sang phải.

Chuyển đổi từ bất kỳ hệ thống vị trí nào sang hệ thống số thập phân

Chuyển đổi từ bất kỳ hệ thống số vị trí nào, chẳng hạn như hệ thống được sử dụng trong máy tính có cơ số p = 2; số 8; 16, vào hệ thập phân được thực hiện theo công thức (1).

Ví dụ 15

Chuyển đổi số nhị phân sang hệ thống số thập phân. Thay các chữ số nhị phân tương ứng của số ban đầu vào công thức chuyển đổi (1), ta thấy:

Ví dụ 16

Ví dụ 17

Chuyển số sang hệ thập phân.

Khi dịch, người ta đã tính đến việc trong hệ thống số thứ 16, chữ A thay thế giá trị 10.

Chuyển đổi một số nguyên từ hệ thập phân sang hệ thống số vị trí khác

Hãy xem xét dịch ngược lại - từ hệ thập phân sang hệ thống số khác. Để đơn giản, chúng ta sẽ giới hạn chỉ chuyển đổi các số nguyên.

Quy tắc dịch chung là như sau: bạn cần chia số N cho p. Phần dư thu được sẽ cho một chữ số ở chữ số đầu tiên của ký hiệu p-ary của số N. Sau đó, chia thương số kết quả cho p một lần nữa và ghi nhớ số dư kết quả - đây sẽ là chữ số của chữ số thứ hai, v.v. Việc chia tuần tự này tiếp tục cho đến khi thương nhỏ hơn cơ số của hệ số - p. Thương số cuối cùng này sẽ là chữ số cao nhất.

Ví dụ 18

Chuyển đổi số thập phân N = 20 (p = 10) sang hệ số nhị phân (p = 2).

Chúng tôi hành động theo quy tắc trên (Hình 4). Phép chia đầu tiên cho thương số 10 và số dư là 0. Đây là chữ số có nghĩa nhỏ nhất. Phép chia thứ hai cho thương - 5 và số dư - 1. Phép chia thứ ba cho thương - 2 và số dư - 0. Phép chia tiếp tục cho đến khi thương số bằng 0. Thương số thứ năm là 0. Số dư là 1. Số dư này là chữ số có ý nghĩa nhất của số nhị phân thu được. Đây là nơi sự phân chia kết thúc. Bây giờ chúng ta viết kết quả, bắt đầu từ thương số cuối cùng, sau đó viết lại tất cả các phần còn lại. Kết quả là chúng tôi nhận được:

Cơm. 4. Chuyển số thập phân sang nhị phân bằng phương pháp chia

1.2.7. Mã hóa dữ liệu văn bản

Dữ liệu văn bản là tập hợp các ký tự chữ cái, số và ký tự đặc biệt được ghi trên một số phương tiện vật lý (giấy, đĩa từ, hình ảnh trên màn hình hiển thị).

Nhấn một phím trên bàn phím sẽ gửi tín hiệu đến máy tính dưới dạng số nhị phân, được lưu trong bảng mã. Bảng mã là sự thể hiện bên trong của các ký hiệu trong máy tính. Bảng ASCII (Mã tiêu chuẩn Mỹ cho trao đổi thông tin) đã được áp dụng như một tiêu chuẩn trên toàn thế giới.

Để lưu trữ mã nhị phân của một ký tự, 1 byte = 8 bit được phân bổ. Cho rằng mỗi bit có giá trị 1 hoặc 0, số lượng kết hợp có thể có của số 1 và số 0 là bằng . Điều này có nghĩa là với 1 byte bạn có thể nhận được 256 tổ hợp mã nhị phân khác nhau và sử dụng chúng để hiển thị 256 ký tự khác nhau. Các mã này tạo nên bảng ASCII. Để rút ngắn mục nhập và dễ dàng sử dụng các mã ký tự này, bảng sử dụng hệ thống số thập lục phân gồm 16 ký tự - 10 chữ số và 6 chữ cái Latin: A, B, C, D, E, F. Khi mã hóa ký tự, số được viết ở cột đầu tiên và sau đó là hàng tại giao điểm của ký hiệu này.

Việc mã hóa từng ký tự theo byte đầu tiên gắn liền với việc tính toán entropy của hệ thống ký hiệu (xem ví dụ 6). Khi phát triển hệ thống mã hóa ký tự, chúng tôi tính đến việc cần mã hóa 26 chữ cái viết thường của bảng chữ cái Latinh (tiếng Anh) và 26 chữ cái viết hoa, số từ 0 đến 9, dấu chấm câu, ký tự đặc biệt và dấu số học. Đây là những cái gọi là biểu tượng quốc tế. Điều này có nghĩa là khoảng 128 ký tự. 128 mã khác được phân bổ để mã hóa các ký tự của bảng chữ cái quốc gia và một số ký tự bổ sung. Trong tiếng Nga có 33 chữ thường và 33 chữ hoa. Tổng số ký tự được mã hóa lớn hơn hoặc nhỏ hơn . Giả sử rằng tất cả các ký hiệu xảy ra với xác suất bằng nhau thì entropy của hệ thống sẽ là 7< H < 8. Поскольку для кодирования используется целое число бит, то 7 бит будет мало. Поэтому для кодирования каждого символа используется по 8 бит. Как было сказано выше, 8 бит позволяют закодировать символов. Это число дало название единице измерения объема данный «байт».

Ví dụ 19

Chữ cái Latinh S trong bảng ASCII được biểu thị bằng mã thập lục phân - 53. Khi bạn nhấn chữ S trên bàn phím, chữ tương đương của nó sẽ được ghi vào bộ nhớ máy tính - mã nhị phân 01010011, có được bằng cách thay thế từng chữ số thập lục phân bằng tương đương nhị phân của nó.

Trong trường hợp này, số 5 được thay thế bằng mã 0101 và số 3 bằng mã 0011. Khi chữ S hiển thị trên màn hình máy tính, quá trình giải mã diễn ra - hình ảnh của nó được xây dựng bằng mã nhị phân này.

Ghi chú! Bất kỳ ký tự nào trong bảng ASCII đều được mã hóa bằng 8 chữ số nhị phân hoặc 2 chữ số thập lục phân (1 chữ số được biểu thị bằng 4 bit).

Bảng (Hình 5) hiển thị mã hóa ký tự trong hệ thống số thập lục phân. 32 ký tự đầu tiên là ký tự điều khiển và chủ yếu dùng để truyền lệnh điều khiển. Chúng có thể khác nhau tùy thuộc vào phần mềm và phần cứng. Nửa sau của bảng mã (128 đến 255) không được xác định theo tiêu chuẩn Hoa Kỳ và dành cho các ký tự quốc gia, bút danh và một số ký hiệu toán học. Các quốc gia khác nhau có thể sử dụng các phiên bản khác nhau của nửa sau của bảng mã để mã hóa các chữ cái trong bảng chữ cái của họ.

Ghi chú! Các số được mã hóa bằng tiêu chuẩn ASCII trong hai trường hợp - trong khi nhập/xuất và nếu chúng xuất hiện trong văn bản.

Để so sánh, hãy xem xét số 45 cho hai tùy chọn mã hóa.

Khi được sử dụng trong văn bản, số này sẽ yêu cầu 2 byte để biểu diễn nó, bởi vì mỗi chữ số sẽ được biểu thị bằng mã riêng theo bảng ASCII (Hình 4). Trong hệ thập lục phân, mã sẽ là 34 35, ở dạng nhị phân sẽ là 00110100 00110101, yêu cầu 2 byte.

Cơm. 5. Bảng mã ASCII (đoạn)

1.2.8. Mã hóa thông tin đồ họa

Hiểu màu sắc trong máy tính

Dữ liệu đồ họa là các loại đồ thị, sơ đồ, sơ đồ, hình vẽ, v.v. Bất kỳ hình ảnh đồ họa nào cũng có thể được biểu diễn dưới dạng một thành phần nhất định của các vùng màu. Màu sắc xác định đặc tính của vật thể nhìn thấy được bằng mắt.

Trong ngành công nghiệp máy tính, việc hiển thị bất kỳ màu nào đều dựa trên ba màu được gọi là màu cơ bản: xanh lam, xanh lục, đỏ. Chữ viết tắt RGB (Red - Green - Blue) được dùng để chỉ định chúng.

Tất cả các màu có trong tự nhiên đều có thể được tạo ra bằng cách trộn và thay đổi cường độ (độ sáng) của ba màu này. Sự kết hợp 100% của mỗi màu sẽ tạo ra màu trắng. Hỗn hợp 0% của mỗi màu sẽ tạo ra màu đen.

Nghệ thuật tái tạo màu trong máy tính bằng cách thêm ba màu RGB chính theo tỷ lệ khác nhau được gọi là trộn phụ gia.

Mắt người có thể cảm nhận được một số lượng lớn màu sắc. Màn hình và máy in chỉ có thể tái tạo một phần hạn chế của phạm vi này.

Do nhu cầu mô tả các quá trình tái tạo màu sắc vật lý khác nhau trong máy tính, nhiều mô hình màu sắc khác nhau đã được phát triển. Phạm vi màu sắc có thể được tái tạo và cách chúng được hiển thị khác nhau giữa màn hình và máy in, tùy thuộc vào kiểu màu được sử dụng.

Các mô hình màu sắc được mô tả bằng toán học và cho phép bạn thể hiện các sắc thái màu khác nhau bằng cách trộn một số màu cơ bản.

Màu sắc có thể xuất hiện khác nhau trên màn hình điều khiển của bạn so với khi được in. Sự khác biệt này là do các mẫu màu khác với mẫu dành cho màn hình được sử dụng để in.

Trong số các mẫu màu, nổi tiếng nhất là RGB, CMYK, HSB, LAB.

mô hình RGB

Mô hình RGB được gọi là phụ gia vì khi độ sáng của các màu thành phần tăng lên thì độ sáng của màu thu được cũng tăng lên.

Mô hình màu RGB thường được sử dụng để mô tả màu sắc được hiển thị bởi màn hình, máy quét và bộ lọc màu. Nó không được sử dụng để hiển thị gam màu trên thiết bị in.

Màu sắc trong mô hình RGB được biểu thị dưới dạng tổng của ba màu cơ bản - đỏ (Đỏ), xanh lục (Xanh lục) và xanh lam (Xanh lam) (Hình 6). RGB rất tốt trong việc tái tạo màu sắc trong khoảng từ xanh lam đến xanh lục, nhưng lại kém hơn trong việc tái tạo các sắc thái màu vàng và cam.

Trong mô hình RGB, mỗi màu cơ bản được đặc trưng bởi độ sáng (cường độ), có thể lấy 256 giá trị riêng biệt từ 0 đến 255. Do đó, bạn có thể trộn các màu theo các tỷ lệ khác nhau, thay đổi độ sáng của từng thành phần. Vì vậy, bạn có thể nhận được

256x256x256 = 16.777.216 màu.

Mỗi màu có thể được liên kết với một mã chứa các giá trị độ sáng của ba thành phần. Biểu diễn mã thập phân và thập lục phân được sử dụng.

Cơm. 6. Sự kết hợp các màu cơ bản của mô hình RGB

Ký hiệu thập phân là ba nhóm gồm ba số thập phân được phân tách bằng dấu phẩy, ví dụ: 245,155,212. Số đầu tiên tương ứng với độ sáng của thành phần màu đỏ, số thứ hai tương ứng với màu xanh lá cây và số thứ ba tương ứng với thành phần màu xanh lam.

Mã màu ở định dạng thập lục phân là 0xХХХХХХ. Tiền tố 0x chỉ ra rằng chúng ta đang xử lý số thập lục phân. Tiếp theo tiền tố là sáu chữ số thập lục phân (0, 1, 2,..., 9, A, B, C, D, E, F). Hai chữ số đầu tiên là số thập lục phân biểu thị độ sáng của thành phần màu đỏ, cặp thứ hai và thứ ba tương ứng với độ sáng của thành phần xanh lục và xanh lam.

Ví dụ 20

Độ sáng tối đa của các màu cơ bản cho phép bạn hiển thị màu trắng. Điều này tương ứng với mã 255.255.255 trong biểu diễn thập phân và mã 0xFFFFFF trong biểu diễn thập lục phân.

Độ sáng tối thiểu (hoặc) tương ứng với màu đen. Điều này tương ứng với mã 0,0,0 trong biểu diễn thập phân và mã 0x000000 trong biểu diễn thập lục phân.

Việc trộn các màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam với độ sáng khác nhau nhưng bằng nhau sẽ tạo ra thang màu 256 sắc thái (chuyển màu) của màu xám - từ đen sang trắng. Ảnh thang độ xám còn được gọi là ảnh thang độ xám.

Vì độ sáng của mỗi thành phần cơ bản của màu chỉ có thể nhận 256 giá trị nguyên nên mỗi giá trị có thể được biểu diễn dưới dạng số nhị phân 8 bit (một chuỗi gồm 8 số 0 và một, () tức là một byte. Do đó, trong đối với mô hình RGB, thông tin về mỗi màu cần 3 byte (một byte cho mỗi màu cơ bản) hoặc 24 bit bộ nhớ để lưu trữ. Vì tất cả các sắc thái của màu xám được hình thành bằng cách trộn ba thành phần có cùng độ sáng nên chỉ cần 1 byte để biểu thị. bất kỳ màu nào trong số 256 sắc thái của màu xám.

mô hình CMYK

Mô hình CMYK mô tả việc trộn mực trên thiết bị in. Mô hình này sử dụng ba màu cơ bản: lục lam (Cyan), đỏ tươi (Magenta) và vàng (Yellow). Ngoài ra, màu đen (blacK) được sử dụng (Hình 7). Các chữ in hoa được đánh dấu bằng các từ tạo thành bảng viết tắt.

Cơm. 7. Sự kết hợp các màu cơ bản của mô hình CMYK

Mỗi màu trong số ba màu cơ bản CMYK thu được bằng cách trừ một trong các màu cơ bản RGB khỏi màu trắng. Ví dụ: màu lục lam thu được bằng cách trừ màu đỏ khỏi màu trắng và màu vàng thu được bằng cách trừ màu xanh lam. Hãy nhớ lại rằng trong mô hình RGB, màu trắng được thể hiện dưới dạng hỗn hợp của màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam ở độ sáng tối đa. Khi đó, các màu cơ bản của mô hình CMYK có thể được biểu diễn bằng các công thức trừ các màu cơ bản của mô hình RGB như sau:

Lục lam = RGB - R = GB = (0,255,255)

Vàng = RGB - B = RG = (255,255,0)

Màu đỏ tươi = RGB - G = RB = (255,0,255)

Do thực tế là các màu cơ bản CMYK thu được bằng cách trừ các màu cơ bản RGB khỏi màu trắng nên chúng được gọi là màu trừ.

Màu cơ bản CMYK là màu sáng và không phù hợp lắm để tái tạo màu tối. Vì vậy, khi trộn chúng, trên thực tế, kết quả không phải là màu đen tuyền mà là màu nâu bẩn. Do đó, mô hình màu CMYK cũng bao gồm màu đen thuần túy, được sử dụng để tạo ra các sắc thái tối cũng như để in các phần tử hình ảnh màu đen.

Màu CMYK trừ không thuần khiết như màu RGB phụ.

Không phải tất cả các màu trong mô hình CMYK đều có thể được biểu diễn trong mô hình RGB và ngược lại. Về mặt định lượng, dải màu CMYK nhỏ hơn dải màu RGB. Tình huống này có tầm quan trọng cơ bản và không chỉ do đặc tính vật lý của màn hình hoặc thiết bị in.

Model HSB

Mô hình HSB dựa trên ba tham số: H – màu sắc hoặc tông màu (Hue), S – độ bão hòa (Độ bão hòa) và B – độ sáng (Độ sáng). Nó là một biến thể của mô hình RGB và cũng dựa trên việc sử dụng các màu cơ bản.

Trong số tất cả các mô hình hiện đang được sử dụng, mô hình này phù hợp nhất với cách mắt người cảm nhận màu sắc. Nó cho phép bạn mô tả màu sắc một cách rõ ràng bằng trực giác. Thường được các nghệ sĩ sử dụng.

Trong mô hình HSB, độ bão hòa đặc trưng cho độ tinh khiết của màu sắc. Độ bão hòa bằng 0 tương ứng với màu xám và độ bão hòa tối đa tương ứng với phiên bản sáng nhất của màu đó. Độ sáng được hiểu là mức độ chiếu sáng.

Về mặt đồ họa, mô hình HSB có thể được biểu diễn dưới dạng một vòng dọc theo các sắc thái màu (Hình 8).

Cơm. 8. Biểu diễn đồ họa của mô hình HSB

Phòng thí nghiệm mẫu

Model Lab được sử dụng cho thiết bị in. Nó cao cấp hơn mẫu CMYK, thiếu nhiều sắc thái. Một biểu diễn đồ họa của mô hình Lab được hiển thị trong Hình 2. 9.

Cơm. 9. Biểu diễn đồ họa của mô hình Lab

Mô hình Lab dựa trên ba tham số: L - độ sáng (Luminosity) và hai tham số màu - a và b. Tham số a chứa các màu từ xanh đậm đến xám đến hồng sáng. Tham số b chứa các màu từ xanh nhạt đến xám đến vàng sáng.

Mã hóa thông tin đồ họa

Hình ảnh đồ họa được lưu trữ ở định dạng tệp đồ họa.

Hình ảnh là tập hợp các phần tử đồ họa (picture element) hay nói ngắn gọn là pixel (pixel). Để mô tả một hình ảnh, cần xác định cách mô tả một pixel.

Mô tả màu pixel về cơ bản là mã màu theo một mô hình màu cụ thể. Màu sắc của một pixel được mô tả bằng nhiều con số. Những con số này còn được gọi là kênh. Trong trường hợp các mẫu RGB, CMYK và Lab, các kênh này còn được gọi là kênh màu.

Trong máy tính, số bit được phân bổ cho mỗi pixel để biểu thị thông tin màu sắc được gọi là độ sâu màu hoặc độ sâu bit. Độ sâu màu xác định số lượng màu mà một pixel có thể biểu thị. Độ sâu màu càng lớn thì kích thước file chứa mô tả hình ảnh càng lớn.

Ví dụ 21

Nếu độ sâu màu là 1 bit thì một pixel chỉ có thể biểu thị một trong hai màu có thể có - trắng hoặc đen. Nếu độ sâu màu là 8 bit thì số lượng màu có thể có là 2. Với độ sâu màu 24 bit, số lượng màu vượt quá 16 triệu.

Hình ảnh RGB, CMYK, Lab và thang màu xám thường chứa 8 bit cho mỗi kênh màu. Vì RGB và Lab có ba kênh màu nên độ sâu màu trong các chế độ này là 8?3 = 24. CMYK có bốn kênh và do đó độ sâu màu là 8?4 = 32. Trong hình ảnh bán sắc chỉ có một kênh, do đó màu của nó độ sâu là 8.

Các định dạng tệp đồ họa

Định dạng tệp đồ họa có liên quan đến phương pháp mã hóa của hình ảnh đồ họa.

Hiện tại, có hơn hai chục định dạng tệp đồ họa, ví dụ: BMP, GIF, TIFF, JPEG, PCX, WMF, v.v. Có những tệp, ngoài hình ảnh tĩnh, có thể chứa các clip hoạt hình và/hoặc âm thanh, dành cho ví dụ: GIF, PNG, AVI, SWF, MPEG, MOV, v.v. Một đặc điểm quan trọng của các tệp này là khả năng thể hiện dữ liệu chúng chứa ở dạng nén.

định dạng VMR(Ảnh Bit Map - Bitmap độc lập với thiết bị Windows) là một định dạng Windows, nó được hỗ trợ bởi tất cả các trình soạn thảo đồ họa chạy dưới sự kiểm soát của nó. Được sử dụng để lưu trữ hình ảnh bitmap để sử dụng trong Windows. Có khả năng lưu trữ cả màu được lập chỉ mục (tối đa 256 màu) và màu RGB (16 triệu sắc thái).

định dạng GIF(Định dạng trao đổi đồ họa) – định dạng trao đổi đồ họa sử dụng thuật toán nén thông tin không mất dữ liệu LZW và được thiết kế để lưu hình ảnh raster không quá 256 màu.

định dạng PNG(Đồ họa mạng di động) - một định dạng đồ họa di động cho mạng được phát triển để thay thế định dạng GIF. Định dạng PNG cho phép bạn lưu hình ảnh ở độ sâu màu 24 bit hoặc thậm chí 48 bit và cũng cho phép bạn bao gồm các kênh mặt nạ để kiểm soát độ trong suốt của gradient, nhưng nó không hỗ trợ các lớp. PNG không nén hình ảnh có chất lượng bị giảm như JPEG.

định dạng JPEG(Nhóm chuyên gia chụp ảnh chung) - định dạng của một nhóm chuyên gia nhiếp ảnh chung được thiết kế để lưu trữ nhỏ gọn các hình ảnh nhiều màu sắc với chất lượng ảnh chụp. Các tệp ở định dạng này có phần mở rộng là jpg, jpe hoặc jpeg.

Không giống như GIF, định dạng JPEG sử dụng thuật toán nén mất dữ liệu, đạt tỷ lệ nén rất cao (từ đơn vị đến hàng trăm lần).

1.2.9. Mã hóa thông tin âm thanh

Khái niệm âm thanh

Từ đầu những năm 90, máy tính cá nhân đã có thể làm việc với thông tin âm thanh. Mọi máy tính có card âm thanh, micrô và loa đều có thể ghi, lưu và phát thông tin âm thanh.

Âm thanh là sóng âm có biên độ và tần số thay đổi liên tục (Hình 10).

Cơm. 10. Sóng âm

Biên độ của tín hiệu càng lớn thì đối với một người càng to; tần số (T) của tín hiệu càng lớn thì âm thanh càng cao. Tần số của sóng âm được biểu thị bằng Hertz (Hz, Hz) hoặc số lần dao động trong một giây. Tai người cảm nhận được âm thanh trong phạm vi (xấp xỉ) từ 20 Hz đến 20 kHz, được gọi là dải tần số âm thanh.

Thông số chất lượng âm thanh

Độ sâu mã hóa âm thanh- số bit trên mỗi tín hiệu âm thanh.

Card âm thanh hiện đại cung cấp độ sâu mã hóa âm thanh 16, 32 hoặc 64-bit. Số lượng cấp độ (biên độ tăng dần) có thể được tính bằng công thức

Mức tín hiệu (tăng dần biên độ)

Tần số lấy mẫu– đây là số lần đo mức tín hiệu trong 1 giây

Một phép đo mỗi giây tương ứng với tần số 1 Hz

1000 phép đo trong 1 giây - 1 kHz

Số lượng phép đo có thể nằm trong phạm vi từ 8000 đến 48.000(8 kHz – 48 kHz)

8 kHz tương ứng với tần số phát sóng vô tuyến,

48 kHz – chất lượng âm thanh CD.

Phương pháp mã hóa âm thanh

Để máy tính xử lý tín hiệu âm thanh liên tục, nó phải được chuyển đổi thành một chuỗi xung điện (nhị phân và số 0). Tuy nhiên, không giống như dữ liệu số, văn bản và đồ họa, bản ghi âm không có lịch sử mã hóa lâu dài và đã được chứng minh. Kết quả là, các phương pháp mã hóa thông tin âm thanh bằng mã nhị phân còn lâu mới được tiêu chuẩn hóa. Nhiều công ty riêng lẻ đã phát triển các tiêu chuẩn doanh nghiệp của riêng họ, nhưng nói chung, có thể phân biệt hai lĩnh vực chính.

Phương pháp FM (Điều chế tần số) dựa trên thực tế là về mặt lý thuyết, bất kỳ âm thanh phức tạp nào cũng có thể được phân tách thành một chuỗi các tín hiệu hài đơn giản có tần số khác nhau, mỗi tín hiệu đại diện cho một hình sin đều và do đó, có thể được mô tả bằng các tham số số, tức là một mã. Về bản chất, tín hiệu âm thanh có phổ liên tục, nghĩa là chúng có tính chất tương tự. Việc mở rộng chúng thành chuỗi hài và biểu diễn dưới dạng tín hiệu số rời rạc được thực hiện bởi các thiết bị đặc biệt - bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC). Việc chuyển đổi ngược để tái tạo âm thanh được mã hóa bằng số được thực hiện bằng bộ chuyển đổi kỹ thuật số sang tương tự (DAC). Quá trình chuyển đổi âm thanh được thể hiện trong Hình 11.

Cơm. 11. Quá trình chuyển đổi âm thanh

Với những chuyển đổi như vậy, việc mất thông tin liên quan đến phương pháp mã hóa là không thể tránh khỏi, do đó chất lượng ghi âm thường không hoàn toàn đạt yêu cầu. Đồng thời, phương pháp mã hóa này cung cấp một mã nhỏ gọn và do đó nó đã được ứng dụng vào những năm mà tài nguyên máy tính rõ ràng là không đủ.

Phương pháp bảng sóng tổng hợp tốt hơn phù hợp với trình độ phát triển công nghệ hiện nay. Nói một cách đơn giản, chúng ta có thể nói rằng đâu đó trong các bảng được chuẩn bị trước được lưu trữ các mẫu âm thanh của nhiều nhạc cụ khác nhau (mặc dù không chỉ dành cho chúng). Trong công nghệ, những mẫu như vậy được gọi là mẫu. Mã số thể hiện loại nhạc cụ, số kiểu máy, cao độ, thời lượng và cường độ của âm thanh, động lực thay đổi của nó, một số thông số về môi trường phát ra âm thanh, cũng như các thông số khác mô tả đặc điểm của âm thanh. Vì âm thanh “thực” được sử dụng làm mẫu nên chất lượng âm thanh thu được từ quá trình tổng hợp rất cao và gần bằng chất lượng âm thanh của các nhạc cụ thực sự.

Các định dạng tệp âm thanh cơ bản

Định dạng MIDI (Giao diện kỹ thuật số của nhạc cụ)- giao diện kỹ thuật số của nhạc cụ. Được tạo ra vào năm 1982 bởi các nhà sản xuất nhạc cụ điện tử hàng đầu - Yamaha, Roland, Korg, E-mu, v.v. Ban đầu, nó nhằm mục đích thay thế việc điều khiển nhạc cụ bằng tín hiệu tương tự, được chấp nhận vào thời điểm đó, bằng điều khiển bằng thông tin tin nhắn được truyền qua giao diện kỹ thuật số. Sau đó, nó trở thành tiêu chuẩn thực tế trong lĩnh vực nhạc cụ điện tử và mô-đun tổng hợp máy tính.

định dạng tệp âm thanh WAV, thể hiện âm thanh tùy ý như vốn có - dưới dạng biểu diễn kỹ thuật số của rung động âm thanh gốc hoặc sóng âm thanh (sóng), đó là lý do tại sao trong một số trường hợp, công nghệ tạo các tệp như vậy được gọi là công nghệ sóng. Cho phép bạn làm việc với âm thanh thuộc bất kỳ loại, hình dạng và thời lượng nào.

Biểu diễn đồ họa của tệp WAV rất thuận tiện và thường được sử dụng trong các trình chỉnh sửa âm thanh và chương trình sắp xếp chuỗi để làm việc với chúng và chuyển đổi tiếp theo (điều này sẽ được thảo luận trong chương tiếp theo). Định dạng này được phát triển bởi Microsoft và tất cả âm thanh Windows tiêu chuẩn đều có phần mở rộng WAV.

Định dạng MP3.Đây là một trong những định dạng lưu trữ âm thanh kỹ thuật số được phát triển bởi Fraunhofer IIS và THOMPSON (1992), sau đó được phê duyệt như một phần của tiêu chuẩn âm thanh và video nén MPEG1 và MPEG2. Sơ đồ này là phức tạp nhất trong họ MPEG Layer 1/2/3. Nó đòi hỏi nhiều thời gian máy tính hơn để mã hóa so với các loại khác và cung cấp chất lượng mã hóa cao hơn. Được sử dụng chủ yếu để truyền âm thanh theo thời gian thực qua các liên kết mạng và để mã hóa âm thanh CD.

1.2.10. Mã hóa thông tin video

Nguyên tắc mã hóa video

Video dịch từ tiếng Latin có nghĩa là “Tôi nhìn, tôi thấy”. Khi mọi người nói về video, chủ yếu họ muốn nói đến một hình ảnh chuyển động trên màn hình TV hoặc màn hình máy tính.

Máy quay video chuyển đổi hình ảnh quang học của cảnh được truyền thành một chuỗi tín hiệu điện. Các tín hiệu này mang thông tin về độ sáng và màu sắc của từng vùng riêng lẻ trong hình ảnh. Với mục đích lưu giữ để phát lại sau này, chúng có thể được ghi trên băng từ ở dạng analog hoặc kỹ thuật số.

Trong ghi âm tương tự, những thay đổi về từ hóa của băng video tương tự như hình dạng của sóng ánh sáng hoặc âm thanh. Tín hiệu tương tự, không giống như tín hiệu số, liên tục theo thời gian.

Tín hiệu số là một chuỗi tổ hợp mã của các xung điện.

Thông tin được biểu diễn bằng kỹ thuật số được đo bằng bit. Quá trình biến một tín hiệu liên tục thành một tập các từ mã được gọi là chuyển đổi tương tự sang số.

Việc chuyển đổi tín hiệu tương tự sang số diễn ra theo ba giai đoạn. Ở giai đoạn lấy mẫu (Hình 12), tín hiệu liên tục được biểu thị bằng một chuỗi các mẫu có giá trị tức thời của nó. Những bài đọc này được thực hiện đều đặn.

Cơm. 12. Sự rời rạc hóa

Giai đoạn tiếp theo– lượng tử hóa (Hình 13). Toàn bộ phạm vi giá trị tín hiệu được chia thành các mức. Giá trị của mỗi mẫu được thay thế bằng giá trị làm tròn của mức lượng tử hóa gần nhất, số thứ tự của nó

Cơm. 13. Lượng tử hóa mức độ

Mã hóa hoàn tất quá trình số hóa tín hiệu tương tự (Hình 14), hiện có số lượng giá trị hữu hạn. Mỗi giá trị tương ứng với số sê-ri của mức lượng tử hóa. Con số này được thể hiện bằng đơn vị nhị phân. Trong một khoảng thời gian lấy mẫu, một từ mã được truyền đi.

Cơm. 14. Mã hóa kỹ thuật số

Do đó, thông tin hình ảnh được trình bày ở dạng kỹ thuật số có thể được chuyển sang ổ cứng máy tính để xử lý và chỉnh sửa tiếp theo mà không cần bất kỳ chuyển đổi bổ sung nào.

Video máy tính được đặc trưng bởi các thông số sau:

số khung hình trên giây (15, 24, 25...);

luồng dữ liệu (kilobyte/s);

định dạng tệp (avi, Mov...);

phương pháp nén (Microsoft Video cho Windows, MPEG, MPEG-I, MPEG-2, Motion JPEG).

Định dạng thông tin video

Định dạng AVI là định dạng video không nén được tạo khi hình ảnh được số hóa. Đây là định dạng tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất, nhưng đồng thời, khi số hóa vào đó, việc mất dữ liệu ở mức tối thiểu. Do đó, nó cung cấp nhiều cơ hội hơn để chỉnh sửa, áp dụng các hiệu ứng và bất kỳ quá trình xử lý tệp nào khác. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng trung bình, một giây của hình ảnh kỹ thuật số chiếm 1,5–2 MB dung lượng ổ cứng.

Định dạng MPEG là tên viết tắt của tên nhóm chuyên gia ISO (Moving Picture Expert Group), nhóm phát triển các tiêu chuẩn về mã hóa và nén dữ liệu video, âm thanh. Ngày nay, nhiều loại định dạng MPEG đã được biết đến.

MPEG-1 – để ghi video và âm thanh được đồng bộ hóa trên CD-ROM, có tính đến tốc độ đọc tối đa khoảng 1,5 Mbit/s. Các tham số chất lượng của dữ liệu video được xử lý bởi MPEG-1 về nhiều mặt tương tự như video VHS thông thường, vì vậy định dạng này được sử dụng chủ yếu ở những nơi không thuận tiện hoặc không thực tế khi sử dụng phương tiện video analog tiêu chuẩn;

MPEG-2 – để xử lý hình ảnh video có chất lượng tương đương với truyền hình, với dung lượng hệ thống truyền dữ liệu từ 3 đến 15 Mbit/s. Nhiều kênh truyền hình hoạt động trên công nghệ dựa trên MPEG-2; tín hiệu được nén theo tiêu chuẩn này được phát qua vệ tinh truyền hình và được sử dụng để lưu trữ khối lượng lớn tài liệu video;

MPEG-3 – để sử dụng trong hệ thống truyền hình độ nét cao (HDTV) với tốc độ luồng dữ liệu 20–40 Mbit/s; nhưng sau đó nó trở thành một phần của tiêu chuẩn MPEG-2 và không còn được sử dụng riêng lẻ nữa;

MPEG-4 – để làm việc với biểu diễn kỹ thuật số của dữ liệu đa phương tiện cho ba lĩnh vực: đa phương tiện tương tác (bao gồm các sản phẩm được phân phối trên đĩa quang và qua Mạng), ứng dụng đồ họa (nội dung tổng hợp) và truyền hình kỹ thuật số

Thông tin tham khảo về cách biểu diễn số trong máy tính được đưa ra trong bảng (Bảng 5).

1.2.11. Bảng 5. Biểu diễn thông tin số, văn bản, đồ họa trên máy tính

kết luận

Chủ đề này xem xét khái niệm thông tin và các cách mã hóa thông tin khác nhau trong máy tính.

Sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu được hiển thị. Khái niệm về tính đầy đủ của thông tin được giới thiệu và các hình thức chính của nó được trình bày: cú pháp, ngữ nghĩa và thực dụng. Đối với các hình thức này, các biện pháp đánh giá định lượng và định tính được đưa ra. Các đặc tính chính của thông tin được xem xét: tính đại diện, nội dung, tính đầy đủ, tính phù hợp, tính kịp thời, độ chính xác, độ tin cậy, tính ổn định. Quá trình thông tin được trình bày như một tập hợp các giai đoạn chính của quá trình chuyển đổi thông tin.

Người ta chú ý nhiều đến vấn đề mã hóa các loại thông tin khác nhau trong máy tính. Các định dạng chính để thể hiện thông tin số, văn bản, đồ họa, âm thanh và video trên máy tính được đưa ra. Các tính năng của các định dạng đang được xem xét được chỉ định tùy thuộc vào loại thông tin.

Câu hỏi tự kiểm tra

Sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu là gì?
Sự đầy đủ là gì và nó thể hiện dưới những hình thức nào?
Những biện pháp thông tin nào tồn tại và khi nào chúng nên được sử dụng?
Giải thích thước đo cú pháp của thông tin.
Giải thích thước đo ngữ nghĩa của thông tin.
Nói về một thước đo thực tế của thông tin.
Những chỉ số nào về chất lượng thông tin tồn tại?
Hệ thống mã hóa thông tin là gì?
Bạn có thể hình dung quá trình thông tin như thế nào?
Hệ thống mã hóa là gì và nó có đặc điểm như thế nào?
Những hệ thống số nào được biết đến và sự khác biệt của chúng là gì?
Những hệ thống số nào được sử dụng trong máy tính?
Tỷ lệ nào có thể được sử dụng để biểu diễn một số trong hệ thống số vị trí?
Những dạng biểu diễn số nào được sử dụng trong máy tính và sự khác biệt của chúng là gì?
Cho ví dụ về các dạng biểu diễn số cho dạng dấu phẩy cố định và dấu phẩy động.
Việc chuyển đổi từ hệ thống số vị trí sang hệ thống số thập phân được thực hiện như thế nào? Cho ví dụ.
Làm thế nào một số nguyên được chuyển đổi từ hệ thập phân sang hệ thống số vị trí khác? Cho ví dụ.
Thông tin văn bản được mã hóa như thế nào? Cho ví dụ.
Bản chất của việc mã hóa thông tin đồ họa là gì?
Hãy cho chúng tôi biết về mô hình RGB để mã hóa thông tin đồ họa.
Khi nào mô hình mã hóa đồ họa CMYK được sử dụng? Nó khác với mô hình RGB như thế nào?
Bạn biết những định dạng nào để trình bày thông tin đồ họa trên máy tính và các tính năng của chúng?

chú thích

Bài thuyết trình

Tiêu đề bài thuyết trình	chú thích
Bài thuyết trình

Lượng thông tin được đo bằng số ký tự (bit) trong tin nhắn. Trong các hệ thống tính toán khác nhau, một chữ số có trọng số khác nhau và đơn vị đo dữ liệu cũng thay đổi tương ứng. Ví dụ: thông báo "10111011" trong hệ nhị phân có khối lượng dữ liệu một = 8 bit và ở dạng thập phân - V = 8 con.

Để đo lường nội dung của thông tin, tức là số lượng của nó ở cấp độ ngữ nghĩa, mức độ của từ điển đồng nghĩa đã nhận được sự công nhận lớn nhất, kết nối các thuộc tính ngữ nghĩa của thông tin với khả năng nhận biết thông điệp đã nhận được của người dùng. Từ điển đồng nghĩa - đây là bộ sách tham khảo được người dùng IS sử dụng

Đo lường thông tin thực dụng - giá trị của thông tin để người dùng đạt được mục tiêu của mình. Thước đo này là giá trị tương đối, được xác định bởi đặc thù của việc sử dụng thông tin trong một hệ thống thông tin cụ thể.

Giá trị của thông tin được xác định bởi số lượng cần thiết để đạt được mục tiêu của người dùng.

Nếu trước khi nhận thông tin, xác suất đạt được mục tiêu bằng P g và sau khi nhận được - P 2, thì giá trị của thông tin được xác định theo công thức Un(G,/G 2) theo Claude Shannon.

Một phương pháp xác định xác suất đo lường giá trị của thông tin để đạt được mục tiêu đã được đề xuất bởi M. Bongart và A. Kharkevich. Điều này có thể được hình thành như sau: nếu việc đạt được mục tiêu là có thể xảy ra và giá trị của xác suất này được biết trước khi nhận thông tin cũng như sau khi nhận thông tin, thì thước đo giá trị của thông tin có thể được xác định bằng công thức

V=osh 2 (G/G),

Ở đâu V. - thước đo giá trị thông tin; G - xác suất đạt được mục tiêu trước khi nhận được thông tin; P là xác suất đạt được mục tiêu sau khi nhận được thông tin.

Giá trị của thông tin luôn gắn liền với người nhận cụ thể của nó, với mục tiêu cụ thể mà người đó muốn hiện thực hóa và với những cơ hội cụ thể để hiện thực hóa mục tiêu này.

Cần lưu ý các đặc tính sau của thông tin trong suốt vòng đời tái tạo của nó: khả năng tích lũy, khái quát hóa, hệ thống hóa, sao chép, mã hóa, nhắm mục tiêu, v.v. (Hình 1.1).

Cơm. 1.1. Vòng đời của thông tin thông qua việc cung cấp dịch vụ trong xã hội thông tin

Chúng ta hãy liệt kê một số đặc tính của thông tin: tính đầy đủ, độ tin cậy, giá trị, tính đầy đủ, tính phù hợp, tính rõ ràng, khả năng tiếp cận, tính không cạn kiệt, tính tích lũy, tính dễ hiểu, tính chủ quan.

Tính đầy đủ của thông tin mô tả chất lượng của thông tin và xác định tính đầy đủ của dữ liệu cho việc ra quyết định. Khái niệm về tính đầy đủ của thông tin gắn liền với nội dung (ngữ nghĩa) và tính thực dụng của nó. Là không đầy đủ, tức là. Thông tin không đầy đủ để đưa ra quyết định đúng đắn và thông tin dư thừa làm giảm hiệu quả của các quyết định của người dùng.

Hình thức cũng là một yếu tố quan trọng trong việc hiển thị thông tin. Sản phẩm thông tin được trình bày dưới dạng đặc trưng cho một ngành, công ty hoặc bộ phận nhất định.

Độ tin cậy của thông tin - khả năng phản ánh các vật thể thực với độ chính xác cần thiết. Độ tin cậy của thông tin được đo bằng xác suất giá trị của tham số được hiển thị bởi thông tin khác với giá trị thực của tham số này trong độ chính xác yêu cầu. Thông tin không đáng tin cậy được đặc trưng bởi nhiễu thông tin và nó càng cao thì độ tin cậy của thông tin càng thấp.

Giá trị của thông tin không thể trừu tượng được. Thông tin phải hữu ích và có giá trị đối với một nhóm người dùng nhất định. Giá trị của thông tin phụ thuộc vào những vấn đề nào có thể được giải quyết với sự trợ giúp của nó.

Sự đầy đủ của thông tin mô tả mức độ tương ứng của thông tin với thực tế. Thông tin đầy đủ là thông tin đầy đủ và đáng tin cậy.

Sự liên quan của thông tin - mức độ bảo toàn giá trị của thông tin để quản lý tại thời điểm sử dụng và phụ thuộc vào động lực thay đổi các đặc tính của thông tin và vào khoảng thời gian đã trôi qua kể từ khi xuất hiện một số thông tin nhất định. Sự liên quan rất quan trọng khi làm việc trong một môi trường thay đổi liên tục. Việc cung cấp thông tin kịp thời trong bất kỳ lĩnh vực hoạt động nào của con người là một điểm quan trọng, bởi vì sau một thời gian nhất định, thông tin đó có thể mất đi giá trị. Mỗi cấp độ tạo ra các sản phẩm thông tin riêng gắn liền với các khoảng thời gian nhất định.

Tính kịp thời của thông tin - nó đến không muộn hơn thời gian định trước, phù hợp với thời gian giải quyết nhiệm vụ được giao cho người dùng. Ví dụ, đối với kế toán, đây là các báo cáo hoạt động hàng ngày, hàng tháng, hàng quý và hàng năm.

Sự rõ ràng của thông tin - thông tin phải dễ hiểu đối với những người dự định sử dụng nó.

Sự sẵn có của thông tin là khả năng thu nhận và chuyển đổi thông tin. Đặc tính thông tin này bị ảnh hưởng đồng thời bởi cả sự sẵn có của dữ liệu và khả năng sử dụng các phương pháp thích hợp. Ví dụ, trong một hệ thống thông tin, thông tin được chuyển đổi thành dạng dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng. Đặc biệt, điều này đạt được bằng cách phối hợp hình thức ngữ nghĩa của nó với từ điển đồng nghĩa của người dùng.

Độ chính xác của thông tin - mức độ giống nhau của thông tin nhận được với trạng thái thực của đối tượng, quá trình, hiện tượng, v.v. Có: độ chính xác hình thức, được đo bằng giá trị đơn vị của chữ số có nghĩa nhỏ nhất của một số; độ chính xác thực tế được xác định bằng giá trị đơn vị của chữ số cuối cùng của số; độ chính xác tối đa, có thể thu được trong các điều kiện vận hành cụ thể của hệ thống; độ chính xác cần thiết, được xác định bởi mục đích chức năng của chỉ báo.

Tính chủ quan của thông tin. Thông tin có tính chất chủ quan, vì giá trị của nó được xác định bởi mức độ nhận thức của chủ thể (người nhận thông tin).

Thông tin hữu ích - một đặc tính làm giảm sự không chắc chắn của việc ra quyết định.

Chất lượng là đặc tính của sản phẩm thông tin. Hiệu quả của việc sử dụng thông tin quyết định tính đại diện, nội dung, tính đầy đủ, tính phù hợp, tính kịp thời, độ chính xác, độ tin cậy và tính bền vững.

Tính đại diện của thông tin - tính đúng đắn của việc lựa chọn và hình thành nó để phản ánh đầy đủ các thuộc tính của đối tượng. Điều quan trọng nhất ở đây là: tính đúng đắn của khái niệm trên cơ sở hình thành khái niệm ban đầu; giá trị của việc lựa chọn các tính năng thiết yếu và các mối liên hệ của hiện tượng được hiển thị. Việc không thể hiện được thông tin thường dẫn đến sai sót nghiêm trọng.

Cùng với hệ số nội dung phản ánh khía cạnh ngữ nghĩa, bạn cũng có thể sử dụng hệ số nội dung thông tin, được đặc trưng bởi tỷ lệ giữa lượng thông tin cú pháp với khối lượng dữ liệu.

Tính kiên trì của thông tin - khả năng đáp ứng những thay đổi trong dữ liệu nguồn mà không vi phạm độ chính xác cần thiết. Tính ổn định của thông tin, cũng như tính đại diện của nó, gắn liền với phương pháp lựa chọn và hình thành đã chọn. Tính phù hợp, kịp thời, chính xác và độ tin cậy của thông tin ảnh hưởng đến các thông số khác về hoạt động của hệ thống thông tin, bao gồm cả độ tin cậy của nó.

Khái niệm thông tin, dữ liệu, tri thức có liên quan. Trong nhiều tình huống, sự hiểu biết trực quan và diễn giải các phạm trù này thường là đủ. Khó khăn trong việc định nghĩa chính thức các thuật ngữ “thông tin”, “dữ liệu”, “kiến thức” nằm ở cách sử dụng phổ biến các thuật ngữ này. Một lý do khác gây nhầm lẫn về thuật ngữ là ranh giới giữa các thuật ngữ này khá tùy tiện đối với hầu hết các chuyên gia.

Dữ liệu - đây là những mô tả cơ bản về các đối tượng, sự kiện, hành động và giao dịch, được ghi nhớ, phân loại và lưu trữ, nhưng không được tổ chức theo bất kỳ cách nào.

Thông tin là dữ liệu được tổ chức theo cách nó có ý nghĩa và giá trị cụ thể đối với người dùng.

Kiến thức bao gồm dữ liệu hoặc thông tin được tổ chức và xử lý để truyền đạt sự hiểu biết, kinh nghiệm, học tập và chuyên môn cụ thể theo cách có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề hoặc thực hiện hành động.

Dữ liệu có thể được coi là một khái niệm cơ bản. Việc cố gắng xác định các khái niệm cơ bản dẫn đến nhu cầu xác định thêm các thuật ngữ được sử dụng.

Dữ liệu - đây là thông tin, chỉ số cần thiết để làm quen với ai đó, điều gì đó, để mô tả đặc điểm của ai đó, điều gì đó để đưa ra kết luận và quyết định nhất định; mối quan hệ, cụm từ và sự kiện của chúng, bằng cách chuyển đổi và xử lý mà người ta có thể thu được thông tin về các đối tượng, quá trình hoặc hiện tượng.

Theo nghĩa rộng, dữ liệu là sự kiện, văn bản, đồ họa, hình ảnh, âm thanh, tài liệu tương tự hoặc video. Chúng có thể thu được thông qua các phép đo, thí nghiệm, phép tính số học và logic. Dữ liệu phải được trình bày dưới dạng phù hợp để lưu trữ, truyền tải và xử lý. Chúng là nguyên liệu thô để tạo ra thông tin.

Dữ liệu được chia thành có cấu trúc, không cấu trúc và phân tán. Vì vậy, dữ liệu là nguyên liệu thô, được cung cấp bởi nhà cung cấp dữ liệu và được người tiêu dùng sử dụng để tạo ra thông tin từ dữ liệu.

Dữ liệu theo quan điểm của mã chương trình là một phần, một tập hợp các giá trị của các ô nhớ nhất định, việc chuyển đổi chúng được thực hiện bởi mã. Kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu trong hiện đại máy tính điện tử (máy tính) được thực hiện bằng phần cứng. Theo nguyên lý von Neumann, cùng một vùng bộ nhớ máy tính có thể đóng vai trò là dữ liệu và là mã thực thi.

Dữ liệu được thể hiện trên máy tính cá nhân dưới dạng tệp, có hai loại - nhị phân (nhị phân) và văn bản; nhị phân được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng, văn bản được xử lý bằng phần mềm tiêu chuẩn.

Mô hình dữ liệu trong công nghệ và hệ thống thông tin là phương tiện trình bày thông tin trong hệ thống thông tin, phương pháp và công nghệ xử lý thông tin. Mô hình dữ liệu trong ngôn ngữ lập trình được định nghĩa là cấu trúc dữ liệu, ràng buộc toàn vẹn và các thao tác thao tác dữ liệu.

Mô hình dữ liệu trong cơ sở dữ liệu (DB) là một tập hợp các phương pháp và công cụ để xác định cấu trúc logic của DB và mô hình hóa động các trạng thái của vùng chủ đề (SbA) trong DB.

Theo truyền thống, cấu trúc dữ liệu được coi là kiến thức khai báo phản ánh O. Một chuỗi thao tác theo thứ tự có thể được thực hiện trên cấu trúc dữ liệu - một chương trình thực hiện một thuật toán cụ thể. Kết quả của một chương trình luôn là kiến thức khai báo và bản thân chương trình là kiến thức thủ tục. Kiểu dữ liệu là một khái niệm trừu tượng được xác định bởi một tập hợp các khả năng logic. Khi một kiểu dữ liệu trừu tượng và các hoạt động liên quan của nó được xác định, kiểu dữ liệu đó có thể được triển khai. Việc triển khai có thể là phần cứng, khi các mạch điện tử đặc biệt được phát triển để thực hiện các hoạt động cần thiết, là một phần của chính máy tính. Hoặc nó có thể là một triển khai phần mềm, trong đó một chương trình bao gồm các lệnh phần cứng hiện có sẽ diễn giải các chuỗi bit theo cách được yêu cầu. Việc triển khai phần mềm bao gồm đặc tả về cách một đối tượng có dữ liệu thuộc loại mới được thể hiện bằng các đối tượng thuộc loại dữ liệu hiện có, cũng như đặc tả về cách nó hoạt động bằng cách sử dụng các thao tác được xác định cho đối tượng đó.

Sự chuyển đổi từ dữ liệu sang kiến thức là hệ quả của sự phát triển và phức tạp của các cấu trúc logic thông tin được xử lý trên máy tính.

Tri thức là một dạng tồn tại và hệ thống hóa các kết quả hoạt động nhận thức của con người. Đây là hình ảnh chủ quan của hiện thực khách quan, tức là sự phản ánh của thế giới bên ngoài vào hoạt động của con người, dưới các hình thức ý thức và ý chí của mình. Kiến thức có thể khác nhau về mức độ trình bày (cụ thể và trừu tượng) và mức độ chi tiết của dữ liệu, đầy đủ hoặc không đầy đủ, đáng tin cậy hoặc không đáng tin cậy.

Kiến thức - đây là các quy luật của lĩnh vực chủ đề (nguyên tắc, mối liên hệ, quy luật), có được nhờ hoạt động thực tế và kinh nghiệm nghề nghiệp, cho phép các chuyên gia giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực chủ đề.

Lĩnh vực chủ đề (O) là bộ phận hiện thực khơi dậy sự quan tâm đặc biệt của con người và nổi bật so với bức tranh chung về hiện thực khách quan xung quanh.

Khái niệm “kiến thức” có các nghĩa sau: 1) sự hiểu biết có được nhờ kinh nghiệm thực tế; 2) trạng thái nhận thức về việc sở hữu thông tin cụ thể, phạm vi nhận thức; 3) hành vi hiểu biết: nhận thức rõ ràng về sự thật; 4) điều gì đó có thể hiểu và ghi nhớ được (từ điển bách khoa của Webster). Có sự quan tâm đáng kể đến các công nghệ tích lũy kiến thức và tự động khai thác dữ liệu nhằm xác định kiến thức mới. Đặc biệt, bằng chứng của điều này là những nỗ lực đi theo các khái niệm “xã hội thông tin” để đưa ra các thuật ngữ “quản lý tri thức” và “kinh tế tri thức”.

Nguồn lực quan trọng nhất của một doanh nghiệp hiện đại có thể ảnh hưởng đáng kể đến việc tăng cường khả năng cạnh tranh của nó là kiến thức doanh nghiệp. Tri thức trở thành một yếu tố sản xuất quan trọng cùng với các nguồn lực, vốn và lao động.

Ngày nay chúng ta được bao quanh bởi một lượng thông tin khổng lồ. Số lượng luồng thông tin không ngừng tăng lên nhưng chúng ta lại thấy mình không thể sử dụng được chúng. Kiến thức có nhiều dạng khác nhau và do đó trở nên khó quản lý hơn.

Điều quan trọng cần lưu ý là sự khác biệt giữa kiến thức ngầm và kiến thức rõ ràng. Kiến thức ngầm (rất khó xác định) thường không được chính thức hóa và không thể phân tích, không góp phần tích lũy kinh nghiệm, kỹ năng, v.v. Kiến thức ngầm có thể được sở hữu bởi một cá nhân hoặc một nhóm người. Kiến thức rõ ràng sử dụng các thuật toán rõ ràng với dữ liệu, thông điệp, từ và số có liên quan.

Kiến thức của doanh nghiệp được chia thành bên ngoài và bên trong. Ví dụ, nhóm đầu tiên bao gồm kiến thức về khách hàng (kiến thức quan trọng nhất đối với hầu hết các doanh nghiệp), thông tin phân tích độc lập (báo cáo và xếp hạng tiếp thị, giá cả trên các sàn giao dịch chứng khoán quốc tế, động lực thay đổi chỉ số chứng khoán Mỹ, v.v.).

Nhóm thứ hai bao gồm kiến thức về các quy trình chính

Đạt được kinh nghiệm tốt hơn trong việc thực hiện các nhiệm vụ cơ bản; về hàng hóa/dịch vụ; giải pháp tối ưu đáp ứng nhu cầu hiện tại của người dùng; kiến thức nhân viên

Xác định, tích lũy và sử dụng vốn trí tuệ; kinh nghiệm hiện có; kiến thức cá nhân đảm bảo sự hợp tác thành công; tài sản trí tuệ (cơ sở tri thức)

Kinh nghiệm quản lý dự án (ví dụ về các phương pháp hay nhất).

Quản lý kiến thức là một tập hợp các quá trình gắn liền với việc tạo ra, phổ biến, xử lý và sử dụng tri thức. Đây là một công nghệ để tìm kiếm và thu thập kiến thức mới, các phương tiện vận chuyển, cấu trúc, hệ thống hóa, phổ biến và tạo ra nó. Đây không phải là một sản phẩm phần mềm riêng biệt mà là một chiến lược toàn diện để quản lý một quốc gia, khu vực, doanh nghiệp hoặc tổ chức nhằm sử dụng tối đa tiềm năng trí tuệ của nó.

Quản lý tri thức (KM, tiếng Anh - quản lý tri thức)

Đây là một chiến lược doanh nghiệp, mục tiêu là xác định tất cả các thông tin hữu ích mà doanh nghiệp có, nghiên cứu kinh nghiệm và nâng cao kỹ năng của nhân viên nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng và giảm thời gian phản ứng với động lực thị trường. KM là một thủ tục chính thức được thiết lập trong một tập đoàn để làm việc với các tài nguyên thông tin nhằm tạo điều kiện tiếp cận kiến thức và tái sử dụng kiến thức bằng cách sử dụng CNTT-TT hiện đại. Trong trường hợp này, tri thức được phân loại và phân loại theo bản thể luận của cơ sở dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc và cơ sở tri thức. Mục tiêu chính của KM là làm cho kiến thức có thể truy cập được và tái sử dụng được trong toàn tập đoàn.

Nguồn kiến thức khác nhau tùy theo ngành và ứng dụng, nhưng theo truyền thống, chúng bao gồm sách hướng dẫn, thư từ, tin tức, thông tin khách hàng, thông tin cạnh tranh và dữ liệu sản xuất.

Nhiều công nghệ được sử dụng để áp dụng hệ thống KM: email; cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu; hệ thống hỗ trợ nhóm; hệ thống truy xuất thông tin; mạng công ty và Internet; hệ thống chuyên gia và hệ thống cơ sở tri thức; hệ thống thông minh, v.v. Trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo, cơ sở tri thức được tạo ra cho các chuyên gia và hệ thống dựa trên tri thức trong đó máy tính sử dụng các quy tắc suy luận để có được câu trả lời cho câu hỏi của người dùng.

Theo truyền thống, các nhà phát triển hệ thống KM chỉ tập trung vào một số nhóm người tiêu dùng nhất định, đặc biệt là những nhà quản lý làm việc với Hệ thống Thông tin Điều hành. Các hệ thống quản lý tri thức hiện đại tập trung vào việc duy trì hoạt động của doanh nghiệp.

Các doanh nghiệp hiện đang hướng tới việc sử dụng kho dữ liệu để tất cả nhân viên có thể sử dụng thông tin được phân phối cho kiến thức của họ.

Kho dữ liệu sẽ được thảo luận chi tiết trong Phần 7. Chúng khác với cơ sở dữ liệu truyền thống ở chỗ chúng được thiết kế để hỗ trợ quá trình ra quyết định thay vì thu thập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Với điều kiện là tất cả dữ liệu được lưu trữ trong một kho lưu trữ duy nhất, việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các thành phần dữ liệu riêng lẻ có thể chính xác và kết quả phân tích mang lại kiến thức mới. Một cách tiếp cận khác, được gọi là khai phá tri thức, được sử dụng để tìm kiếm dữ liệu cho những tri thức bổ sung ẩn giấu trong đó.

Trong khi kho dữ liệu chứa hầu hết dữ liệu định lượng thì kho tri thức lại tập trung chủ yếu vào dữ liệu định tính. Hệ thống quản lý tri thức tạo ra tri thức từ nhiều cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu, quy trình kinh doanh, tin tức, cơ sở dữ liệu bên ngoài, trang Web, v.v. Do đó, kho tri thức tương tự như kho ảo, nơi tri thức được phân phối giữa một số lượng lớn máy chủ.

Kiến thức có thể thu được từ các quy trình kinh doanh, khảo sát và các nguồn khác. Cơ sở tri thức (KB) có thể được thiết kế để duy trì trình tự thời gian của các hoạt động của doanh nghiệp, ví dụ như liên quan đến làm việc với khách hàng. Cơ sở tri thức có thể được sử dụng để hỗ trợ hoạt động hoặc tạo ra thông tin về toàn bộ doanh nghiệp. Cơ sở kiến thức về các giải pháp tối ưu tích lũy kiến thức thông qua việc sử dụng các bài kiểm tra khác nhau để tìm ra cách giải quyết vấn đề hiệu quả. Khi tổ chức đã có được kiến thức về giải pháp tốt nhất, nhân viên của công ty có thể tiếp cận giải pháp đó.

Kiến thức thông minh là một lĩnh vực mới đang phát triển nhanh chóng và sử dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo, toán học và thống kê để tiếp thu kiến thức từ kho dữ liệu. G. Pyatetsky-Shapiro và V. Froley định nghĩa thuật ngữ “khám phá kiến thức” là việc thu thập một cách không hề tầm thường những thông tin chính xác, chưa được biết đến trước đây và có khả năng hữu ích từ dữ liệu. Phương pháp này bao gồm các công cụ và cách tiếp cận khác nhau để phân tích cả dữ liệu văn bản và dữ liệu số.

Mục tiêu chính của hệ thống trí tuệ tri thức là chuyển đổi từ phương pháp ra quyết định trực quan truyền thống dựa trên thông tin không đầy đủ sang quản lý dựa trên tri thức.

Việc khám phá tri thức trong điều kiện hiện đại được thực hiện nhằm đạt được hai mục tiêu - giảm thiểu rủi ro và đảm bảo an toàn trong hoạt động cũng như đạt được lợi thế cạnh tranh. Hệ thống trí tuệ tri thức hiện đại không chỉ cho phép giám sát thông tin mà còn mô hình hóa chiến lược của đối thủ cạnh tranh, xác định đối tác và nhà cung cấp của họ cũng như làm rõ các điều khoản hợp tác.

Nhiệm vụ chính của hệ thống trí tuệ tri thức là tìm kiếm và tổng hợp thông tin về đối thủ cạnh tranh, thị trường, sản phẩm, xu hướng kinh doanh, v.v. Ví dụ: hệ thống Odie (Trình trích xuất thông tin theo yêu cầu) liên tục quét khoảng một nghìn bài báo mới nhất để thu thập kiến thức về những thay đổi trong quản lý. Cũng có thể sử dụng chức năng theo dõi cấu trúc tin nhắn văn bản để thu thập thông tin về các loại sự kiện khác liên quan đến kinh doanh.

Một trong những lĩnh vực quan trọng và hứa hẹn nhất trong lĩnh vực hình thức hóa kiến thức, giúp có thể sử dụng kiến thức tích lũy để xử lý máy tính, là các ontology, được thảo luận trong Chương 9.

Mục tiêu của hệ thống quản lý tri thức (KMS) là tích lũy kiến thức có cấu trúc, chính thức hóa: các mô hình và nguyên tắc giúp giải quyết các vấn đề sản xuất thực tế. Mục tiêu chính của KMS là làm cho kiến thức có thể truy cập được và tái sử dụng được trong toàn tập đoàn. Chức năng của KMS: 1) thu thập kiến thức; 2) lưu trữ và xử lý kiến thức; 3) cung cấp kiến thức. Bản thể luận là sự mô tả chính xác về một khái niệm hóa. Trong KMS của công ty, các đặc tả bản thể có thể đề cập đến việc phân loại các nhiệm vụ xác định kiến thức cho hệ thống. Bản thể luận tạo thành một từ vựng được chia sẻ trên KMS để tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp, ghi nhớ và trình bày. Việc phát triển và duy trì các ontology trên toàn doanh nghiệp đòi hỏi nỗ lực không ngừng để phát triển. Đặc biệt, ontology là cần thiết để người dùng có thể làm việc với cơ sở dữ liệu về các giải pháp tối ưu liên quan đến nhiều vấn đề của doanh nghiệp và nhận ra giải pháp nào có thể hữu ích cho mình trong một tình huống cụ thể. Vì các doanh nghiệp hỗ trợ các loại hoạt động khác nhau nên một KMS yêu cầu sử dụng một số bản thể luận. Đối với các công ty đa quốc gia, ontology phải được dịch sang các ngôn ngữ khác nhau để tất cả nhân viên có thể tiếp cận được thông tin được lưu trữ trong cơ sở tri thức. Theo thời gian, các ngành sẽ tìm đến các nhóm hợp tác hoặc các hình thức đăng ký để duy trì tập trung một bản thể luận chung. Ngoài ontology, các thuộc tính mô tả bổ sung có tầm quan trọng lớn đối với việc sử dụng kiến thức. Ví dụ về các thuộc tính mô tả bao gồm nhân viên, doanh nghiệp và trạng thái thông tin. Về lý thuyết, tất cả các cơ sở kiến thức đều lưu trữ thông tin về một người liên hệ hoặc nhân viên, bao gồm tên, ngày liên hệ và vai trò của người liên hệ trong việc tạo ra kiến thức. Nhiều cơ sở tri thức lưu trữ thông tin của tổ chức, chẳng hạn như báo cáo về bộ phận nào đã phát triển dự án hoặc tri thức được thu thập. Trạng thái thông tin cũng là một thuộc tính mô tả điển hình và có thể bao gồm, ví dụ, chỉ dẫn về trạng thái của một hạng mục cụ thể: đã lên kế hoạch, đang sử dụng hiện nay hoặc đã lỗi thời. Nó cũng có thể cho biết thông tin chỉ được sử dụng nội bộ hay có thể được phân phối bên ngoài tổ chức.

Chất lượng và mức độ phù hợp của kiến thức phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như ai cung cấp kiến thức cho hệ thống. Vì chất lượng của tri thức thay đổi từ nguồn này sang nguồn khác nên các hệ thống thường lựa chọn tri thức để đảm bảo rằng nó đầy đủ và đáng tin cậy.

Lọc không phải lúc nào cũng được nhân viên công ty thực hiện. Cách sử dụng phổ biến nhất là lọc email theo mức độ ưu tiên và danh mục. Ngoài ra, nhiều công cụ khác nhau được sử dụng để giám sát chất lượng cơ sở dữ liệu. Thông thường việc đánh giá phụ thuộc vào nhu cầu của nhân viên cụ thể, nhóm làm việc hoặc lợi ích của toàn doanh nghiệp.

Cơ sở tri thức thường chứa một lượng thông tin khổng lồ nên việc tìm kiếm thông tin bạn cần trở thành một chức năng cực kỳ quan trọng. Hầu hết các phương pháp tìm kiếm hiện đại đều bao gồm các công cụ, công cụ tìm kiếm dự đoán và mô hình trực quan.

Một loạt các công cụ tìm kiếm nổi tiếng (Google, AltaVista, Excite, Infoseek, Lycos, WebCrawler, Yahoo!) được sử dụng để điều hướng thông tin trên Internet. Tất cả chúng đều có thể được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu nội bộ của công ty khi làm việc với các hệ thống quản lý tri thức.

Sử dụng các công cụ tìm kiếm thông minh, bạn có thể tìm thấy dữ liệu cần thiết trong môi trường thông tin Internet hoặc mạng công ty. Ví dụ: InfoFinder khám phá sở thích của người dùng bằng các tập hợp tin nhắn hoặc tài liệu được họ phân loại.

Dựa trên cú pháp thông báo, InfoFinder cố gắng xác định các cụm từ khóa giúp hiểu nhiệm vụ của người dùng. Trong số các xu hướng mới trong việc thiết kế hệ thống tìm kiếm hệ thống quản lý tri thức hiệu quả, người ta có thể nêu bật phương pháp mô hình trực quan. Hai công cụ - Perspecta và InXight - trình bày các phương pháp khác nhau để trực quan hóa kiến thức.

Perspecta tạo ra bối cảnh thông minh bằng cách sử dụng siêu thông tin được trích xuất từ tài liệu nguồn, bao gồm thông tin có cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và tài liệu hoặc dữ liệu phi cấu trúc trong tài liệu văn phòng và trang Web,

Đối với các tài liệu phi cấu trúc, Perspecta có Công cụ phân tích tài liệu đặc biệt để thực hiện phân tích ngôn ngữ và tự động gắn thẻ tài liệu. Máy chủ ngữ cảnh thông minh phân tích thông tin quan sát được, xác định mối quan hệ giữa các tài liệu và xây dựng không gian thông tin đa chiều bằng ngôn ngữ đánh dấu đặc biệt (Ngôn ngữ đánh dấu không gian thông tin). Để tiết kiệm tài nguyên, dữ liệu được tải lên máy khách bằng Giao thức truyền tải thông tin, một phần mở rộng của HTTP.

InXight Software đã phát hành công cụ trực quan hóa của riêng mình, VizControl, cung cấp một số định dạng trực quan hóa. Mỗi người trong số họ phát triển phương pháp bối cảnh tập trung. Dữ liệu được hiển thị trên màn hình, đồng thời cấu trúc của tập dữ liệu lớn được bảo toàn.

Việc vận hành hệ thống quản lý tri thức đòi hỏi phải có văn hóa thông tin chia sẻ tri thức.

Khi sử dụng hệ thống quản lý kiến thức, doanh nghiệp có thể đảm bảo khả năng cạnh tranh của chính mình, điều này giúp đơn giản hóa việc tái sử dụng kiến thức hiện có và tạo ra kiến thức mới để đưa ra quyết định có chất lượng.

Để tạo ra hệ thống điều khiển, doanh nghiệp sử dụng các công nghệ và hệ thống như cơ sở tri thức và kho dữ liệu, hệ thống truy xuất thông tin thông minh, hệ thống thu thập dữ liệu, hệ thống chuyên gia, v.v. Một ví dụ về việc sử dụng KMS trong doanh nghiệp là hệ thống hỗ trợ dịch vụ khách hàng của người quản lý - Hệ thống quản lý mối quan hệ. KMS cung cấp kiến thức ở cả dạng thuận tiện cho nhận thức của chúng ta và dạng kỹ thuật số. Trong trường hợp đầu tiên, có thể tiếp cận kiến thức bằng trình duyệt và hệ thống tìm kiếm thông minh. Nhưng đôi khi tri thức có sẵn ở dạng máy có thể được thiết kế làm cơ sở tri thức của hệ thống chuyên gia để hỗ trợ quyết định.

Mô hình biểu diễn tri thức (MPZ) là một hệ thống các hình thức (khái niệm và quy tắc) theo đó hệ thống thông tin cung cấp kiến thức trong bộ nhớ máy tính và thực hiện các hoạt động trên đó. EPM được chia thành logic (quy nạp, tính toán vị ngữ, v.v.) và heuristic (mạng, khung và sản xuất).

MPP có thể được chia thành khái niệm và thực nghiệm. Mô hình khái niệm sử dụng phương pháp heuristic để giải quyết vấn đề. Nó giúp bạn có thể nhận ra vấn đề và giảm thời gian phân tích sơ bộ. Việc sử dụng thực tế mô hình khái niệm đòi hỏi phải chuyển đổi nó thành mô hình thực nghiệm. Kiến thức có thể được tích lũy dưới dạng các mô hình thực nghiệm, thường có tính chất mô tả. Những mô hình này có thể bao gồm từ một bộ quy tắc đơn giản đến mô tả đầy đủ về cách người ra quyết định giải quyết vấn đề.

MK là cần thiết để tạo ra các ngôn ngữ đặc biệt để mô tả kiến thức và thao tác với nó, hình thức hóa các thủ tục so sánh kiến thức mới với kiến thức hiện có, chính thức hóa các cơ chế rút ra logic của kiến thức mới từ kiến thức hiện có.

Kiến thức Giới thiệu chứa mô tả về các chủ đề, môi trường và mối quan hệ giữa chúng. Kiến thức được định nghĩa là những quy luật cơ bản cho phép một người giải quyết các vấn đề sản xuất, khoa học và kinh tế xã hội cụ thể, tức là. sự kiện, khái niệm, mối quan hệ, đánh giá, quy tắc, kiến thức thực tế và chiến lược ra quyết định. 1C truyền thống bao gồm kiến thức thuật toán có trong các chương trình. Những kiến thức này là một phần không thể thiếu của chương trình và được người xây dựng chương trình giới thiệu trước.

MPZ thường mâu thuẫn, không đầy đủ, không rõ ràng và cần được hình thức hóa, được thực hiện bằng logic đa giá trị, lý thuyết tập mờ, phương pháp xác suất và thống kê.

Nhu cầu nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và cải thiện hệ thống quản lý đã dẫn đến nhận thức rằng giá trị của một tổ chức không chỉ là tài sản, sản phẩm, tài sản mà còn là kiến thức, kinh nghiệm, trình độ của nhân viên, văn hóa. , I E. mọi thứ được bao hàm trong khái niệm “vốn trí tuệ”.

Tập đoàn Gartner tin rằng quản lý tri thức là một quy trình kinh doanh để quản lý tài sản trí tuệ của doanh nghiệp (Hình 1.2), gắn liền với chiến lược doanh nghiệp; yêu cầu văn hóa tổ chức và kỷ luật hỗ trợ chia sẻ kiến thức, hợp tác đa chức năng và khuyến khích đổi mới; sẽ giúp cải thiện quy trình kinh doanh và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Cơm. 1.2. Các loại hàm tri thức trong KMS

Khả năng sử dụng, phát triển kiến thức một cách hiệu quả và chuyển hóa nó thành các sản phẩm, dịch vụ mới đang trở thành yếu tố quan trọng tạo nên khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trong xã hội thông tin.

KM cung cấp một cách tiếp cận tích hợp để tạo, thu thập, tổ chức, sử dụng và truy cập tài nguyên thông tin doanh nghiệp. Những tài nguyên này bao gồm cơ sở dữ liệu, cơ sở tri thức, tài liệu điện tử mô tả các quy tắc và thủ tục vận hành các quy trình kinh doanh, kiến thức và kinh nghiệm rõ ràng của nhân viên.

Quản lý tri thức trong doanh nghiệp bao gồm việc đánh giá các quy trình tổ chức, con người, nguồn lực và công nghệ và tạo ra các hệ thống thông tin chuyên biệt.

KM bao gồm mục tiêu quản lý, mục tiêu chiến thuật (giải quyết các vấn đề hiện tại của doanh nghiệp), mục tiêu chiến lược (tăng tiềm năng trí tuệ của doanh nghiệp và phát triển bền vững) và phương pháp quản lý, thu thập và phổ biến kiến thức.

Ngày nay, giá thành của hầu hết các sản phẩm và dịch vụ chủ yếu bị ảnh hưởng bởi “tài sản vô hình”, nghĩa là những tài sản dựa trên kiến thức. Chuyên gia bao gồm thông tin, quy trình kinh doanh, năng lực cá nhân của chuyên gia, v.v. là “tài sản vô hình”.

Tài sản trí tuệ của doanh nghiệp làm tăng khả năng cạnh tranh và giá trị thị trường của doanh nghiệp. Doanh nghiệp không chỉ phải bảo vệ bằng sáng chế và bản quyền của mình mà còn phải xác định và bảo vệ kiến thức của các chuyên gia, kiến thức về sản xuất hàng hóa/dịch vụ, khách hàng, đối thủ cạnh tranh, v.v.

Trong quá trình quản lý kiến thức, các chức năng sau được phân biệt: sáng tạo - chức năng tạo ra kiến thức mới hoặc sửa đổi kiến thức hiện có; nhận dạng là chức năng biến tri thức ngầm thành tri thức rõ ràng, tức là biến tri thức cá nhân thành tri thức được công bố rộng rãi; tổ chức - chức năng phân loại, phân loại kiến thức để định hướng, ghi nhớ, tìm kiếm và duy trì kiến thức; truy cập - chức năng chuyển giao và phổ biến kiến thức giữa những người sử dụng; cách sử dụng - Chức năng vận dụng kiến thức vào việc ra quyết định.

Các thành phần chính của quản lý tri thức là những người tiếp nhận, tạo ra và truyền tải tri thức; quy trình những gì được sử dụng để phổ biến kiến thức; hệ thống thông tin và công nghệ đảm bảo hoạt động hiệu quả của con người và các quy trình.

Công nghệ CPS cơ bản: công cụ sự hợp tác của mọi người, chẳng hạn như hệ thống quản lý tài liệu và phần mềm (phần mềm nhóm, quy trình làm việc); hệ thống dựa trên kiến thức và tiền lệ (Lý luận dựa trên trường hợp); hệ thống tìm kiếm, phân tích và định hướng kiến thức; các hệ thống cung cấp sự tương tác giữa VD và KB thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên.

Các thành phần chính của hệ thống điều khiển bao gồm: Kiến trúc hệ thống điều khiển; phương tiện liên lạc giữa người dùng và cơ sở dữ liệu; hệ thống tìm kiếm tài liệu; hệ thống ra quyết định và phát triển; hệ thống thu thập kiến thức từ dữ liệu; hệ thống chuyên gia kết hợp tất cả các thành phần trên thành một hệ thống quản lý tri thức.

Đối với doanh nghiệp, nhiệm vụ quản lý đồng bộ kiến thức về các chỉ tiêu vi mô và kinh tế vĩ mô là quan trọng. Tri thức phải được thể hiện trong hệ thống kinh tế có thể phản ánh: cấu trúc, hình thức, tính chất, chức năng và các trạng thái có thể có của các tiểu hệ thống sản xuất và phân phối; mối quan hệ giữa các thực thể kinh tế, các sự kiện có thể xảy ra mà họ có thể tham gia; luật và quy định kinh tế; tác động có thể có của hành động và điều kiện, nguyên nhân và điều kiện xảy ra sự kiện, điều kiện rủi ro; những ý định, mục tiêu, kế hoạch, thỏa thuận có thể có, v.v.

Tầm quan trọng của trình độ phát triển trí tuệ của người dân và chiều sâu kiến thức của đất nước được nhấn mạnh khi đưa ra chỉ số phát triển con người của Liên hợp quốc vào đầu những năm 90, trong đó, cùng với tuổi thọ và GDP bình quân đầu người, trình độ học vấn của người dân được giới thiệu.

Theo quan điểm này, kiến thức là một tập hợp thông tin hoàn chỉnh để các chuyên gia giải quyết trực tiếp một vấn đề. Kiến thức là khả năng tổ chức một quá trình và chỉ đạo nó để đạt được mục tiêu.

Thuộc tính của kiến thức: khả năng diễn giải - khả năng diễn giải chúng, điều này chỉ được thực hiện thông qua hoạt động của các chương trình có dữ liệu này; kết cấu - phân tách các đối tượng phức tạp thành các đối tượng đơn giản hơn và thiết lập kết nối giữa các đối tượng phân loại; kết nối - khả năng tái tạo các mẫu sự kiện, hiện tượng và mối quan hệ nhân quả giữa chúng; sự tương thích tình huống của kiến thức; hoạt động - kiến thức đảm bảo việc sử dụng thông tin có mục tiêu (sự không đầy đủ của kiến thức quyết định việc bổ sung nó).

Thông tin và tri thức là một trong những nguồn tài nguyên quý giá nhất của xã hội. Vai trò của tài nguyên thông tin như một nguồn lực quan trọng cho sự phát triển sản xuất và kinh doanh sẽ tăng lên vì chúng đảm bảo nâng cao hiệu quả quản lý chiến lược, chiến thuật và vận hành dựa trên việc sử dụng các công nghệ mới nhất.

Tài nguyên thông tin. Tài nguyên thông tin làm giảm nhu cầu về đất đai, lao động và vốn, giảm tiêu thụ nguyên liệu thô và năng lượng và được sử dụng để phát triển các loại hình sản xuất mới.

Tài nguyên thông tin bao gồm các tài liệu riêng lẻ và mảng tài liệu, tài liệu trong hệ thống thông tin (thư viện, kho lưu trữ, quỹ, ngân hàng dữ liệu, cơ sở tri thức, hệ thống thông tin khác). Nguồn lực thông tin là đối tượng của mối quan hệ giữa cá nhân, pháp nhân và nhà nước.

Tài nguyên thông tin trên phương tiện máy tính là các mảng thông tin chuyên biệt dưới dạng cơ sở dữ liệu tự động, đồng thời là tài nguyên thông tin của các trang Web trên Internet.

Các nguồn thông tin có thể là của nhà nước và phi nhà nước, và như một phần tài sản, có thể thuộc sở hữu của công dân, cơ quan chính phủ, chính quyền địa phương và doanh nghiệp. Bạn có thể xem xét nguồn thông tin của một cá nhân, bộ phận, doanh nghiệp, quốc gia, tập đoàn quốc tế, v.v.

(IP) là thông tin có giá trị nhất định và có thể được một người sử dụng trong hoạt động kinh tế để đạt được một mục tiêu nhất định.

Sự sẵn có của nguồn thông tin - đây là mức độ tiếp cận dữ liệu và phương pháp xử lý chúng. Tính ổn định của nguồn thông tin phản ánh khả năng đáp ứng những thay đổi của dữ liệu nguồn mà không vi phạm độ chính xác cần thiết.

Sự đầy đủ của nguồn thông tin - đây là mức độ tương ứng với thực tế. Thông tin không đầy đủ có thể phát sinh khi thông tin mới được tạo ra dựa trên dữ liệu không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy.

Tính đúng đắn của việc ra quyết định của người tiêu dùng thông tin phụ thuộc vào mức độ phù hợp của thông tin này với trạng thái thực của đối tượng. Không giống như các tài nguyên liên quan đến đối tượng vật chất, tài nguyên thông tin là vô tận và yêu cầu nhiều phương pháp phục hồi khác nhau.

Trong nền kinh tế thông tin, nguồn lực thông tin là nguồn giá trị gia tăng chính.

Có một số đặc điểm để phân biệt tài nguyên thông tin với các loại tài nguyên khác, đó là: chúng không bị hao mòn về mặt vật chất; vốn vô hình; việc sử dụng chúng giúp giảm đáng kể mức tiêu thụ các loại tài nguyên khác, dẫn đến tiết kiệm; quá trình tạo và sử dụng chúng được thực hiện với sự trợ giúp của CNTT.

Các đặc điểm của IR bao gồm thực tế là chúng ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất mà không làm tăng nguồn tài nguyên truyền thống về mặt vật lý và đẩy nhanh quá trình tái sản xuất bằng cách giảm thời gian sản xuất và lưu thông.

Định nghĩa về IP được nêu trong Luật "Về Chương trình Tin học Quốc gia" của Ukraine, trong đó "nguồn thông tin là một tập hợp các tài liệu trong hệ thống thông tin (thư viện, kho lưu trữ, ngân hàng dữ liệu, v.v.)."

Tuy nhiên, định nghĩa này không bao hàm toàn bộ phổ IR. Coi công nghệ thông tin là một thành phần của cơ sở hạ tầng thông tin, cần lưu ý rằng định nghĩa này không cụ thể, vì không rõ chúng ta đang nói đến loại tài liệu nào và cụ thể là họ đang nói đến loại tài liệu nào. , kiến thức của con người có thể ảnh hưởng đến quy trình kinh doanh và không được ghi lại dưới bất kỳ hình thức nào.

có một ý kiến khác (A.V. Oleynik, A.V. Sosnin, L.E. Nimansky): “Đây là những tài liệu riêng lẻ và mảng tài liệu, kết quả của các hoạt động trí tuệ, sáng tạo và thông tin, cơ sở dữ liệu và ngân hàng dữ liệu, tất cả các loại tài liệu lưu trữ, thư viện, bộ sưu tập bảo tàng và những nội dung khác chứa thông tin và kiến thức được ghi trên phương tiện thích hợp" là đối tượng thuộc quyền sở hữu của mọi chủ thể Ukraine và có giá trị tiêu dùng (chính trị, kinh tế, văn hóa xã hội, quân sự, lịch sử, thị trường, * thông tin).

Tài nguyên thông tin là một tập hợp có tổ chức các thông tin dạng văn bản, bao gồm cơ sở dữ liệu và kiến thức, kho dữ liệu, tệp trong hệ thống thông tin (thư viện, kho lưu trữ, tài liệu văn phòng, v.v.). Chúng bao gồm các ấn phẩm viết tay, in và điện tử chứa thông tin quy định, hành chính, quản lý và các thông tin khác về các lĩnh vực hoạt động công cộng khác nhau (luật pháp, chính trị, lĩnh vực xã hội, v.v.).

Không phải lúc nào cũng có thể xác định rõ ràng quy mô tối ưu của IR yêu cầu và giá cận biên của chúng, theo tỷ lệ thông thường giữa chi phí cận biên để có được thông tin và lợi ích cận biên từ việc sử dụng thông tin đó.

Ở cấp độ vĩ mô, giá trị của thông tin tăng lên cùng với số lượng các thực thể kinh tế tham gia sử dụng nó. Đồng thời, giá có thể tăng do nhu cầu thông tin hiệu quả tăng lên.

Có tổ chức, khoa học kỹ thuật, kinh tế, tiếp thị, xã hội, môi trường, v.v. Một vấn đề quan trọng trong việc phát triển lý thuyết IR là phương pháp đo lường nó, phát triển các tiêu chí về hiệu quả và tối ưu hóa việc sử dụng nó.

Phân loại nguồn lực thông tin Trên cơ sở lãnh thổ, các IP sau sẽ được phân biệt: quốc tế - toàn cầu, không có ranh giới lãnh thổ; quốc gia - được sử dụng trên lãnh thổ của một quốc gia riêng biệt và thuộc về quốc gia đó; khu vực - được sử dụng trong khu vực; địa phương (địa phương, doanh nghiệp, tổ chức) - do tính chất tổ chức đặc thù của hệ thống đối với việc hình thành, lưu trữ và sử dụng IR trong các hệ thống thông tin phân tán.

Nguồn thông tin thế giới của A. Khoroshilov, S. Seletkov được chia thành các phần sau: thông tin kinh doanh; khoa học và kỹ thuật Và thông tin chuyên ngành; thông tin đại chúng cho người tiêu dùng. Thông tin doanh nghiệp lần lượt được chia thành các loại sau: Bor Zhova và thông tin tài chính báo giá chứng khoán, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ chiết khấu, thị trường hàng hóa và vốn được cung cấp bởi các sàn giao dịch, dịch vụ trao đổi đặc biệt và thông tin tài chính, công ty môi giới, v.v.; thông tin thống kê - thông tin số, kinh tế, nhân khẩu học, xã hội dưới dạng chuỗi thời gian, mô hình dự báo và ước tính được cung cấp bởi các dịch vụ của chính phủ cũng như các tổ chức tham gia nghiên cứu, phát triển và tư vấn; thông tin thương mại về các công ty, xí nghiệp, tập đoàn, lĩnh vực công việc, điều kiện tài chính, giá sản phẩm và dịch vụ, kết nối, hoạt động, người quản lý; tin tức kinh doanh trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh.

Do thông tin tài chính và giao dịch chứng khoán liên tục thay đổi nên nó phải được cung cấp theo thời gian thực. Việc cung cấp thông tin về thị trường chứng khoán và tài chính phải kịp thời hơn so với thông tin thương mại. Tầm quan trọng của thông tin thương mại trên thị trường và điều kiện cạnh tranh cũng rất quan trọng. Thông tin này được doanh nhân sử dụng trực tiếp khi giải quyết các công việc sau: lựa chọn nhà cung cấp, đối tác và đặt hàng; gia nhập thị trường với một sản phẩm mới; tìm kiếm người mua; sáp nhập và mua lại các công ty; nghiên cứu tiếp thị phân tích thị trường.

Thông tin khoa học, kỹ thuật và đặc biệt bao gồm thông tin thư mục tài liệu, thông tin tóm tắt và toàn văn về nghiên cứu cơ bản và ứng dụng, cũng như thông tin chuyên môn dành cho luật sư, bác sĩ, kỹ sư, v.v.

Các tổ chức hoạt động trong thị trường dịch vụ thông tin cung cấp cho người tiêu dùng nhiều loại dịch vụ khác nhau, cụ thể là:

a) truy cập vào cơ sở dữ liệu theo chủ đề cụ thể, bao gồm cả cơ sở dữ liệu chuyên môn và kho dữ liệu ở chế độ tương tác và định kỳ;

b) cơ sở dữ liệu trên phương tiện cứng - đĩa mềm và CD;

c) tư vấn được cung cấp bởi các chuyên gia trong lĩnh vực nguồn thông tin;

d) đào tạo về cách tiếp cận các nguồn thông tin, v.v. Nhà cung cấp IP là các tổ chức thương mại,

các tổ chức nhà nước và công cộng, các cá nhân tư nhân tự đại diện cho mình là các tập đoàn thông tin, cơ quan, dịch vụ, trung tâm, trang web chuyên ngành.

Ví dụ, vai trò của trung tâm thông tin có thể là: trung tâm nơi cơ sở dữ liệu được tạo ra và lưu trữ cũng như nơi thông tin được tích lũy và chỉnh sửa liên tục; các trung tâm phân phối thông tin dựa trên các cơ sở dữ liệu khác nhau; dịch vụ viễn thông và dữ liệu; các dịch vụ đặc biệt nhận thông tin về một lĩnh vực hoạt động cụ thể để phân tích, khái quát hóa và dự báo, ví dụ, các công ty tư vấn, ngân hàng, sàn giao dịch chứng khoán; công ty thương mại; môi giới thông tin, v.v.

Một nguồn IP mạnh mẽ hiện nay là Internet. Dựa vào phương pháp trình bày thông tin, có thể phân biệt các loại nguồn thông tin sau trên Internet:

1) Các trang web (cổng thông tin), nơi người dùng có quyền truy cập vào các nguồn thông tin thông qua các liên kết đến các trang web;

2) hội nghị từ xa - một nguồn thông tin quan trọng; chúng được chia thành các phần về các chủ đề cụ thể;

3) cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu, - bao gồm khối lượng lớn thông tin khác nhau;

Theo hình thức sở hữu, nguồn lực thông tin là:

1) quốc gia - các nguồn lực, bất kể nội dung, hình thức, thời gian và địa điểm hình thành, hình thức sở hữu, nhằm đáp ứng nhu cầu của công dân, xã hội, nhà nước, bao gồm:

2) tình trạng - đối tượng của quyền sở hữu nhà nước;

3) tiện ích - đối tượng của quyền sở hữu chung;

4) riêng tư - Đối tượng của quyền sở hữu tư nhân.

Theo khả năng sử dụng, nguồn thông tin là:

1) dùng một lần - được sử dụng khi nhận được trong một khoảng thời gian ngắn để đưa ra quyết định một lần;

2) sử dụng liên tục - mua một lần và tái sử dụng;

3) định kỳ - đến sau một thời gian nhất định và được sử dụng một lần.

IR dùng một lần được sử dụng để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể trong một khoảng thời gian giới hạn, do đó việc tạo ra chúng có thể cần thêm kinh phí. Ví dụ: thông tin về trạng thái thị trường tại thời điểm phát hành sản phẩm mới có thể được tạo ra bởi các chuyên gia doanh nghiệp hoặc có thể được mua từ một doanh nghiệp chuyên biệt, nhưng thông tin này sẽ chỉ được sử dụng tại thời điểm quyết định các điều kiện. gia nhập thị trường trong thời gian nhất định.

Trong quá trình tổ chức xử lý IR định kỳ, cần lưu ý rằng trên cơ sở IR sơ cấp tạo ra một lượng lớn thông tin phân tích cần thiết cho việc ra quyết định của các nhà quản lý các bộ phận chức năng ở mọi cấp độ của cơ quan quản lý. sự quản lý.

Về hệ thống điều khiển, thông tin có thể là: đầu vào - nhận từ bên ngoài; ngày nghỉ - do doanh nghiệp cung cấp cho môi trường; nội bộ - Sản xuất và sử dụng trong doanh nghiệp, bộ phận.

Mục tiêu chính của tiêu chí phân loại này là phân bổ các vai trò trong việc tạo ra và quản lý IR và các luồng thông tin.

Tùy thuộc vào các giai đoạn của vòng đời IR, có:

MỘT) được phát triển - được đặc trưng bởi mức chi phí hiện tại cao;

b) sơ đẳng - được phân phối lần đầu tiên, trong một khoảng thời gian nhất định, có đặc điểm là giá cao do chi phí phát triển;

V) có thể nhân rộng - được sử dụng để phân phối lặp lại, có đặc điểm là chi phí sản xuất bản sao thấp, đặc tính chức năng của tài nguyên thông tin quyết định mức giá;

G) kho lưu trữ - Được tàng trữ và sử dụng không thường xuyên trong quá trình sản xuất.

Tiêu chí phân loại này có ý nghĩa đặc biệt trong điều kiện IR là một sản phẩm thông tin.

Sản phẩm thông tin - thông tin dạng văn bản được chuẩn bị phù hợp với nhu cầu của người dùng và được trình bày dưới dạng sản phẩm. Sản phẩm thông tin là các sản phẩm phần mềm, cơ sở dữ liệu, ngân hàng dữ liệu… Sản phẩm của hệ thống thông tin là công nghệ thông tin, được đặc trưng bởi một số tính năng của một sản phẩm vật chất cổ điển.

Giai đoạn trong vòng đời của sản phẩm xác định chi phí nguyên vật liệu và thời gian cho quá trình sản xuất, phạm vi công việc, tác động có thể có của việc sử dụng tại một thời điểm cụ thể và trạng thái trong hệ thống sản xuất. Ở mỗi giai đoạn của vòng đời IR, cần có các phương pháp quản lý riêng lẻ.

Theo mức độ thực dụng, chúng được chia thành: bắt buộc - nguồn lực mà không có thì không thể đưa ra quyết định; mong muốn - góp phần nâng cao chất lượng các quyết định được đưa ra, giảm mức độ không chắc chắn; dư thừa - không ảnh hưởng đáng kể đến quyết định được đưa ra hoặc gây khó khăn cho việc đưa ra quyết định do lượng thông tin quá lớn. IR quá mức dẫn đến giảm hiệu quả sử dụng của chúng.

Ảnh hưởng ngày càng tăng của CNTT-TT đối với hoạt động kinh tế của doanh nghiệp đã dẫn đến việc thành lập các bộ phận tại doanh nghiệp Ucraina có chức năng quản lý các luồng thông tin cả bên trong và bên ngoài tổ chức - các bộ phận công nghệ thông tin (hỗ trợ thông tin và phân tích), vai trò của bộ phận này sẽ tăng.

Chi phí để có được IR là: trả - yêu cầu đầu tư vốn có mục tiêu; miễn phí - được nhận dưới dạng sản phẩm phụ trợ trong hoạt động của doanh nghiệp hoặc được phân phối miễn phí.

Việc phân loại này xuất phát từ nhu cầu quản lý nguồn tài chính cho việc tạo ra, cung cấp và sử dụng công nghệ thông tin; phải đặc biệt chú ý đến vấn đề giá trị của thông tin.

Theo phương pháp lấy IP, có: chuyên biệt - việc nhận chúng được lên kế hoạch trước; có thể được đặt hàng từ các tổ chức hoặc bộ phận bên thứ ba của doanh nghiệp và được nhận trong một khoảng thời gian nhất định; phụ trợ (không chuyên dụng) - thu được dưới dạng sản phẩm bổ sung trong quá trình hoạt động kinh tế của doanh nghiệp hoặc từ môi trường; biên nhận của họ được cung cấp trước và được thực hiện có mục đích khi cần thiết; ngẫu nhiên - việc nhận của họ không được mong đợi hoặc lên kế hoạch trước.

sự tham gia vào chủ đề quản lý IR là: chức năng - việc hình thành, xử lý và sử dụng chúng được giả định theo danh sách các công việc, được thực hiện phù hợp với đặc điểm hoạt động; Ngoài ra - việc hình thành, xử lý và sử dụng chúng được coi là danh sách các công việc được thực hiện phù hợp với các đặc tính hiệu suất bổ sung.

Hai tiêu chí cuối cùng đặc trưng cho IR có tính đến việc tạo ra chúng và nhằm mục đích làm nổi bật thông tin sơ cấp và thứ cấp, có tính đến các nguồn lực dành cho việc thu thập nó.

Đằng sau sự phản ánh trên phương tiện vật chất, IR có thể là điện tử; trên phương tiện cứng (giấy, đĩa mềm, đĩa, ổ đĩa flash, v.v.); truyền thống. Nghiên cứu đang được thực hiện bằng cách sử dụng các loại phương tiện truyền thông mới về cơ bản: ảnh ba chiều, phân tử, tinh thể, v.v. Các công nghệ truyền thông được thiết kế để truyền tải nhiều loại thông tin khác nhau (dữ liệu, âm thanh, hình ảnh) nhận được từ nhiều phương tiện khác nhau thông qua các kênh tích hợp đang được cải thiện rất nhanh.

Theo phương thức sử dụng, IR là: để sử dụng trong phạm vi hẹp, giá trị của IR tăng lên dưới sức mạnh độc quyền; để sử dụng rộng rãi, tăng giá trị khi phân phối.

Theo Luật “Về thông tin” của Ukraina (Điều 53), “các nguồn thông tin của Ukraina bao gồm tất cả thông tin thuộc về nó, bất kể nội dung, hình thức, thời gian và địa điểm tạo ra”, hình thức sở hữu, nhằm đáp ứng nhu cầu của công dân, xã hội, nhà nước (Hình .1.3).

IR, được cung cấp bằng phương tiện điện tử, đạt được trạng thái mới về chất, có sẵn để tái tạo nhanh chóng các thông tin cần thiết và trở thành yếu tố quan trọng nhất trong sự phát triển kinh tế xã hội của xã hội.

Sự hình thành IR và việc sử dụng chúng một cách có hệ thống đang trở thành đối tượng quan tâm chính trị và kinh tế ở cả cấp độ quốc gia và quốc tế. Nguồn vốn khổng lồ được phân bổ hàng năm cho việc phát triển công nghệ hỗ trợ công nghệ thông tin.

Cần xác định các vấn đề về cung cấp nguồn lực thông tin phục vụ quản lý các quá trình kinh tế, an ninh quốc gia, các lĩnh vực xã hội và chính trị - xã hội. Nguồn lực thông tin trong quản lý các quá trình kinh tế bao gồm: cấp quốc gia, cấp ngành, cấp khu vực và cấp đơn vị kinh tế. Nhiệm vụ và mục tiêu quản lý ở mỗi cấp xác định thành phần và khối lượng IR cần thiết cũng như phương pháp sử dụng chúng.

cấp quốc gia quản lý giải quyết các vấn đề về giám sát, phân tích và dự báo kinh tế vĩ mô; bảo đảm an ninh kinh tế; kiểm soát các hoạt động của chính quyền tiểu bang, khu vực và địa phương. Giám sát hoạt động kinh tế của doanh nghiệp đòi hỏi phải truy cập kịp thời vào IP thích hợp. Hệ thống kiểm soát hoạt động của các cơ quan chính quyền nhà nước, địa phương và cấp ngành cung cấp bản phân tích về chất lượng thực hiện các chức năng được giao, chi tiêu ngân sách và xác định các vi phạm.

cấp ngành quản lý giải quyết vấn đề đảm bảo tiến bộ khoa học công nghệ, tăng năng suất lao động, chất lượng sản phẩm, tăng khối lượng sản xuất. Các loại tài liệu tham khảo khoa học, kỹ thuật, tiếp thị và quy định của IR cung cấp giải pháp cho những vấn đề này.

cấp khu vực quản lý và yêu cầu về nguồn lực thông tin tương tự như cấp quốc gia.

IR An ninh quốc gia phải ngăn chặn các mối đe dọa đối với an ninh quốc gia: khủng hoảng trong các lĩnh vực quan trọng của nền kinh tế (năng lượng, giao thông, hệ thống ngân hàng, v.v.); những khó khăn xã hội do thất nghiệp gia tăng và mức sống giảm sút; sự gia tăng quyền lực của các nhóm tội phạm; chuyển một phần quan trọng nguồn lực quốc gia sang kiểm soát vốn nước ngoài; sự tàn phá của khoa học và văn hóa quốc gia, sự suy giảm trình độ học vấn và văn hóa của người dân, sự truyền bá tư tưởng bạo lực, các phong trào tôn giáo bè phái khác nhau; dòng chảy các nguồn lực tài chính, trí tuệ và thông tin ra nước ngoài; phá sản cấp tiểu bang do nợ trong và ngoài nước tăng mạnh; mất lợi ích chiến lược trên trường quốc tế.

Nguồn lực thông tin trong quản lý các lĩnh vực xã hội, chính trị - xã hội cần đảm bảo giải quyết các nhiệm vụ sau:

1) điều tiết xã hội và giảm bớt sự phân tầng xã hội cũng như căng thẳng trong xã hội;

2) bảo trợ xã hội cho người dân (lương hưu, bảo hiểm xã hội, bảo hiểm thất nghiệp, bảo hiểm tai nạn lao động);

3) phân tích và quản lý dư luận;

4) bảo vệ không gian thông tin thống nhất quốc gia;

5) phát triển trình độ văn hóa và giáo dục của người dân. Nguồn lực chính của hệ thống xã hội là con người. Khái niệm cơ bản

Mục đích của nguồn thông tin trong lĩnh vực này là cung cấp sự bảo trợ xã hội và trình độ văn hóa, giáo dục và chính trị của người dân cũng cần thiết cho sự phát triển của xã hội. Nguồn thông tin chính về tình trạng IR của một người là: dữ liệu đăng ký cá nhân trong hệ thống bảo hiểm xã hội nhà nước; dữ liệu điều tra dân số; khảo sát mẫu hộ gia đình; thăm dò dư luận; dữ liệu xã hội (mức tiêu dùng, thu nhập và tiết kiệm theo nhóm dân số, chỉ số giá tiêu dùng, chi phí sinh hoạt, chi phí của giỏ hàng tiêu dùng).

Nghiên cứu bản chất của IR ở cấp độ vĩ mô giúp hệ thống hóa các đặc tính chính của chúng, bao gồm: tính dễ nhân rộng và phân phối; sự liên quan; không hạn chế về số lượng; tính cố định; sự tuyệt chủng; tính nhất quán trong quá trình sử dụng; hiệu quả (khả năng đạt được những thay đổi quan trọng); tính đại diện; nội dung; sự đầy đủ; tính kịp thời; sự chính xác; độ tin cậy; kết cấu; tính nhất quán, v.v.

Tài nguyên thông tin ở cấp độ vi mô nghĩa là thông tin có giá trị đối với doanh nghiệp và có giá trị như các tài nguyên vật chất khác. Nếu chúng ta xem xét sở hữu trí tuệ ở cấp độ vi mô thì chúng là sản phẩm trực tiếp của hoạt động trí tuệ của một bộ phận dân số lao động có trình độ của đất nước.

Nói cách khác, IR được xác định, về bản chất, với tất cả thông tin hữu ích mà nó tạo ra xã hội hoặc cộng đồng toàn cầu.

Cơ sở của IR thông minh là kết quả của hoạt động sáng tạo, nghiên cứu và phát triển khoa học (R&D), giúp tạo ra các sản phẩm công nghệ cao và sử dụng các ý tưởng khoa học kỹ thuật được ghi lại trong nhiều tài liệu và ấn phẩm khác nhau. IR hoạt động được phân biệt là một phần đặc biệt, tức là thông tin có sẵn để tìm kiếm, lưu trữ, xử lý tự động (chương trình, cơ sở dữ liệu, cơ sở tri thức, kho dữ liệu, tài liệu, v.v.) và để sử dụng rộng rãi.

Hiệu quả sử dụng tài nguyên thông tin được xác định bằng tỷ lệ phần hoạt động của chúng trên tổng khối lượng tài nguyên thông tin.

Trong xã hội thông tin, công nghệ thông tin được coi là nhân tố quan trọng tạo nên những thay đổi về chất trong đời sống xã hội. Đồng thời, khá phù hợp với thực tế của nền văn minh hiện đại, có hai phương án khai thác công nghệ thông tin: một mặt là sử dụng tin học hóa trong công nghiệp và lĩnh vực xã hội, mặt khác là chuyển đổi sang các phương pháp hậu công nghiệp có tổ chức cao để tự thực hiện các quy trình thông tin.