Language
Country/Area
No result found
سر نظرية المعلومات: كيفية استخدام الإنتروبيا لاختراق بياناتك؟
المفهوم الأساسي للإنتروبيا
وفقًا لتعريف نظرية المعلومات، يمكن اعتبار الإنتروبيا وسيلة لقياس كمية المعلومات. فهو لا يخبرنا فقط عن عدم اليقين في متغير عشوائي، بل يشير أيضًا إلى كمية المعلومات المطلوبة لوصف هذا المتغير. ببساطة، فإن الإنتروبيا العالية تعني عدم يقين عالي، في حين أن الإنتروبيا المنخفضة تشير إلى حالة أكثر يقينًا.
الإنتروبيا هي أداة لقياس كمية المعلومات الموجودة في متغير عشوائي. وكلما زادت إنتروبيا المتغير، زادت كمية المعلومات المطلوبة.
درجة مفاجأة المعلومات
الفكرة الأساسية في نظرية المعلومات هي أن قيمة المعلومات المنقولة تعتمد على درجة مفاجأتها. إذا كان احتمال وقوع حدث ما مرتفعًا، فإن قيمته المعلوماتية منخفضة؛ وعلى العكس من ذلك، إذا كان احتمال وقوع حدث ما منخفضًا، فإن قيمته المعلوماتية مرتفعة. على سبيل المثال، احتمال معرفة أن رقمًا معينًا لن يفوز منخفض للغاية، ولكن احتمال إخبارك بأن رقمًا معينًا سيفوز منخفض للغاية بشكل عام، وبالتالي فإن قيمته المعلوماتية مرتفعة بشكل غير طبيعي.
حساب وتطبيق الإنتروبيا
يعتبر حساب الإنتروبيا مفيدًا في العديد من التطبيقات المختلفة، مثل ضغط البيانات والاتصالات. من خلال تحديد الأحداث الأكثر شيوعًا، يمكن أن تساعدنا الإنتروبيا في تصميم أنظمة ترميز أكثر كفاءة. على سبيل المثال، في الاتصالات النصية، يمكننا أن ندرك أن بعض الحروف تظهر بشكل أكثر تكرارًا من غيرها، وبالتالي نستخدم عددًا أقل من البتات لنقل هذه الحروف عالية التردد، مما يقلل بشكل أكبر من كمية المعلومات المطلوبة.
في ضغط البيانات، يمكن أن تساعدنا عملية حساب الإنتروبيا في فهم أجزاء المعلومات الزائدة عن الحاجة، حتى نتمكن من تحقيق غرض النقل بكفاءة أكبر.
العلاقة بين الانتروبيا والتخصصات الأخرى
لا يقتصر مفهوم الإنتروبيا على نظرية المعلومات، بل يرتبط ارتباطًا وثيقًا أيضًا بالإنتروبيا في الفيزياء الإحصائية. في بعض الحالات، يمكن النظر إلى قيمة المتغير العشوائي على أنها طاقة الحالة المجهرية، وفي هذه الحالة، تكون صيغة شرودنجر وصيغة شانون متشابهتين في الشكل. بالإضافة إلى ذلك، يتمتع مفهوم الإنتروبيا أيضًا بقيمة مرجعية مهمة في مجالات مثل الرياضيات التوافقية والتعلم الآلي.أمثلة عملية على الإنتروبيا
على سبيل المثال البسيط، فكر في رمي العملة المعدنية. إذا كان احتمال ظهور العملة المعدنية على الوجهين الأمامي والخلفي هو 1/2، فإن كل رمية تكون غير مؤكدة تمامًا، وتصل كمية المعلومات المنقولة إلى الحد الأقصى، أي أن إنتروبيا كل رمية هي 1 بت. ومع ذلك، إذا انقلبت العملة المعدنية إلى جانب واحد، فإن عدم اليقين بشأن النتيجة سوف ينخفض، وسوف تنخفض الإنتروبيا تبعاً لذلك.
