압축 계수. 압축 정보 압축 계수 Weisman.

압축 정보의 원리

정보 압축 방법의 핵심은 정보 소스의 모델, 또는보다 구체적으로 중복 모델을 놓습니다. 즉, 일부 정보는 어떤 종류의 정보가 압축되는지 정보를 압축하는 데 사용됩니다.이 정보에 대한 정보를 보유하지 않고 어떤 가정도 할 수없는 변환이 메시지의 볼륨을 줄일 수 있습니다. 이 정보는 압축 및 랠리 프로세스에 사용됩니다. 중복 모델은 압축 단계에서 구축되거나 매개 변수를 지정할 수도 있습니다. 정보 데이터를 변경하기위한 입력 데이터를 기초로 허용하는 메소드를 적응 형이라고합니다. 비 적응 형은 일반적으로 잘 정의되고 변경되지 않은 특성을 갖춘 작업에 사용되는 좁게 전문화 된 알고리즘입니다. 상당히 보편적 인 알고리즘의 압도적 인 부분은 한 가지 방법으로 또는 다른 적응 형입니다.

압축 정보의 메소드는 2 개의 변환을 서로 다른 것으로 포함합니다.

압축 변환;
연습을 변환합니다.

압축 변환은 소스에서 압축 된 메시지를 제공합니다. 랠리는 압축에서 소스 메시지 (또는 근사)를 제공합니다.

모든 압축 방법은 두 개의 주요 클래스로 나뉩니다.

손실없이
손실로.

이들 간의 추기경 차이는 손실없이 압축이 소스 메시지를 정확하게 복원 할 수있는 기능을 제공한다는 것입니다. 손실이있는 압축을 사용하면 원본 메시지의 일부 접근 방식, 즉 소스와는 다른 오류가 있지만 미리 결정된 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 오류는 다른 모델 - 수신자의 모델을 결정하여 수신자에게 중요한 데이터와 정확성이 중요한 데이터와 던지기를 허용 할 수있는 데이터를 결정해야합니다.

압축 알고리즘 및 적용 가능성의 특성

압축 계수

압축 비율은 주요인가 품질을 나타내는 압축 알고리즘의 주요 특성이다. 압축되지 않은 데이터의 크기의 비율로 정의됩니다.

케이. = 에스. o / 에스. 씨,

어디 케이. - 압축 계수, 에스. o - 압축되지 않은 데이터의 크기와 에스. c - 압축 크기. 따라서 압축 계수가 높을수록 알고리즘이 더 좋습니다. 그것은 주목해야합니다.

만약 케이. \u003d 1, 알고리즘은 압축되지 않으며, 즉 입력과 동일한 크기로 출력 메시지를 수신합니다.
만약 케이. < 1, то алгоритм порождает при сжатии сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.

상황 S. 케이. < 1 вполне возможна при сжатии. Невозможно получить алгоритм сжатия без потерь, который при любых данных образовывал бы на выходе данные меньшей или равной длины. Обоснование этого факта заключается в том, что количество различных сообщений длиной 엔. 템플릿 : E : 비트는 정확히 2입니다 엔. ...에 그런 다음 더 작거나 같은 길이의 다른 메시지의 수 엔. (길이보다 적어도 하나 이상의 메시지가있는 경우)은 2보다 작습니다. 엔. ...에 즉, 일부 소스 메시지가 압축 된 뷰가 없거나 여러 소스 메시지가 동일한 압축과 일치하지 않으므로 일부 소스 메시지가 확실히 비교할 수 없으므로 구별 할 수 없습니다.

압축비는 일정한 계수 (예 : A- 법률, μ-LAW, ADPCM) 및 변수와 같은 일정한 계수 (일부 음향 압축 알고리즘, 이미지 등) 일 수 있습니다. 두 번째 경우에는 특정 메시지에 대해 정의하거나 일부 기준에 대해 알 수 있습니다.

평균 (일반적으로 일부 테스트 데이터 집합에서);
최대 (최상의 압축의 경우);
최소 (최악의 압축 케이스);

또는 다른 것들. 손실 압축 비율은 허용 압축 오차 또는 그 품질일반적으로 알고리즘 매개 변수로 작동합니다.

손실의 허용 가능성

압축 알고리즘의 차이에 대한 주요 기준은 위에서 설명한 손실의 존재 또는 부재입니다. 일반적인 경우, 압축 알고리즘은 모든 유형의 데이터에 적용될 수 있지만 손실 압축의 사용은 정당화되어야한다는 의미에서 보편적입니다. 일부 유형의 데이터는 손실을 수락하지 않습니다.

상징적 인 데이터, 필연적으로 의미가있는 변화 : 프로그램 및 소스 텍스트, 이진 배열 등;
중요한 데이터, 변화가 중요한 오류로 이어질 수 있습니다 : 예를 들어, 의료 측정 장비 또는 항공기, 우주선 등의 제어 장치에서 얻은
데이터, 압축 및 생성을 반복적으로 적용 : 작업 그래픽, 사운드, 비디오 파일.

그러나 손실이있는 압축은 발생하지 않는 정보를 삭제하여 훨씬 큰 압축 비율을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, FLAC 손실없이 사운드를 압축하기위한 알고리즘은 대부분의 경우 1.5-2.5 배의 소리를 짜내고, vorbis의 손실이있는 알고리즘은 신장의 설정 매개 변수에 따라 쥐어 짜낼 수 있습니다. 수용 가능한 품질의 소리를 유지하면서 최대 15 배.

시스템 요구 사항 알고리즘

다양한 알고리즘은 실행되는 컴퓨팅 시스템의 다양한 수의 리소스가 필요할 수 있습니다.

rAM (중간 데이터의 경우);
영구 메모리 (프로그램 코드 및 상수 하에서);
프로세서 시간.

일반적으로 이러한 요구 사항은 알고리즘의 복잡성과 "지성성"에 의존합니다. 일반적인 추세에 따르면, 더 좋고 보편적 인 알고리즘은 차를 차지하는보다 큰 요구 사항을 더 많이 요구합니다. 그러나 특정 경우에는 간단하고 컴팩트 한 알고리즘이 더 잘 작동 할 수 있습니다. 시스템 요구 사항은 소비자의 자질을 결정합니다. 까다로운 알고리즘, 더 간단하므로 컴팩트하고 신뢰할 수 있으며 싼 시스템이 작동 할 수 있습니다.

압축 및 집회 알고리즘이 쌍을 이루기 때문에 시스템 요구 사항의 비율이 중요합니다. 종종 하나의 알고리즘을 복잡하게 만들 수 있습니다. 다른 것을 크게 단순화 할 수 있습니다. 그래서 우리는 세 가지 옵션을 가질 수 있습니다.

압축 알고리즘은 계산 알고리즘보다 리소스에 훨씬 더 까다 롭습니다. 이것은 가장 일반적인 관계이며, 한 번 압축 된 데이터가 반복적으로 사용되는 경우 주로 적용됩니다. 디지털 오디오 및 비디오 플레이어는 예제의 예에서 주어질 수 있습니다. 압축 및 칭찬의 알고리즘은 거의 동일한 요구 사항 을가집니다. 압축 및 계산이 두 개의 끝에서 한 번 발생하면 통신 회선에 가장 적합한 옵션입니다. 예를 들어 전화 통신 일 수 있습니다. 압축 알고리즘은 랠리 알고리즘보다 훨씬 적은 요구입니다. 꽤 이국적인 경우. 송신기가 사용 가능한 리소스의 양이 매우 중요한 초대형 장치 인 경우, 예를 들어 우주선 또는 대형 분산 센서 네트워크가 매우 중요한 경우에 사용할 수 있습니다. 비디오 감시 카메라를 기록하는 것과 같은 사례의 매우 작은 비율.

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위키 미디어 재단. 2010 년.

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시즌에 8 개의 에피소드가 여전히 그러한 시리즈에 충분하지 않습니다. 그 이야기는 실제로 개발할 시간이 없었지만 여전히 흥미로운 일은 흥미 롭습니다. 그리고 그것은 좋습니다. 또한, 두 번째 시즌이 확인됩니다. 최종 시리즈는 오히려 지루했지만.

팀은 프레젠테이션 중에 그를 얻은 erlich의 타박상에서 제거 된 종이를 지불했습니다. 첫째, 회의 리더십 (변호사 기타리스트)은 Pyad Payer가 경쟁없이 다음 라운드에 가기 위해 Pyad Payer를 제안했으며, 두 번째로, erlich는 또한 그를 호텔에서 스위트 룸을 두 드렸습니다.

erlich는 매우 무겁지만 그것으로부터 혜택을 누릴 수 있습니다. 팀은 트랙터로 뻔뻔스러워해야합니다. 트랙터로 뻔뻔스러워해야합니다. 침투력, 융통스러운 낙천주의자가 항상 준비가되어 있고 어린 소년을 받아 들일 수 있습니다. 이것은이 모든 정신에 충분하지 않습니다.

모든 것이 좋은 것처럼 보입니다. 그러나 시작 인물은 벨사슨의 프리젠 테이션을 보러 갔고, 그는 다양한 기능을 가진 무리의 무리와 대규모 프로젝트뿐만 아니라, 통합 될 수있는 Huli 서비스의 축복, 그러나 많이, 또한 특정 위스만 계수, 즉 압축 비율, 그는 파이퍼 파이퍼에서와 동일합니다. WASMAN 계수는 스탠포드 WEISMAN과 MISER의 시리즈 2 컨설턴트를 위해 특별히 발명되었습니다.

일반적으로 리버드 엔지니어링을 통해 다른 경쟁자가 Richard Algorithm에 도달했음을 밝혀 냈습니다. Piet Payer는 내일 선물 할 것이 없습니다.

Erlich는 성희롱이 될 때까지 알코올 중독에서 알코올 중독으로부터의 모든 필사자에서 그를 비난하고, Jereed는 미쳤다. 그리고 Gilfoil은 새로운 일자리를 찾으려고 노력했다.

저녁까지 Jereed가 경찰에서 풀려 났을 때, 모두가 호텔에서 모여 무엇을 해야할지 생각하기 시작했습니다. 자연히 대중의 사형 집행이 매우 인기가 있고 일반적으로 일반적으로 비즈니스를 믿는 erlich를 제외한 아무도 내일을 노출시키고 싶지 않습니다. 어쨌든 그는 개인적으로 홀의 모든 친구에게 지연되어야한다고해도 패배 할 것입니다. 이 아이디어는 이미 작성했듯이 프로그래머가 모든 작업을 통과 할 수 있고 아직도 악의적 인 IT 또는 어리석은 일을 전달할 수 있기 때문입니다. 그들이 계산 될 때, erlich는 어떤 조건에서 가능한 한 시간 동안 모든 것을 깨뜨릴수록 리처드가 아이디어를 방문했습니다.

아니, 이것은 리처드의 아이디어가 아니라,

이것은 Piper Piper 팀이 erlich의 임무를 해결합니다.

당신이 짐작할 때, 모든 것이 잘 끝났고 유료 파이퍼는 50,000 달러를 받았습니다. 그리고 피터 그레고리는 그가 슬프지 않고 그들을 넘겨주었습니다.

무엇보다도 Peter Gregory가 더 이상 볼 수 없을 것입니다. 그것은 최고의 성격이었습니다. 나는 판사가 지불 한 다른 투자자 인 동일한 비정상을 발견할지 여부를 모릅니다.

외부 압력의 영향을받은 모든 물질은 압축 될 수 있으며, 한 도로 먹거나 다른 사람이 볼륨이 바뀔 것입니다. 따라서 압력이 증가한 가스는 매우 큰 부피를 매우 크게 줄일 수 있습니다. 유체는 외부 압력이 더 적은 범위로 변화 할 때 볼륨의 변화가 가능합니다. 고체 시체에서 압축성이 적습니다. 압축률은 중독을 반영합니다 물리적 특성 분자 사이의 거리의 물질 (원자). 압축성은 압축비 (동일 : 압축성 계수, 포괄적 인 압축 계수, 부피 탄성 확장 계수)을 특징으로합니다.

정의

압축 계수 - 이것은 볼륨의 상대적인 변화와 동일한 압력의 변화로 나눈 값과 동일한 물리적 값이며, 이는 물질의 양의 변화를 일으 킵니다.

압축 계수의 다양한 지정이 있으며, 대부분은 문자 또는 문자입니다. 수식의 형태로 압축 계수는 다음과 같이 작성됩니다.