Välisrõhu mõju all olevat ainet saab kokkusurutud, see sööb ühe kraadi või teine \u200b\u200bmuudab selle mahtu. Niisiis võivad rõhku suurenemisega gaasid väga oluliselt vähendada selle mahtu. Vedelik sõltub mahu muutusest, kui välise rõhu muutub vähemal määral. Isegi vähem kokkusurutavus tahketes organites. Kokkusuruvus peegeldab sõltuvust füüsikalised omadused Ainete vahemaad oma molekulide vahel (aatomid). Kokkutõmbutavust iseloomustab kokkusurumise suhe (sama: kokkusurutavuse koefitsient, üldise kokkusurumise koefitsient, koefitsient elastne pikendamine).
Määratlus
Kompressiivne koefitsient - see on füüsiline kogusVõrdne mahu suhtelise muutusega jagatud rõhu muutus, mis põhjustab aine mahu muutuse.
Kompressioonikoefitsiendi nimetusi on erinevad, kõige sagedamini on see tähed või. Vormi vormis kirjutatakse kompressioonikoefitsient järgmiselt:
kui miinusmärk kajastab asjaolu, et rõhu suurenemine toob kaasa mahu vähenemise ja vastupidi. Erinevusvormis on koefitsient määratletud järgmiselt:
Helitugevus on seotud aine tihedusega, mistõttu rõhu muutus konstantsel massil, saate kirjutada:
Surveteguri suurus sõltub aine iseloomust, selle temperatuuri ja rõhu iseloomust. Lisaks ülaltoodule sõltub tihendusmäär protsessi liigist, milles rõhu muutus toimub. Seega erineb isotermilisel protsessis kompressioonikoefitsient kompressioonisundist adiabaatilises protsessis. Isotermiline tihenduskoefitsient on defineeritud kui:
kus on privaatne derivaat T \u003d CONST.
Adiabaatiline tihenduskoefitsient võib leida järgmiselt:
kus on erasektori derivaat konstantse entroopia (de). Tahkete ainete puhul varieeruvad kokkusurumiskerimiskoefitsient isotermiline ja adiabaatiline väga vähe ja sageli tähelepanuta jäetud selle erinevusega.
Seal on seos adiabaatiliste ja isotermiliste kokkusurutavus koefitsientide vahel, mis peegeldub võrrand:
kus ja - soojusvõimsus konstantse mahu ja rõhuga.
Surveteguri üksused
Kokkusumpressituskoefitsiendi mõõtmise peamine ühik SI-süsteemis on:
Probleemide lahendamise näited
Näide 1.
Ülesanne
Lase kuubikul tahke EQUALi pool on täis ulatuslikku survet. Külg kuubiku väheneb. Väljendada Kuuba survetsuhet, kui selle suhtes avaldatud rõhk muutub esialgse suhtes
Otsus
Tehke joonistus.
Vastavalt kontsertsiooni koefitsiendi määratlusele kirjutame:
Kuna survet põhjustatud kuubi külje muutus on võrdne, saab kuubi maht pärast kokkusurumise () olla esindatud järgmiselt:
Järelikult kirjutab mahu suhteline muutus järgmiselt:
Suurus on väike, nii et me usume seda võrdne nulliga, siis saate selle:
Me asendame suhtelise muutuse mahtu (1,4) valemis (1.1), meil on:
Vastus
Surveteabe põhimõtted
Teabe kokkusurumise meetodi keskmes on teabeallika mudel või täpsemalt koondamismudel. Teisisõnu, mõningaid andmeid kasutatakse teabe tihendamiseks selle kohta, millist teavet on kokkusurutud - ilma teabe puudumiseta teavet, mida te ei saa eeldusi teha eeldusi, mis konversioon vähendab sõnumi mahtu. Seda teavet kasutatakse tihendusprotsessis ja ralliprotsessis. Redundantsusmudelit saab ehitada või parandada ka tihendusetapis. Meetodid, mis võimaldavad sisendandmete põhjal teabe koondamise mudeli muutmiseks, nimetatakse adaptiivseks. Mitte-adaptiivsed on tavaliselt kitsalt spetsialiseerunud algoritmid töötavad hästi määratletud ja muutumatute omadustega. Üsna universaalse algoritme valdav osa on ühel või teisel viisil adaptiivne.
Mis tahes kompressiooninformatsiooni meetod sisaldab kahte teisendab üksteise juurde tagasi:
kokkusurumise muundamine;
praktika teisendamine.
Survekonversioon pakub allikast suruõnumit. Ralli annab allika sõnumi (või ligikaudse) surutud.
Kõik tihendusmeetodid on jagatud kaheks peamiseks klassiks.
kahjustamata
kahjumiga.
Kardinaalne erinevus nende vahel on see, et kompressioon ilma kahjumiteta annab võimaluse lähteteate täpselt taastada. Kaotusega kokkusurumine võimaldab teil saada ainult mõnda lähenemisviisi algsesse sõnumile, mis erineb allikast, kuid mõnes etteantud vigades. Need vead tuleks kindlaks teha teise mudeli abil - vastuvõtja mudel, määrates kindlaks, millised andmed ja millise täpsusega on saajale oluline ja mis võimaldas ära visata.
Kompressiooni algoritmide ja rakendatavuse omadused
Kompressiivne koefitsient
Surve suhe on peamine iseloomulik kompressiooni algoritmi, mis väljendab peamist rakendatud kvaliteeti. See on defineeritud kui tihendamata andmete suuruse suhe surumiseks, st:
k. = S. O / S. c,
kus k. - kokkusurumise koefitsient, S. O - tihendamata andmete suurus ja S. C - surutud suurus. Seega on suurem kompressioonikoefitsient, algoritm on parem. Tuleb märkida:
kui a k. \u003d 1, algoritm ei suru, see tähendab, et see saab väljundsõnumi suurusega võrdub sisendiga;
kui a k. < 1, то алгоритм порождает при сжатии сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.
Olukord S. k. < 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 n. Mall: E: Bit on täpselt 2 n. . Siis erinevate sõnumite arv, mille pikkus on väiksem või võrdne n. (Kui teil on vähemalt üks sõnum väiksem kui pikkus) on väiksem kui 2 n. . See tähendab, et kõiki allika sõnumeid on võimatu võrrelda
Surve suhe võib olla konstantne koefitsient (mõned heli tihendusalgoritmid, pildid jne, näiteks seadused, μ-õiguslikud, ADPCM) ja muutujad. Teisel juhul võib seda määratleda kas konkreetse sõnumi puhul või mõnede kriteeriumide alusel hinnatud:
keskmine (tavaliselt mõnes katseandmetasandil);
maksimaalne (parim kompressiooni puhul);
minimaalne (halvim kompressioonikott);
või muu. Kadude tihendamise suhe sõltub suuresti lubatud kompressiooniveast või selle kvaliteetmis tavaliselt toimib algoritmi parameetrina.
Kahjude lubatavus
Peamine kriteerium tihendus algoritmide vahe on ülalkirjeldatud kahjude olemasolu või puudumine. Üldjuhul on kokkusurumise algoritmid universaalsed selles mõttes, et neid saab rakendada mis tahes tüüpi andmetel, samas kui kahju kompressiooni kasutamine peab olema põhjendatud. Mõned andmed ei aktsepteeri kahjumit:
sümboolsed andmed, muutus, mis paratamatult toob kaasa oma semantika muutuse: programmid ja nende allika tekstid, binaarsed massiivid jne;
vital olulised andmed, muutused, mis võivad kaasa tuua kriitiliste vigade: näiteks saadud meditsiinilise mõõteseadmete või juhtseadmete õhusõidukite, kosmoselaeva jne.
andmed, korduvalt kokkusurumise ja põlvkonna: töö graafika, heli, videofailid.
Kuid kokkusurumine kaotusega võimaldab teil saavutada palju suured tihendusused, mis on tingitud ebakindla teabe kõrvaldamisest, mis on halvasti kokkusurutud. Niisiis, näiteks algoritmi heli kokkusurumiseks ilma Flaci kahjudeta lahtrisse lubatakse enamasti pigistada heli 1,5-2,5 korda, samas algoritmi kadumise Vorbis, sõltuvalt parameetri seadmine Obesva võib pigistada kuni 15 korda, säilitades samal ajal vastuvõetava helikvaliteedi.
Süsteemi nõuded algoritmi
Erinevad algoritmid võivad nõuda erinevat arvu arvutussüsteemi ressursse, mis täidetakse:
rAM (vaheandmetele);
alaline mälu (programmi koodi ja konstantse raames);
protsessori aeg.
Üldiselt need nõuded sõltuvad algoritmi keerukusest ja "intellektuaalsusest". Üldise suundumuse kohaselt on parem ja universaalne algoritm, suuremad nõuded autoga. Kuid konkreetsetel juhtudel võivad lihtsad ja kompaktsed algoritmid paremini töötada. Süsteemi nõuded määravad oma tarbija omadused: vähem nõudlik algoritm, seda lihtsam ja seega kompaktne, usaldusväärne ja odav süsteem, mida ta saab töötada.
Kuna algoritme kokkusurumise ja ralli töö paari, see oluline ka suhe nõuded süsteemile neile. Sageli saate ühe algoritmi keerulisemaks muuta, mida saate märkimisväärselt lihtsustada. Seega saame olla kolm võimalust:
Kompressiooni algoritm on palju nõudlikum ressurssidele kui arvutus algoritmi. See on kõige tavalisemad suhted ja see kehtib peamiselt juhtudel, kui pärast kokkusurutud andmeid kasutatakse korduvalt. Näite näites saab digitaalseid audio- ja videopleierida. Kompressiooni ja kiituse algoritme on ligikaudu võrdsed nõuded. Kõige vastuvõetavam valik sideliinile, kui kokkusurumine ja arvutus toimub üks kord kahes otsas. Näiteks võib see olla telefon. Kompressiooni algoritm on oluliselt vähem nõudlik kui ralli algoritm. Päris eksootiline juhtum. Seda saab kasutada juhtudel, kui saatja on ultra-kaasaskantav seade, kus olemasolevate ressursside kogus on väga kriitiline, näiteks kosmoseaparaat või suur jaotatud anduri võrk või see võib olla erinevus, mis on vajalik a Väga väike protsent juhtudest, näiteks videovalve kaamerate salvestamine.
Vaata ka
Wikimedia Foundation. 2010.
Vaata, mis on "teabe kokkusurumine" teistes sõnaraamatutes:
kompressin teavet - Tihendusinfo - [L.G.SUMENKO. Inglise Vene Sõnastik infotehnoloogia kohta. M.: GP TSNIIS, 2003.] Teemad infotehnoloogia Üldiselt sünonüümid informatsiooni pitsat maniformatsiooni vähendamine ...
Kompressin teavet - (andmete kokkusurumine) teabe esitamine (andmed) väiksema arvu bitti võrra võrreldes esialgse. Põhineb redundantsuse kõrvaldamisel. Eristage S. ja. Ilma teabe kaotamiseta ja teabe osa kaotamiseta on lahendatud ülesannete vähenemise tähtsusetus. Et ... ... Psühholoogia ja pedagoogika entsüklopeediline sõnastik
teabe adaptiivne kokkusurumine kaotamata - - [L.G.SUMENKO. Inglise Vene Sõnastik infotehnoloogia kohta. M.: GP TSNIIS, 2003.] Teemad Infotehnoloogiad Üldiselt en adaptsieeruvad kadudeta andmed compresserdc ... Tehniline tõlkija kataloog
tihendi / tihendusteave - - [L.G.SUMENKO. Inglise Vene Sõnastik infotehnoloogia kohta. M.: GP TSNNIIS, 2003.] Teemad Infotehnoloogia Üldiselt en tihendamine ... Tehniline tõlkija kataloog
digitaalne tihendusteave - - [L.G.SUMENKO. Inglise Vene Sõnastik infotehnoloogia kohta. M.: GP TSNIIS, 2003.] Teemad Infotehnoloogiad Üldiselt ET Tihendamine ... Tehniline tõlkija kataloog
Heli on lihtne laine ja digitaalne signaal on selle laine esindatus. See saavutatakse analoogsignaali amplituudi mälestamisega ühe sekundi jooksul. Näiteks tavalisel CD-s mäletatakse signaali 44100 korda ... ... Wikipedia
Protsess, mis vähendab andmete hulka, vähendades nende koondamist. Andmete kokkusurumine on seotud standardse suurusega osade kompaktse asukohaga. Eristage kompressioon kahjumiga ja ilma teabe kadumiseta. Inglise keeles: Andmed ... ... Finantsvallanik
digitaalse kartograafilise teabe kokkusurumine - digitaalse kartograafilise teabe töötlemine, et vähendada selle mahtu, sealhulgas ülemääraseid erandeid selle esitamise nõutava täpsuse piires. [GOST 28441 99] Teema kartograafia digitaalsed mõisted ja tehnoloogia ... ... Tehniline tõlkija kataloog
Survetegur on tihendusalgoritmi peamine iseloomulik. See on määratletud kui esmaste tihendamata andmete mahu suhe surutud mahule, st kus k.- kokkusurumise koefitsient, S. O - lähteandmete maht ja S. C - kokkusurutud maht. Seega on suurem kompressioonikoefitsient, algoritm on efektiivsem. Tuleb märkida:
kui a k.\u003d 1, siis algoritm ei suru, st väljundsõnum osutub sisendiga võrdseks;
kui a k.< 1, то алгоритм порождает
сообщение большего размера, нежели
несжатое, то есть, совершает «вредную»
работу.
Olukord S. k.< 1 вполне возможна при
сжатии. Принципиально 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 поскольку число различных
сообщений длинойn.bit on täpselt 2 n. , erinevate sõnumite arv, mille pikkus on väiksem või võrdne n.(Kui teil on vähemalt üks sõnum väiksem kui pikkus) on väiksem kui 2 n. . See tähendab, et kõiki allika sõnumeid ei ole võimalik kindlasti võrrelda: kas mõnedel allikaõnumitel ei ole kokkusurutud vaadet või mitu allika sõnumeid vastavad samale surutud ja seetõttu ei saa neid eristada. Isegi siis, kui kokkusurumise algoritm suurendab lähteandmete suurust, on lihtne tagada, et nende maht oleks tagatud, ei saanud suurendada rohkem kui 1 bitti. Siis isegi kõige halvemal juhul esineb ebavõrdsus: see on tehtud järgmiselt: kui kokkusurutud andmete maht on allika mahust väiksem, tagastame kokkusurutud andmeid, lisades neile "1", vastasel juhul tagastame lähteandmed lisades neile "0"). Näide sellest, kuidas seda rakendatakse pseudo-c ++-ga, kuvatakse allpool:
bin_data_t __Compess (bin_data_t sisend) // bin_data_t - andmeside tüüp, mis tähendab muutuva pikkuse suvaline järjestus
bin_data_t väljund \u003d kaar (sisend); // bin_data_t kaarefunktsioon (bin_data_t sisend) rakendab teatud andmete tihendamise algoritmi
iFPut.Size ()
väljund.Aadd_begin (1); // Bin_Data_t :: ADD_BEGIN (boool __bit__) lisab järjestuse alguses veidi võrdne __bit__
muidu // Vastasel juhul (kui kokkusurutud andmete maht on allika mahuga suurem või võrdne)
iNPUT.ADD_BEGIN (0); // Algse järjestuse lisamine "0"
tagastamise sisend; // Tagasi lähtefaili lisatud "0"
Surve suhe võib olla nii püsiv (mõned heli kokkusurumise algoritmid, pildid jne, näiteks A-seadus, μ-õigus, ADPCM, kärbitud ploki kodeerimine) ja muutujad. Teisel juhul saab seda määratleda kas iga konkreetse sõnumi puhul või hinnatakse mõnede kriteeriumide alusel:
keskmine (tavaliselt mõnede testiandmete komplekt);
maksimaalne (parim kompressiooni puhul);
minimaalne (halvim kompressioonikott);
või muu. Kahjumiga tihendusuhe sõltub suuresti lubatud kompressiooniveast või kvaliteetmis tavaliselt toimib algoritmi parameetrina. Üldisel juhul on püsiv tihendamise suhe võimalik pakkuda ainult kadustega seotud andmete tihendamise meetodeid.
Peamine kriteerium tihendus algoritmide vahe on ülalkirjeldatud kahjude olemasolu või puudumine. Üldiselt on kokkusurumise algoritmid universaalsed selles mõttes, et nende kasutamine on tingitud mis tahes tüübi andmete jaoks tingimusteta, samas kui kaotamise võimalus kahjumiga peaks olema põhjendatud. Mõne moonutamise andmete puhul ei ole põhimõtteliselt lubatud. Nende hulgas
sümboolsed andmed, muutus, mis paratamatult toob kaasa oma semantika muutuse: programmid ja nende allika tekstid, binaarsed massiivid jne;
vital olulised andmed, muutused, mis võivad põhjustada kriitiliste vigade: näiteks saadud meditsiinilise mõõtmise seadmed või juhtseadmete õhusõidukite, kosmoselaeva jne.;
mitmekordselt allutatud kokkusurumise ja taastamise vaheandmete mitmeastmeline töötlemise graafika, heli ja videoandmeid.
Kaheksa episoodi hooajal ei ole sellise seeria jaoks veel piisavad, lugu ei olnud tegelikult aega arendada, kuid siiski on huvitav see, mis juhtub järgmisel ja see on hea. Lisaks kinnitatakse teine \u200b\u200bhooaeg. Kuigi lõplik seeria oli üsna igav.
Meeskond palus paber eemaldati verevalumid Erlich, mis on saadud tema poolt esitluse ajal mõned eelised. Esiteks soovitas konverentsi juhtkond (advokaat-kitarrist kutsutud) Pyadi maksjale minna järgmisesse vooru ilma võistlusteta ja teiseks koputasid ErLich ka talle hotelli sviit.
Erlich, kuigi väga lämbe, kuid sellest on kasu. Meeskonnal peaks olema selline isik - Brazen kui traktor, tungiv, Smag Optimist, kellel on alati valmis idiootiline idee ja ta saab väike poisi omaks võtta. Ja see ei ole piisav selle iga vaimu jaoks.
Kõik tundub olevat hea, kuid käivitamise arvud läksid vaatama BelSSoni esitluse ja ta esitas mitte ainult suuremahulise projekti, millel on hulk erinevaid funktsioone, õnnistust Huli teenuseid, mida saab palju integreerida, kuid Ka teatud Wismani koefitsient, st kompressioonisuhe, tal on sama, mis Piper Piperis. Waismani koefitsient leiutati spetsiaalselt Stanfordi Weismani ja Müüja kahele konsultandile.
Üldiselt selgub, et teised konkurendid jõudsid veel Richard algoritmi kaudu pöördtehnoloogia kaudu. Piet maksja ei ole midagi homme esitama.
Erlich üritas Troll Baloni, süüdistades teda kõigis surelikesse patud alkoholismi seksuaalse ahistamiseni, kuni seksuaalse ahistamiseni oli hulluks hulluks ja Dineasar ja Gilfoil püüdis leida uut töökohta.
Õhtul, kui ta on politsei vabastatud, kogunes kõik hotelli juurde ja hakkasid mõtlema, mida teha. Keegi ei taha ennast homme paljastada, välja arvatud erlich, loomulikult, kes usub, et avalikud hukkamised on väga populaarsed ja üldiselt kõik see näitus äri. Igal juhul läheb ta lüüasaamist, isegi kui ta isiklikult tuleb viivitada saalis igale kuttile. Seda ideed tajuti pauguga, sest nagu ma juba kirjutasin, saavad programmeerijad läbida mis tahes ülesande ja nad ikka veel pahatahtlikud või lollid. Kuna nad arvutasid, millistel tingimustel ErLich katkestab kõike tavalise võimaliku aja jooksul, külastas Richard ideed.
Ei, see ei ole Richardi idee,
See on Piper Piper meeskond lahendab Erlichi ülesande.
Nagu te arvate, kõik lõppes hästi ja makstud piper sai 50 tuhat dollarit. Ja Peter Gregory andis need alla, et ta ei olnud kurb.
Enamik neist soovin Peter Gregory Me enam ei näe. See oli parim iseloom. Ma ei tea, kas kohtunik on makstud erineva investori, sama ebanormaalse.
võrdne nulliga, siis saate selle:
