Sıkıştırma oranı. Bilginin sıkıştırılması Algoritmaların sistem gereksinimleri

Dış basıncın etkisi altındaki herhangi bir madde sıkıştırılabilir, yani hacmini bir dereceye kadar değiştirir. Bu nedenle, artan basınçlı gazlar hacimlerini çok önemli ölçüde azaltabilir. Dış basınç değiştiğinde sıvı, hacim değişikliklerine daha az maruz kalır. Katıların sıkıştırılabilirliği daha da azdır. Sıkıştırılabilirlik bağımlılığı yansıtır fiziki ozellikleri molekülleri (atomları) arasındaki mesafeden madde. Sıkıştırılabilirlik, sıkıştırma oranı ile karakterize edilir (Aynı: sıkıştırılabilirlik oranı, sıkıştırma oranı, hacimsel elastik genleşme oranı).

TANIM

Sıkıştırma oranı - bu fiziksel miktar, hacimdeki göreceli değişikliğin, maddenin hacminde bir değişikliğe neden olan basınçtaki değişime bölünmesine eşittir.

Sıkıştırma oranı için, çoğunlukla veya harfleri olmak üzere çeşitli adlandırmalar vardır. Formül olarak sıkıştırma oranı şu şekilde yazılır:

burada eksi işareti, basınçtaki bir artışın hacimde bir azalmaya yol açtığı ve bunun tersi olduğu gerçeğini yansıtır. Diferansiyel biçimde, katsayı şu şekilde tanımlanır:

Hacim, maddenin yoğunluğu ile ilgilidir, bu nedenle, sabit kütlede basınç değişikliği işlemleri için yazabilirsiniz:

Sıkıştırma oranının değeri, maddenin yapısına, sıcaklığına ve basıncına bağlıdır. Yukarıdakilerin hepsine ek olarak, sıkıştırma oranı, basıncın değiştiği işlemin türüne bağlıdır. Bu nedenle, bir izotermal proseste sıkıştırma oranı, adyabatik bir proseste sıkıştırma oranından farklıdır. İzotermal sıkıştırma oranı şu şekilde tanımlanır:

t \u003d sabit noktasında kısmi türev nerede.

Adyabatik sıkıştırma oranı şu şekilde bulunabilir:

sabit entropide (S) kısmi türev nerede. Katılar için, izotermal ve adyabatik sıkıştırılabilirlik katsayıları çok az farklılık gösterir ve bu fark genellikle ihmal edilir.

Adyabatik ve izotermal sıkıştırılabilirlik katsayıları arasında aşağıdaki denklemde gösterilen bir ilişki vardır:

nerede ve sabit hacim ve basınçta özgül ısı.

Sıkıştırma Oranı Birimleri

Sıkıştırılabilirlik faktörü için temel SI ölçü birimi:

Problem çözme örnekleri

ÖRNEK 1

Bilgi sıkıştırma ilkeleri

Herhangi bir bilgi sıkıştırma yöntemi, bilgi kaynağı modeline veya daha spesifik olarak artıklık modeline dayanır. Başka bir deyişle, bilgiyi sıkıştırmak için ne tür bilgilerin sıkıştırıldığına dair bazı bilgiler kullanılır - bilgi hakkında herhangi bir bilgi olmadan, hangi dönüşümün mesajın hacmini azaltacağı konusunda kesinlikle hiçbir varsayımda bulunulamaz. Bu bilgi sıkıştırma ve açma işleminde kullanılır. Artıklık modeli, sıkıştırma aşamasında da oluşturulabilir veya parametrelendirilebilir. Giriş verilerine dayalı olarak bilgi artıklık modelini değiştirmeye izin veren yöntemlere uyarlamalı denir. Uyarlanmayan, genellikle iyi tanımlanmış ve değişmemiş özelliklerle çalışmak için kullanılan dar kapsamlı algoritmalardır. Yeterince evrensel algoritmaların ezici çoğunluğu, bir dereceye veya diğerine uyarlanabilir.

Herhangi bir bilgi sıkıştırma yöntemi, birbirine ters olan iki dönüşümü içerir:

  • sıkıştırma dönüşümü;
  • genişleme dönüşümü.

Sıkıştırma dönüşümü, orijinalden sıkıştırılmış bir mesaj sağlar. Dekompresyon, orijinal mesajın (veya yaklaşık değerinin) sıkıştırılmış olandan alınmasını sağlar.

Tüm sıkıştırma yöntemleri iki ana sınıfa ayrılır

  • kayıpsız,
  • kayıplarla.

İkisi arasındaki temel fark, kayıpsız sıkıştırmanın orijinal mesajı doğru bir şekilde yeniden yapılandırma yeteneği sağlamasıdır. Kayıplı sıkıştırma, orijinal mesajın yalnızca belirli bir yaklaşık değerini, yani orijinal mesajdan farklı, ancak önceden belirlenmiş bazı hatalar içinde elde etmenizi sağlar. Bu hatalar başka bir model tarafından belirlenmelidir - alıcıya hangi verilerin ve hangi doğrulukla sunulacağını belirleyen ve hangilerinin atılması kabul edilebilir olan alıcının modeli.

Sıkıştırma Algoritmasının Özellikleri ve Uygulanabilirliği

Sıkıştırma oranı

Sıkıştırma oranı, ana uygulama kalitesini ifade eden sıkıştırma algoritmasının temel özelliğidir. Sıkıştırılmamış verilerin boyutunun sıkıştırılmış verilere oranı olarak tanımlanır, yani:

k = S Ö / S c,

nerede k - Sıkıştırma oranı, S o, sıkıştırılmamış verilerin boyutudur ve S c - sıkıştırılmışın boyutu. Bu nedenle, sıkıştırma oranı ne kadar yüksekse, algoritma o kadar iyidir. Belirtilmelidir:

  • eğer k \u003d 1 ise, algoritma sıkıştırmaz, yani, girişe eşit büyüklükte bir çıktı mesajı alır;
  • eğer k < 1, то алгоритм порождает при сжатии сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.

İle durum 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 Desen: E: bit tam olarak 2'dir n ... Daha sonra uzunluğa eşit veya daha kısa olan farklı mesajların sayısı n (en az bir daha kısa mesaj varsa) 2'den az olacaktır n ... Bu, tüm orijinal mesajları net bir şekilde sıkıştırılmış bir mesajla eşleştirmenin imkansız olduğu anlamına gelir: ya orijinal mesajların bazıları sıkıştırılmış bir temsile sahip olmayacak ya da birkaç orijinal mesaj aynı sıkıştırılmış olana karşılık gelecektir, yani ayırt edilemezler.

Sıkıştırma oranı sabit bir oran (ses, görüntüler vb. İçin bazı sıkıştırma algoritmaları, örneğin A-kuralı, μ-kuralı, ADPCM) veya değişken olabilir. İkinci durumda, belirli bir mesaj için belirlenebilir veya bazı kriterlere göre değerlendirilebilir:

  • ortalama (genellikle bazı test veri kümelerinde);
  • maksimum (en iyi sıkıştırma durumu);
  • minimum (en kötü durumda sıkıştırma);

veya bir başkası. Bu durumda kayıplı sıkıştırma oranı, büyük ölçüde izin verilen sıkıştırma hatasına veya kalite, genellikle bir algoritma parametresi görevi görür.

Kayıp toleransı

Sıkıştırma algoritmalarını ayırt etmek için ana kriter, yukarıda açıklanan kayıpların varlığı veya yokluğudur. Genel olarak, kayıpsız sıkıştırma algoritmaları, herhangi bir veri türüne uygulanabilmeleri açısından çok yönlüdür, ancak kayıp sıkıştırmasının kullanımı gerekçelendirilmelidir. Bazı veri türleri herhangi bir kaybı kabul etmez:

  • anlambilimlerinde kaçınılmaz olarak değişime yol açan sembolik veriler: programlar ve kaynak kodları, ikili diziler vb.
  • kritik hatalara yol açabilecek değişiklikler: örneğin, tıbbi ölçüm ekipmanlarından veya hava taşıtı, uzay aracı vb. kontrol cihazlarından elde edilen hayati veriler
  • veriler tekrar tekrar sıkıştırma ve açma işlemine tabi tutulur: çalışan grafik, ses, video dosyaları.

Ancak, kayıplı sıkıştırma, iyi sıkıştırılmayan önemsiz bilgileri atarak çok daha yüksek sıkıştırma oranları elde etmenizi sağlar. Dolayısıyla, örneğin, kayıpsız ses sıkıştırma algoritması FLAC, çoğu durumda sesi 1,5-2,5 kat sıkıştırmanıza izin verirken, kayıplı Vorbis algoritması, parametre ayarla Kabul edilebilir ses kalitesi korunurken kalite 15 kata kadar sıkıştırılabilir.

Algoritma sistemi gereksinimleri

Farklı algoritmalar, üzerinde çalıştıkları farklı miktarda bilgi işlem sistemi kaynağı gerektirebilir:

  • rAM (ara veriler için);
  • kalıcı hafıza (program kodu ve sabitler için);
  • işlemci süresi.

Genel olarak, bu gereksinimler algoritmanın karmaşıklığına ve "zekasına" bağlıdır. Genel bir eğilim olarak, bir algoritma ne kadar iyi ve çok yönlü olursa, makineden o kadar çok talepte bulunur. Bununla birlikte, belirli durumlarda, basit ve kompakt algoritmalar daha iyi performans gösterebilir. Sistem gereksinimleri, tüketicilerin niteliklerini belirler: Bir algoritma ne kadar az talepkarsa, o kadar basit ve dolayısıyla kompakt, güvenilir ve ucuz bir sistem çalışabilir.

Sıkıştırma ve açma algoritmaları çiftler halinde çalıştığından, oran sistem gereksinimleri onlara. Genellikle bir algoritmayı karmaşıklaştırabilir, diğerini büyük ölçüde basitleştirebilirsiniz. Böylece üç seçeneğimiz olabilir:

Sıkıştırma algoritması, kaynakları açma algoritmasından çok daha fazla talep eder. Bu en yaygın ilişkidir ve çoğunlukla sıkıştırılmış verilerin birden çok kez kullanılacağı durumlarda geçerlidir. Örnekler arasında dijital ses ve video oynatıcılar bulunur. Sıkıştırma ve açma algoritmaları kabaca eşit gereksinimlere sahiptir. Bir iletişim hattı için en kabul edilebilir seçenek, sıkıştırma ve açma iki ucunda bir kez gerçekleştiğinde. Örneğin, telefon olabilir. Sıkıştırma algoritması, açma algoritmasından önemli ölçüde daha az zahmetlidir. Oldukça egzotik bir durum. Vericinin ultra taşınabilir bir cihaz olduğu, mevcut kaynakların miktarının çok kritik olduğu durumlarda kullanılabilir, örneğin bir uzay aracı veya büyük bir dağıtılmış sensör ağı veya çok küçük bir alanda gerekli olan verileri paketten çıkarabilir. vakaların yüzdesi, örneğin CCTV kameraları kaydetme.

Ayrıca bakınız


Wikimedia Vakfı. 2010.

Diğer sözlüklerde "Bilgi Sıkıştırma" nın ne olduğunu görün:

    bilgilerin sıkıştırılması - bilgilerin birleştirilmesi - [L.G. Sumenko. İngilizce Rusça Bilgi Teknolojisi Sözlüğü. M.: GP TsNIIS, 2003.] Konular bilişim teknolojisi genel olarak Eşanlamlılar bilgi azaltma EN bilgi azaltma ...

    BİLGİ SIKIŞTIRMA - Bilginin (veri) orijinalinden daha az bitte (veri sıkıştırma) sunumu. Fazlalıkların ortadan kaldırılmasına dayanır. S. ve. bilgi kaybı olmadan ve çözülen görevler için önemsiz olan bazı bilgilerin kaybı ile. ... için ... Ansiklopedik Psikoloji ve Pedagoji Sözlüğü

    uyarlamalı kayıpsız sıkıştırma - - [L.G. Sumenko. İngilizce Rusça Bilgi Teknolojisi Sözlüğü. Moskova: GP TsNIIS, 2003.] Genel olarak konular bilgi teknolojileri EN uyarlamalı kayıpsız veri sıkıştırmaALDC ... Teknik çevirmen kılavuzu

    bilgilerin sıkıştırılması / sıkıştırılması - - [L.G. Sumenko. İngilizce Rusça Bilgi Teknolojisi Sözlüğü. M.: GP TsNIIS, 2003.] Genel olarak konular bilgi teknolojileri EN sıkıştırma ... Teknik çevirmen kılavuzu

    dijital bilgi sıkıştırma - - [L.G. Sumenko. İngilizce Rusça Bilgi Teknolojisi Sözlüğü. M.: GP TsNIIS, 2003.] Genel olarak konular bilgi teknolojileri EN sıkıştırma ... Teknik çevirmen kılavuzu

    Ses basit bir dalgadır ve dijital bir sinyal bu dalganın bir temsilidir. Bu, analog sinyalin genliğinin bir saniye içinde birçok kez depolanmasıyla gerçekleştirilir. Örneğin, sıradan bir CD'de, bir sinyal 44100 kez hafızaya alınır ... ... Wikipedia

    Artıklığı azaltarak veri miktarını azaltan bir işlem. Veri sıkıştırma, standart boyutlu veri yığınlarının sıkıştırılmasını içerir. Kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma arasında bir ayrım yapılır. İngilizce: Veri ... ... Finansal kelime bilgisi

    dijital harita bilgilerinin sıkıştırılması - Dijital kartografik bilgilerin, sunumunun gerekli doğruluğu dahilinde fazlalığın ortadan kaldırılması dahil olmak üzere hacmini azaltmak için işlenmesi. [GOST 28441 99] Dijital haritacılık konuları Genelleme terimleri yöntemler ve teknolojiler ... ... Teknik çevirmen kılavuzu

Sıkıştırma oranı, bir sıkıştırma algoritmasının temel özelliğidir. Orijinal sıkıştırılmamış verilerin hacminin sıkıştırılmış verilerin hacmine oranı olarak tanımlanır, yani: k- Sıkıştırma oranı, S o, başlangıçtaki verilerin miktarı ve S c - sıkıştırılmış hacim. Dolayısıyla, sıkıştırma oranı ne kadar yüksekse, algoritma o kadar verimli olur. Belirtilmelidir:

    eğer k\u003d 1 ise, algoritma sıkıştırmaz, yani çıktı mesajı hacim olarak girdiye eşittir;

    eğer k< 1, то алгоритм порождает сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.

İle durum 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 длинойnbit tam olarak 2 n , uzunluğa eşit veya daha kısa olan farklı mesajların sayısı n(en az bir daha kısa mesaj varsa) 2'den az olacaktır n ... Bu, tüm orijinal mesajları net bir şekilde sıkıştırılmış bir mesajla eşleştirmenin imkansız olduğu anlamına gelir: ya orijinal mesajların bazıları sıkıştırılmış bir temsile sahip olmayacak veya birkaç orijinal mesaj aynı sıkıştırılmış mesaja karşılık gelecek, bu da ayırt edilemeyecekleri anlamına gelir. Bununla birlikte, sıkıştırma algoritması orijinal verilerin boyutunu artırsa bile, boyutlarının 1 bitten fazla artmasının garanti edilememesini sağlamak kolaydır. Daha sonra, en kötü durumda bile eşitsizlik meydana gelecektir: Bu şu şekilde yapılır: Sıkıştırılmış veri miktarı orijinalinden daha az ise, sıkıştırılmış verileri onlara "1" ekleyerek iade edin, aksi takdirde orijinal verileri döndürürüz bunlara "0" ekleyerek). Bunun sözde C ++ 'da nasıl uygulandığına dair bir örnek aşağıda gösterilmiştir:

bin_data_t __compess (bin_data_t input) // bin_data_t, değişken uzunluktaki bitlerin keyfi bir dizisi anlamına gelen bir veri türüdür

bin_data_t output \u003d arch (giriş); // bin_data_t arch (bin_data_t input) işlevi bazı veri sıkıştırma algoritmalarını uygular

eğer (output.size ()

output.add_begin (1); // function bin_data_t :: add_begin (bool __bit__), dizinin başlangıcına __bit__'e eşit bir bit ekler

dönüş çıkışı; // sıkıştırılmış diziyi sonuna "1" ekleyerek döndür

else // aksi halde (sıkıştırılmış veri miktarı orijinal boyuttan büyük veya ona eşitse)

input.add_begin (0); // orijinal diziye "0" ekleyin

dönüş girişi; // orijinal dosyayı eklenen "0" ile döndür

Sıkıştırma oranı sabit (ses, görüntü vb. İçin bazı sıkıştırma algoritmaları, örneğin A-kuralı, μ-kuralı, ADPCM, kesilmiş blok kodlama) veya değişken olabilir. İkinci durumda, her bir özel mesaj için belirlenebilir veya bazı kriterlere göre değerlendirilebilir:

    ortalama (genellikle bazı test veri kümelerinde);

    maksimum (en iyi sıkıştırma durumu);

    minimum (en kötü durumda sıkıştırma);

ya da her neyse. Bu durumda kayıplı sıkıştırma oranı, büyük ölçüde izin verilen sıkıştırma hatasına veya kalite, genellikle bir algoritma parametresi görevi görür. Genel olarak, yalnızca kayıplı veri sıkıştırma teknikleri sabit bir sıkıştırma oranı sağlayabilir.

Sıkıştırma algoritmalarını ayırt etmek için ana kriter, yukarıda açıklanan kayıpların varlığı veya yokluğudur. Genel olarak, kayıpsız sıkıştırma algoritmaları, kullanımlarının her tür veri için kesinlikle mümkün olduğu ve kayıplı sıkıştırma kullanma olasılığının gerekçelendirilmesi açısından evrenseldir. Bazı veri türleri için, ilke olarak bozulma kabul edilemez. Aralarında

    anlambilimlerinde kaçınılmaz olarak değişime yol açan sembolik veriler: programlar ve kaynak kodları, ikili diziler vb.

    kritik hatalara yol açabilecek değişiklikler: örneğin, tıbbi ölçüm ekipmanından veya hava taşıtı, uzay aracı vb. kontrol cihazlarından elde edilen hayati veriler;

    ara veriler, grafik, ses ve video verilerinin çok aşamalı işlenmesinde tekrar tekrar sıkıştırma ve kurtarmaya tabi tutulur.

Sezon başına sekiz bölüm hala böyle bir dizi için yeterli değil, hikayenin gerçekten gelişecek zamanı yoktu ama yine de bundan sonra ne olacağını merak ediyorum, bu iyi. Üstelik ikinci sezon da onaylandı. Yine de son bölüm oldukça sıkıcıydı.

Ücretli Piper'ın ekibi sunum sırasında Ehrlich'in çürüklerinden yararlandı. Birincisi, olası bir davadan korkan konferans yönetimi (avukat-gitarist aradı), Ücretli Piper'a herhangi bir yarışma olmadan bir sonraki tura çıkma teklifinde bulundu ve ikinci olarak, Ehrlich de onları oteldeki bir süiti bayılttı.


Ehrlich, çok havasız olmasına rağmen, yine de faydalıdır. Ekip böyle bir insana sahip olmalı - traktör kadar kibirli, güçlü, kendini beğenmiş iyimser, her zaman hazır olduğunda aptalca bir fikri olan ve kötü bir küçük çocuğu yumruklayabilen. Ve herkesin bunu yapacak ruhu yok.

Her şey yolunda görünüyor, ancak girişim liderleri Belson'ın sunumuna bakmaya gittiler ve Hooley entegre edilebilecek çok sayıda hizmete sahip olduğu için yalnızca bir dizi farklı işlevselliğe sahip büyük ölçekli bir proje sunmakla kalmadı, aynı zamanda belirli Weisman katsayısı, yani bir sıkıştırma oranı, Payde Piper ile aynıdır. Weisman Factor, iki Stanford danışmanı Weisman ve Misra tarafından gösteri için özel olarak oluşturuldu.

Genel olarak, kötü rakiplerin Richard'ın algoritmasını tersine mühendislik yoluyla mahvettiği ortaya çıktı. Ücretli Piper'ın yarın gösterecek bir şeyi yok.

Ehrlich, onu alkolizmden cinsel tacize kadar tüm ölümcül günahlarla suçlayarak Belson'u trollemeye çalıştı, Jared çıldırdı ve Dinesh ve Guilfoyle yeni bir iş bulmaya çalıştı.

Akşama doğru, Jared polisten serbest bırakıldığında, herkes otelde toplandı ve ne yapacağını düşünmeye başladı. Elbette kamu infazlarının çok popüler olduğuna inanan ve genel olarak tüm bunların gösteri işi olduğuna inanan Ehrlich dışında kimse yarın kendini kamuya açık infazlara maruz bırakmak istemiyor. Her iki durumda da, spor salonundaki her erkeği kişisel olarak mastürbasyon yapması gerekse bile kazanacak. Bu fikir bir patlama ile karşılandı, çünkü son zamanlarda yazdığım gibi, programcılar herhangi bir göreve kapılabilir ve bunun kötü niyetli veya aptal olup olmadığını umursamazlar. Ehrlich'in mümkün olan en kısa sürede herkese yardım edeceğini hesaplarken Richard'ın aklına bir fikir geldi.

Hayır, bu Richard'ın fikri değil.

Ehrlich'in sorununu çözen Payde Peiper'ın ekibidir.

Tahmin edebileceğiniz gibi, her şey yolunda gitti ve Payde Piper 50 bin dolar aldı. Ve Peter Gregory onlara üzgün olmadığını söyledi.

En önemlisi, Peter Gregory'yi bir daha göremeyeceğimiz için üzgünüm. Bu şimdiye kadarki en iyi karakterdi. Yargıç Paid Piper'ın bu kadar çılgın başka bir yatırımcı bulup bulmayacağını bilmiyorum.



Okumanızı öneririz


Görev Küp dışarı çıksın katı madde eşit bir taraf ile çok yönlü baskı yaşanıyor. Küpün kenarı küçültülmüştür. Bir küpün üzerine uygulanan basınç ilkine göre değişirse sıkıştırma oranını ifade edin:
Karar Bir çizim yapalım.


Sıkıştırma oranının tanımına uygun olarak şunu yazıyoruz:

Küpün kenarındaki basıncın neden olduğu değişiklik eşit olduğundan, sıkıştırmadan sonra küpün hacmi () şu şekilde temsil edilebilir:

Bu nedenle, hacimdeki göreceli değişikliği şu şekilde yazıyoruz:

Miktar küçüktür, bu nedenle sıfıra eşitse şunu varsayabiliriz:

Bağıl hacim değişikliğini (1.4) 'ten formül (1.1)' e koyarsak:
Cevap