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A Teoria da Informação está situada dentro da cibernética, onde a informação se mostra como uma medida probabilística. Esta teoria tem um grande interesse pelo funcionamento dos sinais, pelas transformações energéticas mediante a codificação da mensagem e sua de codificação.
Tópico 2 – Parte II: Fundamentos da Teoria de Informação Profs. Levy Boccato e Romis Attux – DCA/FEEC/UNICAMP 13 3.3. Entropia e Codificação de Fonte Para exemplificar o uso do conceito de entropia no âmbito da teoria de codificação, lidaremos com o conceito de codificação de fonte. Trata-se, fundamentalmente, do
P1. H()A =0 sse pi =1 para algum i e pj =0, j=1, ,i −1,i +1, ,M. O limiar inferior da entropia corresponde portanto à ausência de incerteza sobre a saída da fonte. P2. H()A =log2 M sse pi =1 M,∀i =1, ,M,isto é, sse todos os símbolos forem equiprováveis. O limiar superior da entropia corresponde assim ao máximo da incerteza.
quanto mais incerto for o evento , maior é sua informação. i. e. A entropia na teoria da informação corresponde, portanto, à incerteza probabilística associada a uma distribuição de probabilidade. Definição 1 – A . entropia de ShannonH(X) de uma variável aleatória discreta . X, com função de massa de probabilidade . f. x (x), x
A entropia na teoria da informação é diretamente análoga à entropia na termodinâmica estatística. A analogia resulta quando os valores da variável aleatória designam energias de microestados, então a fórmula de Gibbs para a entropia é formalmente idêntica à fórmula de Shannon.
A medida chave em teoria da informação é a entropia. A entropia é o grau de aleatoriedade, de indeterminação que algo possui. Quanto maior a informação, maior a desordem, maior a entropia. Quanto menor a informação, menor a escolha, menor a entropia. [1]
sentou esta teoria, e o conceito central foi a entropia de uma fonte de informa¸c˜ao. Nascia a´ı a Teoria da Informa¸c˜ao, e o conceito de entropia ganhava uma nova faceta: agora ele dizia como armazenar e transmitir informac˜ao de maneira mais econˆomica. Com ele
