Bevezetés az informatikába 1. előadás Farkas János KE GTK Informatika Tanszék

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Elérhetőség Farkas János egyetemi adjunktus Informatika Tanszék Tel: 505-956, E-mail: farkas@ke.hu Fogadóóra: hétfő 12-13 között szerda 13:30-14:30 között Szerver: http://matinf.gtk.u-kaposvar.hu Megosztás menüpont farkas 1évf Bevezetés az informatikába – 1. előadás 3 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Értékelés Elmélet: Vizsgaidőszakban írásbeli vizsga (teszt, kifejtő kérdés) Gyakorlat: Szorgalmi időszak utolsó hetében gyakorlati vizsga Érdemjegy: Ha mindegyik rész sikeres, akkor kb. 40-60% arányban (előadás + gyakorlat) Bevezetés az informatikába – 1. előadás 4 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Irodalom Weblapon megtalálható Előadások anyaga előadás után felkerül a weblapra Interneten található anyagok Bevezetés az informatikába – 1. előadás 5 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Fő témakörök Definíciók (Számítástechnika, kibernetika, adat, információ, kommunikáció) Az információ mérése és tárolása (Hartley -elv, Shannon -elv, entrópia, redundancia, információ továbbítás, kódolás, hibajavítás) Számítógép alapismeretek (Neumann-elvek, blokkstruktúra, számrendszerek, számítógép generációk) Számítógép hardver (alaplap, processzor, központi memória, mágneses tárolók, optikai tárolók, képmegjelenítő eszközök, nyomtatók és rajzgép, lapolvasó, digitális fényképezőgépek és kamerák, hangkártya, egyéb eszközök) Számítógép szoftver (operációs rendszer, programfejlesztés) Adatkezelés (adatbázisok, relációs adatbázis) Számítógép hálózatok és szolgáltatások (hálózatok csoportosítása, átviteli közegek, hálózati eszközök, hálózati szolgáltatások [file szerver, print szerver, címtár], Internet és szolgáltatásai [e-mail, ftp, telnet, www, keresés]) Informatika az agrárvertikumban Bevezetés az informatikába – 1. előadás 6 / 35

Definíciók (1) SZÁMÍTÁSTECHNIKA INFORMATIKA (Automatic Data Processing, Computer Science and Engineering) A tudománynak és technikának azon ága, amely az automatikus információkezelés módszereivel és eszközeivel foglalkozik. INFORMATIKA (Informatics, Information Technology) A tudománynak és a technikának azon ága, amely az információfeldolgozással (műveletek végzése adatokon) foglalkozik. Bevezetés az informatikába – 1. előadás 7 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Definíciók (2) KIBERNETIKA (Cybernetics) A gépekben, élő szervezetekben és a társadalomban megvalósuló irányítás és kommunikáció általános törvényszerűségeinek tudománya. Kutatja az organikus és gépi folyamatok közötti analógiát. Az általános használatban az elektronikus számítógépek és egyéb, az elektronikát felhasználó bonyolult automatikus berendezések építésével, tökéletesítésével és gyakorlati alkalmazásával foglalkozó tudományág, amely egységesen tárgyalja az élő szervezetekben és gépekben végbemenő hírközlést és irányítást. Bevezetés az informatikába – 1. előadás 8 / 35

Definíciók (3) ADAT (Data) INFORMÁCIÓ (Information) KOMMUNIKÁCIÓ Tények, fogalmak, eligazítások olyan formalizált reprezentációja (ábrázolása, megjelenítése, tükörképe), amely alkalmas az emberi vagy automatikus eszközök által történő kommunikációra, értelmezésre vagy feldolgozásra. INFORMÁCIÓ (Information) Új ismeretté értelmezett adat KOMMUNIKÁCIÓ Ismeretek cseréje Bevezetés az informatikába – 1. előadás 9 / 35

Döntéshozatali folyamat informatikája Tények, jelenségek újdonság ADAT INFORMÁCIÓ hír x x előzetes x INFORMÁCIÓ x TUDÁS x ismeretek mértékegység mérőszám vezetői TUDÁS DÖNTÉS környezet CSELEKVÉS a rendszer elemeinek vagy struktúrájának megváltoztatása Bevezetés az informatikába – 1. előadás 10 / 35

INFORMÁCIÓ MÉRÉSE ÉS TÁROLÁSA Bevezetés az informatikába – 1. előadás 11 / 35

Vezérlés és szabályozás Bevezetés az informatikába – 1. előadás bemenet szabályozott rendszer Be Ki (közlekedési lámpa) szabályozó kimenet visszacsatolás Nyitott hatásláncú rendszer Zárt hatásláncú rendszer Automatizálás Bevezetés az informatikába – 1. előadás 12 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Információ Jellemző adatok összessége Megjelenési formája kód Jellemzői: optimális kódolás információtartalom mértékegysége az információmennyiség az információ kifejezéséhez szükséges jelek száma egysége a bit (binary digit) Bevezetés az informatikába – 1. előadás 13 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Hartley – elv (1) Legyen n darab különböző szimbólum, amelyekből különböző üzeneteket állítunk elő a x e b k Üzenetek jellemzői: mindegyik ugyanazon szimbólumkészletből való különböző szimbólumokat tartalmazhatnak különböző számú szimbólumokat tartalmazhatnak ugyanazon szimbólumokat, de különböző sorrendben tartalmazhatnak (pl. MÓRA, RÓMA) mindegyik szimbólum hírbe történő kiválasztásának valószínűsége azonos !!! nem veszi figyelembe a csatorna zajossága miatt keletkező bizonytalanságot !!! Bevezetés az informatikába – 1. előadás 14 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Hartley – elv (2) Legyen az üzenet m hosszú Ekkor a lehetséges üzenetek száma: Ez azt jelenti, hogy a hír információtartalma a hír hosszával exponenciálisan nő Jobb lenne, ha a növekedés lineáris lenne, ez logaritmussal elérhető, így Hartley formula (1928) Az információmérték értéke függ a logaritmus alapszámától Bevezetés az informatikába – 1. előadás 15 / 35

Hartley – elv (3) Legyen 2 darab különböző szimbólum, amelyekből 1 szimbólumot kiválasztunk 1 Ez a legkisebb információs értékkel rendelkező hír Ha kettes alapú (bináris) számrendszert választunk, akkor Ezt 1 bit-nek nevezzük (Tukay után) Bevezetés az informatikába – 1. előadás 16 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Hartley – elv (Példák) az angol ábécé 27 karakterből (26 betű + szóköz) áll egy betűjének kiválasztása kb. információt jelent egy hétjegyű telefonszám információ értéke kb. ötös lottónál az elsőre kihúzott szám információ értéke kb. Bevezetés az informatikába – 1. előadás 17 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Shannon – elv (1) 1948 – Shannon (Hartley - elv módosítása) Az információmennyiség nem a jelek számával, hanem előfordulási valószínűségükkel arányos b Legyen n darab különböző szimbólum, amelyekből különböző üzeneteket állítunk elő Az egyes szimbólumokhoz tartozó előfordulási valószínűségek legyenek rendre: x e a k Ekkor a k. szimbólumhoz (jelhez), mint eredményhez tartozó egyedi információ: Bevezetés az informatikába – 1. előadás 18 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Shannon – elv (2) Azért negatív a logaritmus, mert p törtszám, így eredményül pozitív számot kapunk Ha a logaritmus alapszámának 2 -t választunk, akkor I egysége a bit (binary digit), ami két egyenlően valószínű esemény egyikének kiválasztásához tartozó információ- mennyiség ( ). Másképp fogalmazva: két egyenlő valószínűségű esemény közötti választás 1 egység- nyi információt tartalmaz. Ha 2N számú, egyenlően valószínű eseményünk van, akkor bármely esemény kiválasztásával kapott információtartalom: Bevezetés az informatikába – 1. előadás 19 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Shannon – elv (3) A függvényhez tartozó ábra I [bit] 2 1 p 0.5 1 Jól látható, hogy nagyobb p -hez kisebb információ- tartalom tartozik és viszont Bevezetés az informatikába – 1. előadás 20 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Shannon – entrópia (1) Átlagos információtartalom - entrópia Legyen n darab különböző szimbólum, amelyekből különböző üzeneteket állítunk elő Az egyes szimbólumokhoz tartozó előfordulási valószínűségek legyenek rendre: a b x e k Ekkor az információ mértékét az átlagos információtartalom vagy entrópia adja meg: Shannon formula Bevezetés az informatikába – 1. előadás 21 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Shannon – entrópia (2) Speciális esetek egy választás biztosan bekövetkezik, ekkor A közlés entrópiája H = 0, mert az 1. esemény biztosan bekövetkezik, így információtartalma nincs maximális entrópia Ha mindegyik választás valószínűsége azonos, akkor a közlés a legnagyobb bizonytalanságot szünteti meg. Ekkor az átlagos információtartalom (entrópia) azonos az egyetlen választás esetével. Ha H < Hmax , akkor az információközlés redundáns ! Bevezetés az informatikába – 1. előadás 22 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Shannon – Példák (1) Legyen két jelünk, amelyek előfordulási valószínűsége egyenlő, azaz . Ekkor Legyen két jelünk, amelyek előfordulási valószínűségei különbözők: . Ekkor Bevezetés az informatikába – 1. előadás 23 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Shannon – Példák (2) Vegyünk egy normál kockát. Ekkor Vegyünk egy „cinkelt” kockát. Legyenek az egyes számokhoz tartozó valószínűségek: Bevezetés az informatikába – 1. előadás 24 / 35

Redundancia (1) A teljes információközlés azon hányada, amely az információtartalom csökkenése nélkül elhagyható Hmax - H Hmax maximális entrópia H  tényleges entrópia r = Hmax Lehetőséget nyújt a hibák felfedezésére, esetleg javítására Lehet káros is ! Bevezetés az informatikába – 1. előadás 25 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Redundancia (2) Előnyei: Megbízhatóvá teszi az átvitelt Biztosítja az átvitel során előforduló hibák felfedezését, értékelését, javítását (pl: személyi szám, CRC, ECC, RAID) Zajok hatásának csökkentésére is jól használható R edundáns Bevezetés az informatikába – 1. előadás 26 / 35

Példa a redundanciára (1) Bevezetés az informatikába – 1. előadás megvizsgálták az angol írott szöveget redundancia szempontjából az angol ábécé 27 karakterből (26 betű + szóköz) áll így a maximális entrópiája (átlagos információtartalma): ez azt jelenti, hogy ha a szövegben mindegyik karakter, illetve a szóköz azonos gyakorisággal fordulna elő, akkor ennyi bit lenne egy karakter információtartalma ekkor az összes lehetséges betűösszetétel előfordulna, redundancia nem lenne, így bármely betű kiesése esetén lehetetlen lenne azt kitalálni, mert a hiányzó betű egyforma valószínűséggel lehetne bármelyik karakter vagy a szóköz Bevezetés az informatikába – 1. előadás 27 / 35

Példa a redundanciára (2) Bevezetés az informatikába – 1. előadás a szöveg betűi között van statisztikus összefüggés ez azt jelenti, hogy a betűk előfordulásának valószínűsége függ a szövegkörnyezettől, hogy előzőleg milyen betűk jelentek meg 8 betűig megvizsgálva a statisztikus összefüggéseket, az írott szöveg entrópiája: 2.35 bit/karakter a nyelvet jól ismerő még több statisztikus összefüggést ismer, tovább csökken az entrópia Shannon becslése szerint az angol szöveg tényleges entrópiája: H = 1.50 bit/karakter Bevezetés az informatikába – 1. előadás 28 / 35

Példa a redundanciára (3) Bevezetés az informatikába – 1. előadás így a redundancia: ez azt jelenti, hogy az angol írott szövegben a karakterek 69 % -a redundáns, azaz felesleges, érdemi információt nem ad ez lehetőséget ad a hiányzó betűk kitalálására a redundancia adta lehetőségen belül Ezt a lehetőséget azért nem célszerű a nyelv tanulásakor maximálisan kihasználni !!! Bevezetés az informatikába – 1. előadás 29 / 35

Példa a redundanciára (4) Bevezetés az informatikába – 1. előadás lottóhúzásnál a kihúzott számok között nincs semmiféle statisztikus kapcsolat, korreláció ezért a lottóhúzás eredménye teljesen redundancia mentes, a redundancia zérus ez azt jelenti, hogy a rosszul nyomtatott, rosszul hallott vagy hiányzó számot (számjegyet) nem tudjuk kitalálni ha ilyen esetekben szükséges az előforduló hibák felismerése, javítása, akkor az információközlésbe redundanciát kell bevinni Bevezetés az informatikába – 1. előadás 30 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás HÍRKÖZLÉS Bevezetés az informatikába – 1. előadás 31 / 35

Információ továbbítás (átvitel) sémája Mindaz, ami az információt hordozó jeltől eltér akusztikus mechanikai elektromos ZAJ Csa- torna Információ forrás Információ fogadó Adó Vevő Kódoló Dekódoló Kapacitása: az átviteli sebesség felső határa Bevezetés az informatikába – 1. előadás 32 / 35

Kódolás A kódot jellemző leképezés alkalmazása az információ két megjelenési formája között. Célja szerint: előkódolás (redundancia bevitele a kódszóba, vagy kedvezőbb frekvencia összetétel elérése - hibavédelem) moduláció (amplitúdó, frekvencia) demoduláció kódváltás (kódelem készlet növelése vagy csökkentése, a kódszavakban lévő redundancia növelése vagy csökkentése) Bevezetés az informatikába – 1. előadás 33 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Hibajavítás Célja: hibák teljes kiküszöbölése helyes adatok visszaállítása a hibás, zavaros jelekből Alkalmazása: ott, ahol nincs lehetőség a visszacsatolásos hibavédelemre Módszer: olyan kódolás használata, amely elegendő redundanciát tartalmaz Bevezetés az informatikába – 1. előadás 34 / 35

Bevezetés az informatikába – 1. előadás Köszönöm a figyelmet! Bevezetés az informatikába – 1. előadás 35 / 35