A cura del prof. Gino Tombolini – Itis ‘Montani’ Fermo
TEORIA DELL'INFORMAZIONE
Una informazione è un frammento della realtà; noi possiamo conoscere tale
realtà attraverso una rappresentazione di essa per mezzo di simboli secondo un
codice convenuto, e che giunge a
noi in
virtù
della
trasmissione di una
certa quantità di questi simboli che chiamiamo messaggio. Un simbolo può
essere, ad esempio, una sensazione che rivela la forma, il colore, il suono,
una parola, una lettera o altro.
Chiamiamo alfabeto l'insieme dei simboli che si applica alla trasmissione
di un determinato tipo di messaggio. L'alfabeto ed i simboli sono tutti utili a
trasmetterci non tutti i
dati
della realtà, ma una certa quantità. Ci
domandiamo : "Come misurare la quantità di informazione trasmessa da un
messaggio ?". La quantità di informazione deve essere indipendente dal tipo
di alfabeto e valida per qualsiasi alfabeto.
Esempio :
Alfabeto I di 16 lettere A....P (A1)
Alfabeto II di 4 lettere A B C D (A2)
Alfabeto III di 2 lettere A B
(A3)
Cerchiamo di trascrivere A1 mediante A2; non possiamo avere corrispondenza
biunivoca tra lettere di A1 e lettere di A2 ma dobbiamo usare due lettere di
A2 per una lettera di A1, ottenendo cosi un codice :
A1
--------A
B
C
D
E
.
.
.
P
A2
----------AA
AB
AC
AD
BA
..
..
..
DD
Ora vi è equivalenza tra i due messaggi trasmessi con A1
adottato mediante A2.
Stesso discorso per A2 mediante A3 :
A2
--------A
B
C
D
o con il codice
A3
--------AA
AB
BA
BB
A1
A4
--------- ----------A
AAAA
B
AAAB
C
AABA
D
AABB
E
ABAA
.
..
.
..
.
..
P
BBBB
Si deduce che scrivendo un messaggio mediante A1 e poi trascrivendolo
mediante A3 (o A2), il messaggio
diventa
quattro volte (o due volte) più
lungo.
E' lecito pensare che la quantità di informazione
trasmessa da
ogni
lettera
di A1 è quattro volte maggiore
(o
due
volte maggiore) di quella
trasmessa da ciascuna lettera di A3 (o A2).
Supponiamo che la quantità di informazione dipenda dal numero
di
simboli dell'alfabeto. Consideriamo unitaria
la quantità di informazione
trasmessa da un alfabeto di 2 soli simboli; allora :
quantità di informazione di A3
quantità di informazione di A2
quantità di informazione di A1
=
=
=
1
2
4
1
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ora
16, 4,
16 = 24
2
sono i logaritmi in base 2 della
4 = 22
2 = 21
quantità
di informazione :
Possiamo scrivere :
I
=
log2 n
I = Quantità di informazione
n = Numero di simboli dell'alfabeto
La
quantità di informazione per simbolo è rappresentata dal numero
di
simboli
dell'alfabeto
binario
necessari
per trascrivere ciascuna
lettera dell'alfabeto utilizzato. E' quindi vero
che
I
dipende
dalla
numerosità dell'insieme a
cui appartiene.
L'unità di misura della quantità
di informazione è il bit (binary digit).
Per un messaggio di N lettere scelte in un alfabeto di n simboli si
hanno nN messaggi possibili quindi l'informazione totale vale :
I = N * log2 n = log2 (nN)
La
quantità di informazione equivale a log2 del
numero
di variazioni
possibili.
Immaginiamo
che i
simboli
siano
tutti equiprobabili
con
probabilità p = 1/n. Si voglia
calcolare
la probabilità
che una sorgente,
prelevando casualmente uno fra n simboli
dell'alfabeto, riesca a produrre
una
particolare configurazione di N simboli (ad es. ABDAACC dove N=7).
Tale probabilità equivale al rapporto tra i casi favorevoli (uno solo) ed il
numero di casi possibili (nN); tale probabilità vale quindi:
p = 1/nN
Ricordando la definizione di quantità di
suddetto, si può scrivere :
informazione
(I) per il caso
I = log2 (nN) = log2 (1/(1/nN)) = log2 (1/p) = - log2 p
Quindi
la quantità di informazione è tanto maggiore
quanto più
p
è
piccolo, cioè tanto più il messaggio è improbabile.
Occorre sottolineare che si può avere anche il caso in cui i simboli non
hanno
tutti uguale probabilità
(pensiamo
ad
una lingua
in
cui alcune
lettere sono più probabili di
altre).
In questo caso la quantità di
informazione di un messaggio è uguale al prodotto delle probabilità di tutte le
lettere che formano
il messaggio,
probabilità che sono classificate e
raggruppate
(es. p(A),
p(B),
...
p(Z)..).
La
probabilità
di
N
lettere equiprobabili risulta :
ptot = pN;
se invece esse non sono equiprobabili :
N
ptot =
∏ p( xi)
i =1
quindi la quantità di informazione totale trasportata dal
gruppo è pari a :
N
N
Itot = log2 1/ptot = -log ptot = -log2(
∏ p( xi) ) =
i =1
-
∑ log
i =1
2
p(xi)
Esempio :
n=5
simboli
calcoliamo la
p(x1)=1/4,
quantità di
p(x2)=1/8, p(x3)=1/8,
p(x4)=1/4, p(x5)=1/4;
informazione di
ogni simbolo:
I(x1)=log2(1/p(x1)) = log2(4) = 2 bit
I(x2) = I(x3) = 3 bit
I(x4) = I(x5) = 2 bit
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La
quantità
di
x1x2x1x4 è pari
componenti:
informazione in un messaggio di
4
lettere
ad esempio
alla somma delle quantità di informazione dei simboli
I(messaggio) = I(x1) + I(x2) +I(x1) +I(x4) = 2+3+2+2 = 9 bit.
Se invece i simboli fossero tutti equiprobabili (ad esempio con p(x) = 1/5),
la quantità di informazione trasportata dallo stesso messaggio sarebbe stata :
I(messaggio) = 4 * I(x) =4 * log2(5) = 9,3 bit.
Si
può
notare
in questo
proveniente
da sorgenti diverse porta
esempio
quantità
che
lo
stesso messaggio
di informazione diversa.
Un concetto molto importante nella teoria dell'informazione è il concetto
di quantità di informazione media trasportata da ogni simbolo; tale quantità è
detta ENTROPIA (H). L'entropia è la media
ponderata
dei
contenuti
informativi dei vari simboli dell'alfabeto :
(formula di Shannon - Wiener)
N
H =
∑ p(xi) * I(xi)
N
=
i =1
∑ p(xi) * log2[1/p(xi)]
N
= -
i =1
∑ p(xi) * log2(p(xi)
i =1
L'unità di misura dell'entropia è in bit/simbolo. L'entropia rappresenta la
misura della varietà (o dell'indeterminazione) dei messaggi prodotti da una
sorgente.
Una proprietà dell'entropia è che essa è massima quando i simboli sono
tutti
equiprobabili; ossia le
varie
p(xi)
sono uguali.
E'
intuitivo
pensare che l'entropia diminuisce se i simboli non sono equiprobabili.
Come
caso
limite
possiamo pensare ad
esempio
ad
una
moneta
truccata per la quale vale :
probabilità(Testa) = 1
probabilità(Croce) = 0
H = - p(T) * log2(T) - p(C) * log2(C) = - 0 - 0 = 0
Se invece p(T) = 1/2
p(C) = 1/2
H
H = - 1/2 * (-1) - 1/2 * (-1) = 1
Possiamo anche tracciare un grafico che
riporta
l'andamento dell'entropia
rispetto
alla probabilità dei simboli;
ricordando che
p(T) = 1 - p(C), si ottiene la seguente curva :
Si vede che H è massimo quando
equiprobabili.
i simboli
sono
1
0,5
P(testa)
Possiamo a questo punto trarre le seguenti conclusioni :
L'entropia H di una sorgente di n simboli non può mai essere superiore
log2n, valore corrispondente ad una sorgente con n simboli equiprobabili.
a
H <= log2n
CODIFICAZIONE DI SORGENTE
La codifica consiste nella trascrizione di un messaggio da un linguaggio
in un altro. Un codice è una rappresentazione di simboli di una sorgente
attraverso delle parole in codice (normalmente nel campo informatico si fa
riferimento ad un codice base formato da due cifre binarie). Un codice si dice
distinto o non singolare se è sempre possibile distinguere le parole che ne
fanno parte, cioè non esistono simboli uguali.
Ad esempio :
X1 = 1
X2 = 1
X3 = 0
X4 = 00
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non è distinto poiché X1 = X2.
Un
codice distinto è univocamente decifrabile se
è
sempre possibile
identificare
una
parola inserita
in
una
qualsiasi sequenza
di
altre
parole appartenenti allo stesso codice; in altre parole non avviene mai che
una sequenza del codice possa provenire da altre due (o più) sequenze dello
stesso codice.
Ad esempio il codice (sempre a 4 simboli) :
X1 = 1
X2 = 0
X3 = 11
X4 = 00
e
distinto ma non univocamente decifrabile, poiché la
ricezione di una
sequenza qualsiasi di simboli potrebbe corrispondere a più di una sequenza di
simboli; ad esempio la sequenza 0011 potrebbe essere interpretata come X4X3
oppure X2X2X1X1 oppure X4X1X1 oppure X2X2X3.
Il codice
X1 = 1
X2 = 10
X3 = 100
X4 = 1000
e distinto ed univocamente decifrabile in quanto la ricezione di un 1 indica
sempre l'inizio di una parola. Per
tale ultimo codice, la codifica può però
risultare lunga e complessa.
Un codice distinto univocamente decifrabile è detto istantaneo se in
fase di
ricezione è possibile identificare le parole appena dopo l'arrivo della cifra
finale.
Un codice con tali caratteristiche è quindi il seguente :
X1 = 1
X2 = 01
X3 = 001
X4 = 0001
infatti la ricezione di un uno determina la fine della parola che può essere
quindi decodificata istantaneamente. Tale codice
però non è economicamente
ottimale; infatti pensando di codificare con tale
tecnica
le
lettere
dell'alfabeto italiano, avremo che l'ultima lettera avrà una lunghezza di 26
bit.
Occorre trovare una tecnica più economica di codifica, magari che
tenga presente il numero di cifre binarie
utilizzate per la codifica dei
simboli.
Si definisce lunghezza (li) di un simbolo in un codice xi, il numero di
cifre binarie di cui esso è composto.
Si definisce Lunghezza di un codice (L) la lunghezza
media (ponderata)
delle sue parole :
n
L =
∑ p(xi)
* li
i=1
ed è espresso in bit / parole in codice.
Siccome il miglior codice è sicuramente quello con minor numero medio
di cifre binarie, cerchiamo di
trovare,
per
una sorgente, un codice
istantaneo di lunghezza L minima.
Esiste il I* teorema di Shannon che ci aiuta in tale ricerca:
Data una sorgente ad n simboli, senza memoria, e con alfabeto di
codice binario, è sempre possibile trovare un codice istantaneo tale che la sua
lunghezza L soddisfi la condizione
H <= L
In
altre parole i simboli non possono essere
rappresentati con
un
numero di cifre binarie inferiori all'entropia della sorgente stessa, cioè
la lunghezza minima del codice è sempre maggiore o al più uguale all'entropia
della sorgente.
Ad esempio il codice a 4 simboli :
X1 = 00
X2 = 01
X3 = 10
X4 = 11
e distinto, univocamente decifrabile, istantaneo (perché ogni due cifre si può
decodificare istantaneamente il simbolo ricevuto); considerando ad esempio :
p(X1) = 1/2
p(X2) = 1/4
p(X3) = 1/8
p(X4) = 1/8
si ha :
L =
pi*li = 1/2 * 2 + 1/4 * 2 + 1/8 * 2 + 1/8 * 2 = 2 bit/p.c.
H =
pi*log21/pi = 1/2 * 1 + 1/4 * 2 + 1/8 * 3 + 1/8 * 3 =
= 1,75 bit/simbolo
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E' da notare inoltre che solo i codici
lunghezza minore dell'entropia di sorgente.
non
istantanei possono avere
Il teorema visto ci dice quale deve
essere
la
lunghezza minima del
codice, ma non da indicazioni circa la costruzione del codice
stesso.
Una
delle procedure empiriche più note per ottenere ciò è quella di Huffman.
Definiamo prefisso di una parola in codice una qualsiasi delle sequenze
binarie ottenute troncando la parola stessa; come conseguenza, all'interno di
un codice istantaneo non
deve esistere nessuna parola che sia prefisso di
un'altra.
Immaginiamo di dover associare un codice binario ad un alfabeto di
cinque simboli X1, X2, X3, X4, X5. Possiamo provare come segue :
1 - assegniamo
X1=1,
X2=0, qui ci
blocchiamo
perché
qualsiasi altra
sequenza avrebbe come prefisso X1 o X2;
2 - riproviamo: assegniamo X1=1, X2=00, il resto delle parole non deve iniziare
ne con 1 ne con 00;
quindi
X3=010,
X4=011, X5=?, non abbiamo più sequenze
univoche;
3 - proviamo ancora : X1=1, X2=000, X3=010, X4=001, X5=011; questo è un codice
istantaneo;
4 - possiamo anche scrivere : X1=01, X2=11, X3=10, X4=001, X5=000; anche
questo codice è istantaneo.
Quale sarà il codice migliore ? Occorre conoscere la probabilità di ricorrenza
dei simboli della sorgente (non abbiamo
in
fatti tenuto conto di tale
probabilità di occorrenza).
Si ha un codice istantaneo ottimale quando H = L.
L'algoritmo
per ottenere tale codice, tenendo
conto
anche della
probabilità dei simboli, è l'algoritmo di HUFFMAN.
Consideriamo un alfabeto di n simboli con probabilità conosciuta :
p(1), p(2), ..,p(n); l'algoritmo è descrivibile come segue :
Algoritmo di Huffman
Ripetere n - 2 volte
assegnare la cifra finale
(0 o 1) ai simboli con
probabilità minore
creare un nuovo simbolo
con probabilità pari alla
somma delle
probabilità
dei simboli di partenza
otteniamo un
codice con un
simbolo in meno
fine for
assegnare ai due simboli rimasti i valori 0 e 1
Esempio :
p(X1)=1/2
X3 (p=1/8) -- 0
X4 (p=1/8) -- 1
p(X2)=1/4
p(X3)=1/8
X34 (p=1/4) -- 0
X2 (p=1/4) -- 1
restano due soli
simboli
p(X4)=1/8
X234 (p=1/2) -- 0
X1
(p=1/2) -- 1
Di conseguenza :
X1=1
X2=01
X3=000
X4=001
è un codice istantaneo e nessuna parola è prefisso di un'altra.
L =
pi*li
= 1/2*1 + 1/4*2 + 1/8*3 + 1/8*3 = 1,75 b/pc = H
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Possono esistere più codici ottimali (basta scambiare 0 con 1) del tutto
equivalenti. Il codice che si ottiene è un codice non uniforme cioè le parole
hanno diversa lunghezza.
Si definisce efficienza di un codice il rapporto tra l’entropia e la
lunghezza del codice. Il codice ottimale ha un’efficienza pari a 1 (H=L).
µ = H / L
CAPACITÀ DI CANALE
Se il canale è soggetto a disturbi ed occorre quindi utilizzare
una
successiva codifica di canale per
diminuire
l'effetto del
rumore. I dati
vengono presentati al canale sotto forma di tensioni
positive e negative
(0=V+,
1=V-) per un
tempo prefissato T; la frequenza di cifra vale
quindi 1/T.
Il ricevitore campiona il canale ogni T secondi, vi riscontra
una tensione e la interpreta come 0 o 1 (fase di decodifica del canale).
Il rumore z presenta sul canale può aver alterato il valore della cifra
trasmessa. La probabilità di errore è la probabilità che venga riconosciuta
una cifra diversa
da
quella trasmessa : (indicando con Vz la tensione
introdotta dal rumore)
pe = p(0) * p(Vz < V-) + p(1) * p(Vz > V+)
cioè la somma delle probabilità :
- che la sorgente trasmetta uno zero (tensione positiva) ed il rumore crei
una tensione minore della tensione (negativa) usata per codificare un uno,
facendo in modo che venga riconosciuta una tensione complessiva negativa,
cioè il segnale corrispondente all'uno logico;
- che
avvenga il perfetto contrario : venga trasmesso un
uno (tensione
negativa)
ed il rumore
alteri
questa
tensione trasformandola in positiva
(codifica dell'uno logico).
E' ovvio che il caso peggiore è quello in cui Pe vale 1/2, cioè si ha
il 50% di probabilità di errore su ogni cifra trasmessa. Si noti che è il
caso peggiore in quanto se Pe >
50%, basta invertire il livello del segna
ricevuto per avere Pe < 50%.
Occorre trovare dei meccanismi che permettano di rilevare
e correggere
l'errore introdotto da canale.
Il controllo di parità (pari o dispari) è una di queste tecniche e
consiste
nell'aggiungere un bit al
flusso
di
bit da trasmettere, bit di
valore tale da rendere pari (o dispari) il numero totale di bit trasmessi.
In ricezione si effettua il controllo tramite operazioni
di XOR, sul
blocco di bit ricevuti e si controlla la rispondenza del bit aggiunto. E' ovvio
che il riscontro di un errore non permette di correggere l'errore stesso, ma
solo di rilevarlo. Inoltre non è possibile accorgersi dell'errore nel caso di
un numero pari di bit errati.
Un'altra
tecnica che oltre al riscontro permette
la correzione
del
bit errato è la tecnica di controllo
di
parità longitudinale e
trasversale.
Esempio :
blocco da trasmettere
1
0
1
0
1
0
0
1
controllo di parità per riga
1
0
1
0
(longitudinale)
1
0
0
1
controllo di parità complessivo
controllo di parità per colonna
(verticale o trasversale)
viene trasmesso :
1 0 1
1 0 0
1 0 1
0 1 0
1 0 0
1
In ricezione il blocco verrà rimesso in matrice e controllato. Se si
riscontra un errore di un bit sul blocco dati, risultano
errati un bit del
controllo longitudinale ed un bit del controllo trasversale; ciò permetterebbe
di rilevare e correggere il bit errato (anche se normalmente si preferisce
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richiedere la
ritrasmissione
di tutto il blocco). Ovviamente se si ha un
errore su più di un bit, la tecnica funziona solo per il rilevamento e
no per la correzione. Se risultano errati quattro bit in posizioni particolari,
nonostante l'errore il blocco
viene
accettato come corretto (il controllo
fallisce).
Sono state studiate e sviluppate altre tecniche più complesse per
permettere il rilevamento degli errori, evitando al massimo che il blocco dati
protetto da tali meccanismi
di
controllo possa essere riconosciuto come
corretto se presenta dei bit errati per colpa del canale di trasmissione (si
veda il caso precedente). La più nota di queste tecniche è conosciuta con il
nome di tecnica del polinomio generatore. Essa consiste nell'aggiungere
al
blocco un gruppo di bit hanno un legame matematico con i bit del blocco che li
contengono. In ricezione si verificherà che tale legame matematico sia ancora
verificato.
Più precisamente, immaginiamo che il blocco da trasmettere sia formato
da p bit (ad esempio il blocco abbia p=8 bit e sia 10100010); a tali bit si
fanno corrispondere i coefficienti di un polinomio (polinomio del messaggio)
di grado p - 1. Otteniamo perciò :
P(x) = 1*x7 + 0*x6 + 1*x5 + 0*x4 + 0*x3 + 0*x2 + 1*x1 + 0*x0
cioè
P(x) = x7 + x5 + x
Scelto
un opportuno polinomio G(x) di grado r <= p-1
detto polinomio
generatore,
fissato
normalmente
da
accordi internazionali e su basi
matematiche e statistiche, si
effettua la divisione polinomiale modulo 2 tra
P(x) e G(x), si calcola il resto R(x) (di grado inferiore a G(x) di una unità)
e tale resto viene accodato al polinomio P(x). In ricezione si effettua la
divisione polinomiale modulo 2 su tutto il blocco ricevuto ed ovviamente si
deve ottenere zero come resto, altrimenti vuol dire che
il
dato è stato
compromesso da errori. Il
risultato
della divisione non è significativo e
quindi viene tralasciato.
-----------------------------------In
pratica a
P(x)
Nota sulla divisione modulo 2: | vengono aggiunti r
zeri
consiste nell'effettuare l'opera- | prima
di effettuare
la
zione di XOR tra un eguale numero | divisione
e
tali
zeri
di cifre significative del divi- | saranno
poi
sostituiti
dendo e del divisore.
| dall'effettivo resto della
Esempio
| divisione.
| Esempio della tecnica del
1 0 1 1 0 0 1 1 | 1 1 0 1
| polinomio generatore:
1 1 0 1
|-----------| P(x) è il polinomio dato
------| 1 1 0 0 1
| sopra (p=8, grado 7);
- 1 1 0 0
| G(x) = x3 + 1 (grado r=3)
1 1 0 1
| P(x)
viene
trasformato
------| aggiungendo 3 zeri, cioè
- - - 1 0 1 1
| operando :
1 1 0 1
| x3*P(x)=x10 + x8 + x4 + x3
------| A questo punto si effettua
- 1 1 0 (resto)
| la divisione binario modulo
| 2 :
-----------------------------------1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0
| 1 0 0 1
1 0 0 1
|---------------------| 1 0 1 1 0 1 0 1
- - 1 1 0 0
1 0 0 1
------- 1 0 1 1
1 0 0 1
------- - 1 0 1 0
1 0 0 1
------- - 1 1 0 0
1 0 0 1
------- 1 0 1
<--- resto R(x)
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A cura del prof. Gino Tombolini – Itis ‘Montani’ Fermo
Il messaggio risulta :
1 0 1 0 0 0 1 1
1 0 1
Questo polinomio è ora divisibile (modulo 2) per G(x).
La tecnica del polinomio generatore (o anche codice ciclico) è la più
potente per il rilevamento di errori ed inoltre richiede dei
circuiti
estremamente semplici per la sua
generazione (circuiti XOR).
Tre sono i polinomi divenuti standard internazionali :
CRC-12 = x12 + x11 + x3 + x + 1
CRC-16 = x16 + x15 + x2 + 1
CRC-CCITT = x16 + x12 + x5 + 1
Esistono
anche
altre tecniche di controllo
di
errori
ed alcune
permettono anche la relativa correzione. La più nota di queste tecniche è la
tecnica di Hamming.
Tutte fanno uso di un numero aggiuntivo di simboli, cioè per codificare
messaggio di k simboli si usano n (n>k) simboli; le rimanenti sequenze di n
- k simboli hanno la funzione di risolvere e correggere errori. In tale
modo la velocità di trasmissione dei dati scende e al limite si può pensare
che per ottenere una correzione efficiente (probabilità di errore pari a
zero) occorrerebbe far tendere a zero pure la velocità di trasmissione
per
l'aggiunta
di un notevole numero
di
bit
di controllo.
Mostreremo
comunque che, anche dovendo trasmettere informazioni su canali disturbati, è
possibile ottenere un tasso di errore piccolo a piacere purché non si superi
una velocità massima caratteristica, detta CAPACITÀ' DI CANALE.
Supponiamo che i nostri dati binari vengano inviati sul canale
ad
una velocità di 1/T bit/secondo (T=periodo
di trasmissione di due bit
consecutivi), utilizzando un
segnale
a due
livelli
(+1
e
-1).
Se
i
simboli da trasmettere sono equiprobabili ( p(0)=p(1)=1/2 ), sappiamo che
l'entropia
della sorgente assume il valore massimo pari ad 1 bit/simbolo e
quindi la velocità di trasmissione dell'informazione in tal caso
assume il
valore di 1/T bit/sec che risulta quindi essere anche il massimo in quanto
per ogni altra probabilità di ricorrenza H è inferiore a 1 e quindi anche la
velocità risulta inferiore a
1/T bit/secondo, infatti per ottenere lo stesso
contenuto informativo dobbiamo
trasmettere
più
cifre,
visto
che
il
contenuto informativo medio per cifra (entropia) è minore. Se usiamo un
segnale
a
quattro
livelli (anziché due)
vuol
dire
che
ogni livello
corrisponderà
a due cifre binarie consecutive;
in
tal caso
la velocità
massima di trasmissione dell'informazione (per simboli equiprobabili) è di 2/T
bit/secondo.
In generale, utilizzando un segnale a N livelli
per trasmettere
dati binari con intervallo di segnalazione
(periodo del segnale trasmesso
attraverso il canale) pari a T, la velocità massima dell'informazione
(o
capacità di canale) risulta :
C = (log2N)/T bit/sec.
Tale velocità massima verrà raggiunta solo se tutti i
(livelli) sono equiprobabili ( p= 1/N ).
nuovi N simboli
8
