3.Чем отличается информация от сообщения? Приведите примеры. 4.Что такое кодирование, декодирование? Приведите примеры. 5.В чём смысл количества информации? Какова связь количества информации с энтропией, хаосом? 6.Что означает термин «актуализация информации»? 7.Каковы основные свойства информации?

3. Информация vs сообщение

• Информация — это смысл, который снижает неопределённость у получателя. «Завтра контрольная по теме X» — это знание, меняющее мои планы.

• Сообщение — это материальный/знаковый носитель информации: звуковая фраза, SMS, письмо, пакет в сети.

Примеры:

• На табло аэропорта высветилось «Рейс 123 задержан до 18:45».

  • Информация: рейс прибудет позже (моя неопределённость о времени уменьшается).

  • Сообщение: строка символов на экране.

• Датчик температуры выдал «22°C».

  • Информация: в комнате комфортно.

  • Сообщение: числа «2», «2», «°», «C» в отчёте датчика.

4. Кодирование и декодирование

• Кодирование — представление информации в виде знаков по правилам кода для передачи/хранения/обработки.

• Декодирование — обратное преобразование знаков в исходное содержание.

Примеры кодирования:

• Текст → байты по UTF-8/ASCII.

• Сжатие: изображение → JPEG/PNG, аудио → MP3/AAC (меньше объём, частично с потерями).

• Передача: текст → точки и тире азбуки Морзе; URL → QR-код.

• Шифрование (частный случай кодирования с ключом): письмо → зашифрованный блок.

Примеры декодирования:

• Браузер читает байты UTF-8 и показывает буквы.

• Телефон сканирует QR-код и восстанавливает URL.

• Почтовый клиент «распаковывает» вложение ZIP.

• Приёмник Морзе переводит ·– в «A», –··· в «B» и т. д.

5. Смысл “количества информации” и связь с энтропией/хаосом

• В теории Шеннона количество информации — это, насколько сообщение уменьшает нашу неопределённость о состоянии источника.

• Для редкого события с вероятностью p информация велика: $I = -\log_2 p$ бит. (Неожиданное — информативнее.)

• Для источника, который выдаёт много равновозможных исходов, средняя неопределённость равна энтропии Шеннона $H$. Это и есть среднее количество информации на символ/сообщение.

Интуиция про “хаос”:

• Чем выше энтропия источника, тем непредсказуемее его выход и тем больше информации несёт каждый наблюдаемый результат.

• Полный порядок (всегда один и тот же символ) → энтропия ~ 0, информация в каждом символе ~ 0.

• «Белый шум» с равными вероятностями → энтропия максимальна, каждый символ даёт максимум битов, но смысловой ценности может не быть — шенноновская мера не про смысл, а про неопределённость.

6. Актуализация информации

Приведение сведений к актуальному (современному и релевантному) состоянию: обновление устаревших данных, уточнение контекста, снятие неоднозначностей.
Примеры: пересчитать курсы валют на сегодня; заменить «в прошлом году» на конкретную дату; обновить расписание занятий после переноса пар.

7. Основные свойства информации (часто выделяют набор ниже)

• Достоверность — соответствует реальности, не содержит искажений.

• Полнота — достаточно данных для решения задачи, ничего критичного не упущено.

• Точность — степень приближения к истинным значениям (23.97 °C точнее, чем «около 24»).

• Актуальность — не устарела, отраж