Concept
Nat (information)
Concepts associés (10)
Logarithme binaire
En mathématiques, le logarithme binaire (log2 n) est le logarithme de base 2. C’est la fonction réciproque de la fonction puissance de deux : x ↦ 2x. Le logarithme binaire de x est la puissance à laquelle le nombre 2 doit être élevé pour obtenir la valeur x, soit : . Ainsi, le logarithme binaire de 1 est 0, le logarithme binaire de 2 est 1, le logarithme binaire de 4 est 2, le logarithme binaire de 8 est 3. On le ld () (pour logarithmus dualis), mais la norme ISO 80000-2 indique que log2(x) devrait être symbolisé par lb (x).
Hartley (unit)
The hartley (symbol Hart), also called a ban, or a dit (short for decimal digit), is a logarithmic unit that measures information or entropy, based on base 10 logarithms and powers of 10. One hartley is the information content of an event if the probability of that event occurring is . It is therefore equal to the information contained in one decimal digit (or dit), assuming a priori equiprobability of each possible value. It is named after Ralph Hartley.
Formule de Boltzmann
thumb|Sur la tombe de Ludwig Boltzmann En physique statistique, la formule de Boltzmann (1877) définit l'entropie microcanonique d'un système physique à l'équilibre macroscopique, libre d'évoluer à l'échelle microscopique entre micro-états différents. Elle s'écrit : où est la constante de Boltzmann qui est égale à . est appelé le nombre de complexions du système ou nombre de configurations.
Unité de mesure en informatique
Les unités de mesure suivantes sont utilisées en informatique pour quantifier la taille de la mémoire d'un dispositif numérique (ordinateur, Baladeur numérique), l'espace utilisable sur un disque dur, une clé USB, la taille d'un fichier, d'un répertoire ou autre.
Entropie de Shannon
En théorie de l'information, l'entropie de Shannon, ou plus simplement entropie, est une fonction mathématique qui, intuitivement, correspond à la quantité d'information contenue ou délivrée par une source d'information. Cette source peut être un texte écrit dans une langue donnée, un signal électrique ou encore un fichier informatique quelconque (suite d'octets). Elle a été introduite par Claude Shannon. Du point de vue d'un récepteur, plus la source émet d'informations différentes, plus l'entropie (ou incertitude sur ce que la source émet) est grande.
Bit
Le bit est l'unité la plus simple dans un système de numération, ne pouvant prendre que deux valeurs, désignées le plus souvent par les chiffres 0 et 1. Un bit peut représenter aussi bien une alternative logique, exprimée par faux et vrai, qu'un « chiffre binaire », binary digit en anglais, dont le mot bit, qui signifie « morceau », est aussi l'abréviation. Dans la théorie de l'information, un bit est la quantité minimale d'information transmise par un message, et constitue à ce titre l'unité de mesure de base de l'information en informatique.
Information content
In information theory, the information content, self-information, surprisal, or Shannon information is a basic quantity derived from the probability of a particular event occurring from a random variable. It can be thought of as an alternative way of expressing probability, much like odds or log-odds, but which has particular mathematical advantages in the setting of information theory. The Shannon information can be interpreted as quantifying the level of "surprise" of a particular outcome.
Constante de Boltzmann
La constante de Boltzmann k (ou k) a été introduite par Ludwig Boltzmann dans sa définition de l'entropie de 1877. Le système étant à l'équilibre macroscopique, mais libre d'évoluer à l'échelle microscopique entre micro-états différents, son entropie S est donnée par : où la constante k retenue par le CODATA vaut (valeur exacte). La constante des gaz parfaits est liée à la constante de Boltzmann par la relation : (avec (valeur exacte) le nombre d'Avogadro, nombre de particules dans une mole). D'où :.
Logarithme
vignette|Tracés des fonctions logarithmes en base 2, e et 10. En mathématiques, le logarithme (de logos : rapport et arithmos : nombre) de base d'un nombre réel strictement positif est la puissance à laquelle il faut élever la base pour obtenir ce nombre. Dans le cas le plus simple, le logarithme compte le nombre d'occurrences du même facteur dans une multiplication répétée : comme 1000 = 10×10×10 = 10, le logarithme en base 10 de 1000 est 3. Le logarithme de en base est noté : . John Napier a développé les logarithmes au début du .
E (nombre)
vignette|redresse|L’aire sous l’hyperbole est égale à 1 sur l’intervalle [1, e]. Le nombre e est la base des logarithmes naturels, c'est-à-dire le nombre défini par ln(e) = 1. Cette constante mathématique, également appelée nombre d'Euler ou constante de Néper en référence aux mathématiciens Leonhard Euler et John Napier, vaut environ 2,71828. Ce nombre est défini à la fin du , dans une correspondance entre Leibniz et Christian Huygens, comme étant la base du logarithme naturel.