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기술

정보 소스의 엔트로피는 전송된 정보에 대한 불확실성 또는 놀라움의 척도입니다. 소스가 일련의 기호('소스 알파벳'이라고 함)를 전송하면 모든 기호가 독립적이고(상관 관계 없이) 가장 큰 놀라움이 발생합니다. 동일한 확률(등가 확률)을 가집니다. 이 경우 소스의 엔트로피는 수신자가 소스에서 보낸 기호를 예측할 수 없기 때문에 1과 같습니다. 텍스트 소스에는 독립적이거나 동일한 가능성이 있는 기호가 없습니다. 이러한 이유로 불완전한 텍스트에서 일부 문자 또는 단어를 예측할 수 있습니다. 또한, 이러한 유형의 소스는 코딩 및 압축 데이터 알고리즘을 사용하여 압축할 수 있습니다. Huffman 코딩(David A. Huffman, 1925-1999)은 짧은 이진 코드를 높은 확률 기호에 할당하는 것을 기반으로 하는 무손실 데이터 압축에 사용되는 엔트로피 인코딩 알고리즘입니다. 그 반대. 이 앱을 사용하면 다른 텍스트 소스를 사용하여 텍스트 소스 크기의 감소를 확인하기 위해 Huffman 코드화를 생성할 수 있습니다. 자신의 텍스트를 입력하고 텍스트 소스 버튼을 누르고 이 데이터 압축 알고리즘을 연구하기 위해 자신의 Huffman 확률 트리를 생성합니다.