Подходы к измерению информации

      Единицы «мегабайт» = 1000 килобайт = 1000000 байт и  «Мбайт» (мебибайт, mebibyte) = 1024 Кбайт = 1 048 576 байт применяются для измерения  объёмов носителей информации.

      Современные жёсткие диски имеют объёмы, выражаемые в этих единицах минимум шестизначными  числами, поэтому для них применяются  гигабайты.

      Гигабайт  (Гбайт, Г, ГБ) — кратная единица измерения количества информации, равная 10⁹ стандартным (8-битным) байтам или 1 000 000 000 байтам. Применяется для указания объёма памяти в различных электронных устройствах.

      Для 2³⁰ же следует употреблять двоичную приставку гиби- согласно предложению Международной электротехнической.

      На IT-сленге гигабайт ещё называют: гектар и гиг.

      Единицы «гигабайт» = 1024 мегабайт = 1024000000 байт и  «Гбайт» (гибибайт, gibibyte) = 1024 Мбайт = 2³⁰ байт измеряют объём больших носителей информации, например жёстких дисков. Разница между двоичной и десятичной единицами уже превышает 7 %.

      Итак:

      1 Кбайт (один килобайт) = 2¹⁰ байт = 1024 байта;

      1 Мбайт (один мегабайт) = 2¹⁰ Кбайт = 1024 Кбайта;

      1 Гбайт (один гигабайт) = 2¹⁰ Мбайт = 1024 Мбайта.

      В последнее время в связи с  увеличением объёмов обрабатываемой информации входят в употребление такие производные единицы, как:

      1 Терабайт (Тб) = 1024 Гбайта = 2⁴⁰ байта,

      1 Петабайт (Пб) = 1024 Тбайта = 2⁵⁰ байта. 
 
 
 
 
 

      Заключение 

      Между вероятностным и объемным количеством  информации соотношение неоднозначное. Далеко не всякий текст, записанный двоичными символами, допускает измерение объема информации в вероятностном (кибернетическом) смысле, но заведомо допускает его в объемном. Далее, если некоторое сообщение допускают измеримость количества информации в обоих смыслах, то это количество не обязательно совпадает, при этом кибернетическое количество информации не может быть больше объемного. В прикладной информатике практически всегда количество информации понимается в объемном смысле. Как ни важно измерение информации, нельзя сводить к нему все связанные с этим понятием проблемы. При анализе информации социального происхождения на первый план могут выступить такие ее свойства как истинность, своевременность, ценность, полнота и т.д. Их невозможно оценить в терминах «уменьшение неопределенности» (вероятностный подход) или числа символов (объемный подход). Обращение к качественной стороне информации породило иные подходы к ее оценке. При аксиологическом подходе стремятся исходить из ценности, практической значимости информации, т.е. качественных характеристик, значимых в социальной системе. При семантическом подходе информация рассматривается как с точки зрения формы, так и содержания. При этом информацию связывают с тезаурусом, т.е. полнотой систематизированного набора данных о предмете информации. Очевидно, что эти подходы не исключают количественного анализа, но он становится существенно сложнее и должен базироваться на современных методах математической статистики.

      Возможно, в будущем, исходя из прогресса в  кибернетике, информация будет измеряться иначе.  
 
 

      Список  использованной литературы: 
 

1. С.В. Симонович. Информатика. Базовый курс. 2-ое издание  – 2007 г.
2. Википедия Свободная энциклопедия. www.wikipedia.org
3. Каймин, В.А. Информатика : Учебник / В.А. Каймин .— 5-е изд. — М. : ИНФРА-М, 2007
4. Колмыкова, Е.А. Информатика : Учебное пособие для студентов среднего профессионального образования / Е.А. Колмыкова, И.А. Кумскова .— 2-е изд., стер. — М. : Академия, 2006