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9 처지: 데이터 압축, 범용 부호, 범위 부호화, 단항 부호, 일라이어스 감마 부호, 정보 이론, 정보 엔트로피, 허프만 부호화, 산술 부호화.
데이터 압축
이터 압축은 데이터를 더 적은 저장 공간에 효율적으로 기록하기 위한 기술, 또는 그 기술의 실제 적용을 가리.
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범용 부호
이터 압축에서 범용 부호(Universal code)는 양의 정수를 구분자 없이 서로 구별되는 이진 부호로 대응시키는 접두 부호이며, 그 중 정수의 실제 확률 분포와 상관 없이 분포가 단조적이면 (즉 모든 정수 i에 대해 p(i) \ge p(i+1)이 성립) 부호 길이의 기댓값이 최적 부호 길이의 기댓값보다 최대 상수배보다 작은 것을 가리.
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범위 부호화
범위 부호화()는 G. 나이젤 N. 마틴이 1979년 논문에서 정의한 엔트로피 부호화이.
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단항 부호
항 부호는 양의 정수 또는 음수가 아닌 정수를 부호화 하는 과정에서 그 길이를 이용하여 자연수를 나타내는 부호화 방식이. 0 또는 1의 개수를 세고 반대 기호가 나타나면 읽는걸 종료하는 방식으로 구현되기 때문에 간단하게 구현 할 수 있. 단항 코딩은 p.
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일라이어스 감마 부호
일라이어스 감마 부호(Elias gamma code)는 양의 정수를 대응시키는 범용 부호이.
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정보 이론
정보 이론(情報理論)은 최대한 많은 데이터를 매체에 저장하거나 채널을 통해 통신하기 위해 데이터를 정량화하는 응용 수학의 한 분야이.
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정보 엔트로피
2 섀넌의 엔트로피: 2 개의 공정한 동전을 던질 때 정보 엔트로피는 발생 가능한 모든 결과의 개수에 밑이 2 인 로그를 취한 것과 같다. 2 개의 동전을 던지면 4 가지 결과가 발생할 수 있고, 엔트로피는 2 비트가 된다. 일반적으로 정보 엔트로피는 모든 발생가능한 결과의 평균적인 정보가 된다. 정보 이론에서 시스템은 송신자, 채널, 수신자를 이용하여 모형화.
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허프만 부호화
전산학과 정보 이론에서 허프만 부호화(Huffman coding)는 무손실 압축에 쓰이는 엔트로피 부호화의 일종으로, 데이터 문자의 등장 빈도에 따라서 다른 길이의 부호를 사용하는 알고리즘이.
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산술 부호화
산술 부호화(算術符號化)는 무손실 압축에 사용되는 엔트로피 부호화 알고리즘 가운데 하나이.
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