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सूचना सिद्धांत
"information theory" शब्द को हंगेरियन-अमेरिकी गणितज्ञ और इंजीनियर क्लाउड शैनन ने 1948 में प्रकाशित अपने मौलिक शोधपत्र "ए मैथमेटिकल थ्योरी ऑफ़ कम्युनिकेशन" में गढ़ा था। शैनन का काम हार्टले और निक्विस्ट सहित कई वैज्ञानिकों के पहले के शोध पर आधारित था, जिन्होंने संचार प्रणालियों में संदेशों के प्रसारण का अध्ययन किया था। हालाँकि, शैनन का सिद्धांत, भौतिक संचार साधनों से अलग, सूचना को समझने के लिए एक गणितीय ढाँचा विकसित करके इन पहले के अध्ययनों से आगे निकल गया। उन्होंने सूचना को संदेश में अनिश्चितता के माप के रूप में परिभाषित किया, और दिखाया कि एन्ट्रॉपी और अतिरेक की अवधारणाओं का उपयोग करके इस अनिश्चितता को कैसे मापा जा सकता है। शब्द "information" अपने आप में नया नहीं था, बेशक। यह सदियों से विभिन्न संदर्भों में उपयोग में रहा है, धार्मिक (सभी सूचनाओं के स्रोत के रूप में ईश्वर) से लेकर वैज्ञानिक (अतीत से वर्तमान तक सूचना संचारित करने के तरीके के रूप में डार्विन का विकास का सिद्धांत)। लेकिन शैनन द्वारा एक विशिष्ट गणितीय अवधारणा का वर्णन करने के लिए इस शब्द का उपयोग करने से इसे अमूर्तता और कठोरता के एक नए स्तर तक बढ़ाने में मदद मिली। संक्षेप में, शब्द "information theory" गणितीय और वैज्ञानिक सिद्धांतों को संदर्भित करता है जो वर्णन करते हैं कि संचार प्रणालियों में सूचना को कैसे प्रसारित, संग्रहीत और संसाधित किया जा सकता है, और इसे 1948 में क्लाउड शैनन द्वारा गणितीय ढांचे में सूचना की अवधारणा को औपचारिक रूप देने और परिमाणित करने के तरीके के रूप में गढ़ा गया था।
सूचना सिद्धांत यह बताता है कि किसी संदेश में सूचना की मात्रा को मापकर तथा उसके संचरण को अनुकूलित करके किस प्रकार डेटा को कुशलतापूर्वक रूपांतरित और प्रेषित किया जाता है।
सूचना सिद्धांत के सिद्धांतों को विभिन्न क्षेत्रों में लागू किया जाता है, जैसे संचार प्रणाली, डेटा संपीड़न और क्रिप्टोग्राफी, ताकि कम संसाधनों के साथ बड़ी मात्रा में डेटा को संभाला जा सके।
सूचना सिद्धांत का उद्देश्य संभाव्यता और सांख्यिकी के नियमों के आधार पर सूचना भंडारण, संचरण और प्रसंस्करण की मौलिक सीमाओं को परिभाषित करना है।
डिजिटल संचार में, त्रुटि सुधार और चैनल कोडिंग तकनीकों के लिए सूचना सिद्धांत का उपयोग किया जाता है ताकि संचरण के दौरान त्रुटियों की संभावना को न्यूनतम किया जा सके।
सूचना सिद्धांत में एन्ट्रॉपी की अवधारणा का उपयोग किसी संदेश में अनिश्चितता या यादृच्छिकता की मात्रा को मापने के लिए किया जाता है, जो छवि और भाषण संपीड़न में महत्वपूर्ण है।
सूचना सिद्धांत कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में भी प्रासंगिक है, जहां सूचना को दर्शाने के लिए आवश्यक बिट्स की संख्या को न्यूनतम करने हेतु डेटा संपीड़न के लिए शैनन-फानो-एलियास-जेज़ोस्की एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
कुल्बैक-लीब्लर (केएलडाइवर्जेन्स), सूचना सिद्धांत में प्रयुक्त दो संभाव्यता वितरणों के बीच की दूरी का एक माप है, जिसे मशीन लर्निंग में हानि फलन और रेग्युलाइजर गणना के लिए क्रियान्वित किया जाता है।
डिजिटल नेटवर्क और प्रणालियों के विकास के लिए सूचना सिद्धांत आवश्यक है, विशेष रूप से बिग डेटा के युग में, जहां कुशल डेटा भंडारण, संचरण और पुनर्प्राप्ति का अध्ययन महत्वपूर्ण हो गया है।
दूरसंचार कंपनियां टावरों, ट्रांसमीटरों और राउटरों के डिजाइन सहित नेटवर्क डिजाइन और अनुकूलन के लिए सूचना सिद्धांत के विचारों का उपयोग करती हैं।
पर्यावरण विज्ञान में, सूचना सिद्धांत, अवलोकन के माध्यम से प्राप्त जानकारी को परिमाणित और संसाधित करके, वायु या जल धाराओं की गति से लेकर डीएनए अनुक्रमों की आकृति विज्ञान तक, विभिन्न प्रकार की प्राकृतिक घटनाओं की व्याख्या करने में मदद करता है।
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