Вернуться к оглавлению книги 4.

 

Свертка информации.

 

 

Однажды, года три тому назад, я, будучи на курсах в Санкт-Петербургском университете им. Бонч-Бруевича, совершенно случайно в одной из лабораторий, на стеллаже обнаружил брошюрку местного издания, в которой были кратко описаны тематики научных работ проводимых в его стенах. Ради праздного интереса выпросил ее. И оказалось не зря!

Дело в том, что в брошюре был материал с названием «Новый способ архивации данных».

А это очень интересная для меня тема, поскольку я много лет пытался отыскать алгоритм, т.н. «свертки информации». Т.е. способа сжатия первоначального объема цифровой информации с равновероятностным распределением «нулей» и «единиц» многопроходным методом с простым универсальным алгоритмом, до исчезающе малого объема. Все мои попытки оказались тщетными.

Но, к выводу о том, что с помощью обычного представления цифровой информации, добиться ожидаемых результатов невозможно, я все же пришел.

Стал пробовать применять «Вращающиеся матрицы», «Триплетные алгоритмы», «Пространственные матрицы» и многое другое.

Но все безрезультатно.

Сейчас я понял, что эту задачу решить одному, с карандашом и бумагой в руках, вряд ли возможно. Здесь нужно участие высококлассного программиста, как минимум. Что бы он мог все возникающие нюансы быстро переводить в алгоритм и тут же перепроверять его работоспособность на ПК.

 

Большинство людей вряд ли понимают грандиозность задачи по отысканию способов «Свертки информации».

А ведь ее решение позволит революционизировать все, что связано с обработкой информации и управлением объектами.

Причем революционизировать так, что живая природа со своими биологическими нейросетями, мозгами и прочим, останется далеко позади.

Станет возможным записывать на носитель информации объемом, к примеру 1,0 Гб, все книги когда-либо изданные на планете Земля.

 

И как сейчас начало вырисовываться, кое-где, кто-то, уже начал подбираться к периферии неизведанной области с названием «Свертка информации».

 

Вспомните:

 

  1. Календарь – как зашифрованное послание предков.
  2. Библия – как зашифрованное послание предков.

 

Ну и наконец, предлагаемая ниже статья (фрагмент из брошюры).

 

 

НОВЫЙ СПОСОБ АРХИВАЦИИ ДАННЫХ

 

Разработан принципиально новый метод представления данных, позволя­ющий произвести более краткую запись представленного сообщения, то есть осуществить сжатие без потерь. Алгоритм и математическое обоснование предлагаемой теории кодирования основаны на теории больших чисел и обес­печивают на существующей материальной базе практически неограниченную степень архивации.

В настоящее время на мировом рынке имеются программы архивации дан­ных, позволяющие сжимать исходное сообщение до некоторого предела, ха­рактеризуемого как бинарной структурой файла, так и особенностями алгорит­мов архивации. При этом общей чертой, объединяющей существующие мето­ды архивации, является ориентировка на изначальную избыточность файлов по первой производной, то есть наличие априорной вероятности появления сим­волов. Причем степень сжатия современных архиваторов без потери данных, ориентированных на исходные предпосылки, не превышает для текстовых дан­ных 4-х кратного, а для двоичного (исполняемые модули, данные) 2-3-х крат­ного сжатия.

 

Предложенный метод является многопроходным и позволяет получить за один проход коэффициент сжатия порядка 1,02 - 1,028, что соответствует вы­игрышу от 2% до 2,8%. Минимальный объем сжимаемого файла на сегодняш­ний день составляет порядка 1 мегабайта. Любой больший файл, используя разработанный метод, возможно сжать до этого размера за некоторое время, зависящее от мощности вычислительных средств. К примеру, архив arj разме­ром 16 Мб. с почти равновероятным распределением символов и не сжимае­мый далее никаким из существующих архиваторов, сжимается новым методом до 1,3 Мб на персональном компьютере Pentium-600/128 за 16 часов.

Столь разительные результаты были получены путем перехода от стан­дартного арифметического кодирования к новым созданным способам опти­мальной записи битовых потоков с равновероятным распределением, то есть белого шума, который невозможно сжать без потерь существующими метода­ми.

Разработанный метод основан на разделении исходной информации на "динамическую" и "статическую" составляющие по некоторым "признакам", причем статическая часть является неотделимой частью кода. В результате многолетних исследований выявлено, что статическая часть является меньшей по объему (по результатам исследований), а динамическая часть (большая со­ставляющая), теоретически может быть сжата не только до некоторого объема по первой производной, используемой современными архиваторами, но и до стремящегося при больших числах к минимуму значения.

Данная разработка может быть использована в системах обработки и хра­нения данных больших объемов, в системах цифровой связи, работающих в ре­жиме ограничения объема передаваемой информации и т. д. Она реализова­на в виде программного продукта в составе пакета прикладных программ обра­ботки и анализа исходных сообщений, выполнена под операционную систему Windows 95 на языке С++.

 

Кафедра автоматизации предприятий связи (АПС)

А.П. Луценко Тел.: (812) 589 8390, 589 8274. E-mail: aps@scientist.com.

 

 

Конец формы

 Вернуться к оглавлению книги 4.

 

Hosted by uCoz