Изменения

'''Энтропийное кодирование''' — кодирование последовательности значений с возможностью однозначного восстановления с целью уменьшения объёма данных (длины последовательности) с помощью усреднения вероятностей появления элементов в закодированной последовательности.

'''Энтропийное кодирование''' — кодирование последовательности значений с возможностью однозначного восстановления с целью уменьшения объёма данных (длины последовательности) с помощью усреднения вероятностей появления элементов в закодированной последовательности.

* Сопоставление нескольким элементам исходной последовательности фиксированного числа элементов конечной последовательности. Примером является [[код Танстола]].

* Сопоставление нескольким элементам исходной последовательности фиксированного числа элементов конечной последовательности. Примером является [[код Танстола]].

* Другие структурные коды, основанные на операциях с последовательностью символов. Примером является [[кодирование длин серий]].

* Другие структурные коды, основанные на операциях с последовательностью символов. Примером является [[кодирование длин серий]].

* Если приблизительные характеристики энтропии потока данных предварительно известны, может быть полезен более простой статический код, такой как [[унарное кодирование]], [[гамма-код Элиаса]], [[кодирование Фибоначчи]], [[кодирование Голомба]] или [[кодирование Райса]].

* Если приблизительные характеристики энтропии потока данных предварительно известны, может быть полезен более простой статический код, такой как [[унарное кодирование]], [[гамма-код Элиаса]], [[код Фибоначчи]], [[код Голомба]] или [[кодирование Райса]].

Согласно [[Теоремы Шеннона для источника общего вида|теореме Шеннона]], существует предел сжатия без потерь, зависящий от энтропии источника. Чем более предсказуемы получаемые данные, тем лучше их можно сжать. [[Случайная последовательность]] сжатию без потерь не поддаётся.

Согласно [[Теоремы Шеннона для источника общего вида|теореме Шеннона]], существует предел сжатия без потерь, зависящий от энтропии источника. Чем более предсказуемы получаемые данные, тем лучше их можно сжать. [[Случайная последовательность]] сжатию без потерь не поддаётся.

* [[Универсальный код]]

* [[Универсальный код]]

{{методы сжатия}}

{{методы сжатия}}

[[Категория:Алгоритмы сжатия без потерь]]

[[Категория:Алгоритмы сжатия без потерь]]

[[Категория:Теория информации]]

[[Категория:Теория информации]]