Определённое уравнение
Сигнал и шум не коррелированны, то есть они не связаны каким-либо образом, который позволит предсказать один из них. Суммарная мощность, получаемая при объединении этих некоррелированных ИС, по-видимому, случайно изменяющихся величин, задаётся.
Поскольку сигнал и шум статистически аналогичны, их комбинация будет иметь то же значение форм-фактора, что и сам сигнал или шум. Потому можно ожидать, что комбинированный сигнал и шум, как правило, будут ограничены диапазоном напряжения.
Стоит рассмотреть теперь разделение этого диапазона на полосы одинакового размера. (т. е. каждая из этих полос будет охватывать ИС.) Чтобы предоставить другую метку для каждой полосы, нужны символы или цифры. Поэтому всегда можно указать, какую полосу занимает уровень напряжения в любой момент с точки зрения B-разрядного двоичного числа. По сути, этот процесс является ещё одним способом описания того, что происходит, когда берут цифровые образцы с B-разрядным аналоговым преобразователем, работающим в общем диапазоне.
Уравнение Шеннона может использовать:
- Максимально возможную скорость передачи информации по заданному каналу или системе.
- Передачу данных определяется полосой пропускания, уровнем сигнала и шума.
- Поэтому ИС называется законом информационной пропускной способности канала.
При передаче информации некоторые параметры используемых сигналов могут приобретать случайный символ в канале связи, например, из-за многолучевого распространения радиоволн, гетеродинирующих сигналов. В результате амплитуда и начальная фаза данных являются случайными. Согласно статистической теории связи, эти особенности сигналов необходимы для их оптимальной обработки, они определяют как структуру приёмника, так и качество связи.
Хартли понимал информационное получение как подбор одного вида данных из набора равновероятного сообщения и определил объём, содержащейся ВС, как логарифм N. Выполняются примеры решения по формуле Хартли в информатике: N = mn.
Помехи разложения всегда присутствуют в границе любого реального сигнала. Однако, если их уровень настолько мал, что вероятность искажения практически равна нулю, можно условно предположить, что все сигналы передаются неискажёнными.
В этом случае средний объём информации, переносимой одним символом, можно считать расчётным: J (Z; Y) = Хапр (Z) — Хапест (Z) = Хапр (Y). Поскольку функция H (Y) = H (Z) и H (Y / Z) = 0, а индекс max {J (Z; Y)} = Hmax (Y) — максимальная энтропия источника класса сигнала, возникающая в результате распределения символов Y: p (y1) = p (y2) = … = p (ym) = 1 / My, т. е. Hmax (Y) = logaMy.
Следовательно, главная дискретная ширина полосы таблицы без информации о помехах в единицу времени равна: Cy = Vy • max {J (Z; Y)} = Vy • Hmax (Y) = Vy • logaMy или записываться Ck = Vk • logaMy. Где буква Mk — должно быть максимально возможное количество уровней, разрешённых для передачи по этому каналу (конечно, может обозначаться Mk = My).
Согласно теореме, метод кодирования онлайн, который может использоваться и позволяет:
- с данными согласно уравнению H (x) ≤ C — передать всю информацию, сгенерированную источником с ограниченным размером буфера калькулятора;
- в случае H (x)> C такого способа кодирования не существует, поскольку требуется буфер, объём которого определяется избыточной производительностью источника по ширине полосы канала, умноженной на время передачи.
Энтропия и математика
В своих работах 1948–1949 годов Шеннон определил количество информации через энтропию, а за единицу информации принял бит. Позже Шеннон рассказывал, что использовать энтропию ему посоветовал Джон фон Нейман, который мотивировал свой совет тем, что «…мало кто из математиков и инженеров знает об энтропии, и это обеспечит Шеннону преимущество в неизбежных спорах».
Норбер Винер так описывал разницу между своим подходом и подходом Шеннона к теории информации: «Я подошел к теории информации с позиций изучения электрических систем, проводящих непрерывный ток или что-нибудь такое, что по крайней мере можно интерпретировать как непрерывный ток… Шеннон любит дискретное и сторонится непрерывного. Он рассматривает дискретные сообщения как последовательность во времени утвердительных и отрицательных ответов, и каждый выбор между “да” или “нет” считает элементом информации. В то же время я, занимаясь теорией непрерывной фильтрации и исходя из точек зрения, казавшихся вначале совершенно отличными от точки зрения Шеннона, пришел к весьма близкому определению единицы количества информации. Введя определение понятия количества информации по Шеннону—Винеру (ибо оно в равной мере принадлежит нам обоим), мы совершили радикальный переворот в этой области».
В 1949 году Шеннон направил в Американский институт инженеров-электриков (American Institute of Electrical Engineers) доклад, посвященный проблеме создания искусственного интеллекта. Соответствующая статья «Составление программ для игры в шахматы на вычислительной машине» (Programming a Computer for Playing Chess) была опубликована в 1950 году.
В том же году Клод Шеннон с супругой отправились в Англию, где в Манчестерском университете они посетили лабораторию Тьюринга и обсудили проблемы искусственного интеллекта и тест Тьюринга: «Машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать
разговор с обычным человеком и тот не сможет понять, что говорит с машиной». Тьюринг с интересом отнесся к шахматной программе Шеннона и к его работе по самообучающимся механизмам.
Запоминая результаты сделанных ходов, электромеханическая мышка Тесей приобретала способность самостоятельно находить кратчайший выход из любого места учебного лабиринта
boffosocko.com
Как выиграть в казино
Весной 1959 года на работу в MIT пригласили профессора математики Эдварда Торпа, теоретика игры в блек-джек, одной из самых популярных в казино карточных игр, восходящую звезду менеджмента хедж-фондов, одного из основателей алгоритмической торговли. В MIT Торп завершил обработку результатов собственных испытаний в казино и написал статью «Обыграй дилера: Выигрышная стратегия игры в блек-джек» (Beat the Dealer: Winning Blackjack Strategy). Чтобы опубликовать ее в таком солидном журнале, как The Proceedings of the National Academy of Sciences, требовалась рекомендация членов академии, а единственным математиком из них в MIT с 1956 года был Клод Шеннон. Шеннон прочел статью и рекомендовал ее для издания. Как рассказывал Торп, «потом он спросил: “Вы работаете над чем-нибудь еще в игорной зоне?” Я решил открыть другую тайну и рассказал ему о своей мечте: обыграть рулетку в казино… Мы провели вместе несколько захватывающих часов и расстались в глубоких сумерках с планами встретиться и обсудить эту идею снова…». Итогом игрового сотрудничества стал носимый компьютер размером с пачку сигарет, содержащий двенадцать транзисторов и предсказывающий вероятность выигрыша в рулетку на основе быстрых замеров частоты оборотов колеса рулетки и скорости вброса шарика рукой крупье. Летом 1961 года Торп и Шеннон с женами встретились в казино Лас-Вегаса, где успешно провели натурные испытания этого компьютера. Вскоре Эдвард Торп покинул MIT, а Клод Шеннон разработал разнообразные модели биржевой игры на курсах акций и опробовал их (по его словам, успешно) на собственных акциях.
В 1970-е годы по разработке Шеннона изготовили робот-муляж с лицом Уильяма Дукенфилда, знаменитого американского комика, фокусника и писателя. Этот робот жонглировал вводимыми сверху шариками, отскакивающими от мембраны расположенного под ним барабана. Его работа отвечала формуле Шеннона: (F + D)H = (V + D)N, где F — время свободного полета шарика, D — время его нахождения в руке, V — время, пока руки свободны, N — число шариков, H — количество рук.
«Я представляю то время, когда мы будем для роботов что собаки для
людей, и я болею за машины», — говорил Шеннон.
В 1974 году венгерский скульптор и преподаватель архитектуры
Эрнё Рубик изобрел головоломку «кубик Рубика». Эта головоломка
понравилась Шеннону, и он придумал для нее манипулятор, позволяющий собирать кубик.
Реализация проектов Шеннона затормозилась после смерти Вэнивара Буша. Новое руководство MIT не разделяло увлечений Шеннона «совершенно бесполезными вещами <…> потому, что, по его словам, их весело делать». Ему предложили сотворить нечто более
полезное и вернуться на путь теории информации, на что Шеннон отвечал: «Большинство великих математиков сделали свои лучшие работы, когда они были молоды».
«Проникновение в суть способности человека жонглировать послужит основой для создания сложных роботизированных систем», — считал Шеннон
cmrr-star.ucsd.edu/
Основные черты
Экономика
Вместе с развитием информационного общества прогнозируется переход к экономике услуг, которая имеет основой не производство товаров, а оказание услуг.
Культура
В культуре наблюдается тенденция к массовости, возникает и развивается массовая культура . Возникает ряд субкультур со своими уникальными характеристиками: языком (арго), предпочтениями, ценностями. Возникает киберспорт , по которому регулярно проводятся мировые соревнования. Растет популярность социальных сетей и интернет-СМИ — огромные расстояния превращаются в ничто, мир становится «глобальным городом». Поиск своей личности становится проблемой, а насилие — одним из главных средств самовыражения (М. Маклюэн, «Пробуждение Маклюэна»).
В одном из выступлений, Маршалл Маклюэн отмечает рождение нового, электронного (то есть информационного) человека: «Мы говорим о грамотном человеке: грамотный человек впитывает все как губка, чего не хочет делать новый электронный человек. Так, грамотность катится с горы ». Остро стоит вопрос формирования у людей новой информационной культуры.
Политика
Широкое применение для социального взаимодействия новейших средств информационной обработки (персональных компьютеров, мобильных телефонов и т. д.) сделало возможным быструю обработку больших объемов информации, которая может поступать более оперативно от источника до потребителя. Связанное с этим возрастание роли СМИ в организации общества делает возможным новые формы правления обществом — нетократию и медиакратию .
Возрастание роли информации как ресурса привело к официальному признанию ведущими государствами мира нового вида войн — информационных войн (англ. Information warfare
), цель которых не уничтожить физически противника, но, используя информацию (информационные операции, психологические операции) получить и закрепить конкурентное преимущество над ним, то есть сделать противника зависимым в плане собственной информационной самодостаточности, навязать ему использование таких информационных ресурсов, которые бы в первую очередь служили собственным интересам (государства или корпорации).
Студенческие годы
Университет Мичигана распахнул перед Шенноном свои двери в 1932 году. Учёба здесь открыла для него труды Дж. Буля. Диплом бакалавра по математике и электротехнике Клод получил в 1936 г.
Его первым местом работы стала должность ассистента-исследователя в технологическом университете Массачусета. Научную деятельность Клод вёл в качестве оператора механического компьютерного устройства, созданного его учителем В.Бушем.
Он был размещён на страницах специального журнала институтом инженеров-электриков в США (1938 г.).
Основные положения статьи раскрыли усовершенствование маршрутного посыла телефонного вызова,
благодаря замене реле электромеханического типа на переключающую схему. Молодой учёный обосновал концепцию о возможности решения применением схем всех задач Булевой алгебры.
Эта работа Шеннона получила Нобелевскую премию в области электрической инженерии (1940 г.)
и стала основой для создания логических цифровых схем в электрических цепях. Этот магистерский труд стал настоящим научным прорывом ХХ века, положив начало созданию электронной вычислительной техники современного поколения.
Буш рекомендовал Шеннону заняться диссертацией на получение степени доктора математических наук
Серьёзное внимание им было уделено математическим исследованиям в тесной связи с генетическими законами наследственности известного Менделя. Но эта работа так и не получила должного признания и впервые была опубликована только в 1993 г
Проблемы и тенденции
Указанные изменения не только принесли новые вызовы человечеству, связанные с прямо пропорциональной зависимостью интенсивности информатизации и урбанизации с ростом числа заболеваний, связанных с гиподинамией и постоянными стрессами городского жителя (тотальное «ожирение» жителей развитых стран), но и сделали как никогда возможным воплощение положений древних мыслителей человечества — прежде всего, внедрение положительных моментов таких концепций, как ноосфера и коэволюция .
Одной из проблем является выбор нужной информации. Волны спама и флуда (причем не только в Интернете , но и в СМИ) иногда делают получение действительно нужной, полезной информации задачей трудновыполнимой. А широкое использование средств вычислительной техники ставит ряд новых вызовов информационной безопасности отдельных организаций, лиц и целых государств (см. конкурентная разведка , промышленный шпионаж , кибервойна).
Использование сетевых технологий (на основе информационных) сделало возможным не только тотальное объединение ресурсов всего человечества, но и беспрецедентные в истории человечества террористические акции (9 / 11 , Трагедия Норд-Оста , Взрывы в Лондонском метрополитене). Терроризм стал серьёзной проблемой.
«Это все из бита»
Переломным моментом, отметившим начало радикальных перемен во взглядах современной физики на устройство природы, оказался рубеж 1980-1990-х годов. Именно тогда появилась знаменитая ныне концепция Джона Арчибальда Уилера «It from bit», или «Это все из бита». Сам Уилер в программной работе 1989 года «Информация, физика, кванты: поиск взаимосвязей» пояснял рождение нового взгляда такими словами:
«Это все из бита» символизирует идею о том, что каждый элемент физического мира имеет на дне — причем на очень глубоком дне в большинстве случаев — некий нематериальный источник и объяснение. И то, что мы называем реальностью, при окончательном анализе возникает как ответы типа да-нет при постановке двоичных вопросов. Короче говоря, идея в том, что все вещи физического мира по природе своего происхождения являются информационно-теоретическими«.
Для того чтобы всем и сразу стало понятно, отчего важность этой идеи была не только быстро оценена, но и получила очень мощное развитие в научном сообществе, следует пояснить ту уникальную роль, которую сыграл Уилер в физике XX века
Родившийся в 1911 году и покинувший этот мир в 2008-м, Джон Уилер за свою долгую жизнь сумел охватить новую физику столетия не только в переносном, но и в совершенно прямом смысле. До войны ученик и соратник Нильса Бора, в годы войны один из активных создателей атомной бомбы, после войны общепризнанный лидер в развитии гравитационно-геометрических идей Эйнштейна, Уилер известен на этой планете почти всем. Как минимум в качестве отца широко употребимых ныне терминов «черные дыры» и «кротовые норы».
Нобелевскую премию получить ему не довелось, однако для измерения реального масштаба научных вкладов ученого всегда имеются и другие мерки. Например, число и качество учеников, пришедших в науку под руководством наставника. У Джона Уилера данный список не слишком велик, но, по сути дела, это краткий перечень чуть ли не всех ключевых фигур, обеспечивших нынешний перевод физики на язык и понятия квантовой информатики.
Самый первый аспирант Уилера из периода 1930-х — впоследствии нобелевский лауреат Ричард Фейнман. Он стал первым из физиков, кто сформулировал и обосновал идею о реалистичности создания квантовых компьютеров. Один из поздних аспирантов Уилера, Дэвид Дойч, в середине 1980-х выдвинул и описал концепцию универсального квантового вычислителя для решения широкого спектра научных задач.
Еще одна знаменитая диссертация, подготовленная под руководством Уилера в 1950-е, была написана Хью Эвереттом, который на базе идей из теории информации Шеннона сформулировал принципиально новую интерпретацию квантовой механики и заложил основы для весьма популярной ныне концепции мультиверса, или многомирия. Существенно иной взгляд на приложение информатики выдвинул в 1970-е годы другой аспирант Уилера, Якоб Бекенштайн, поначалу занимавшийся исследованиями термодинамической энтропии черных дыр, затем сумевший преобразовать эту физику в понятия теории информации, и в итоге заложивший фундамент для выстраивания голографической концепции мироздания.
Наконец, нельзя не упомянуть и самого последнего из аспирантов Уилера, Макса Тегмарка. Ныне Тегмарк широко известен как автор концепции «математической вселенной», сочетающей в единое целое материю и сознание, а также как автор идеи о том, что сознание является одним из фазовых состояний материи — подобно тому, как у всякого твердого тела есть состояния жидкости или газа.
Абсолютно во всех из этих работ учеников Уилера очевидно просматривается опора на теорию информации Шеннона. Причем и в текстах самого Джона Уилера, где он оттачивал и развивал свою концепцию «Это все из бита», постоянно и естественным образом идут отсылки к теории информации. Но при этом, что не может не поражать, нигде ни словом не упоминается имя Клода Шеннона. И даже в основополагающей обзорной статье «Поиск взаимосвязей», процитированной в начале этого раздела и содержащей внушительную библиографию на 179 позиций, нет ни единой ссылки на его работы.
Никто и никогда на эти умолчания не обращает внимания, поэтому и объяснений для столь странного игнорирования никем не предлагается. Хотя понятно, наверное, что это никак не может быть «случайным недосмотром» — слишком уж заметную роль идеи Шеннона играют во всей этой истории.
Продолжение следует
| ← назад | оглавление | далее → |
Влияние Клода Шеннона на современные технологии и науку
Клод Шеннон, американский математик и инженер, является одним из основателей информационной теории. Его работа великим образом повлияла на развитие и применение современных технологий и науки. Ниже приведены несколько областей, в которых его вклад был особенно заметным.
1. Кодирование информации
Одной из ключевых концепций информационной теории, разработанной Шенноном, является понятие информационной емкости и возможности кодирования сообщений. С помощью математических методов Шеннона были разработаны эффективные алгоритмы сжатия данных, которые являются основой таких технологий, как mp3, jpeg и zip. Благодаря этим алгоритмам мы можем хранить и передавать информацию более эффективно, не теряя важных деталей.
2. Теория связи
Шеннон также внес значительный вклад в развитие теории связи. Благодаря его исследованиям были разработаны математические модели, которые позволили оптимизировать процессы передачи информации по каналам связи. Это стало основой для развития сетей связи, Интернета и мобильной связи. Сегодня мы можем наслаждаться быстрым и надежным обменом информацией благодаря принципам, изложенным Шенноном.
3. Криптография
Криптография, наука об защите информации, также получила мощный толчок развития благодаря исследованиям Шеннона. Он разработал концепцию «шифровальный аппарат» и предложил методы анализа и создания безопасных шифров. Эти идеи стали основой для современных систем шифрования, которые обеспечивают безопасность данных в сетях и электронной коммуникации, включая онлайн-банкинг, электронную почту и мобильные приложения.
4. Искусственный интеллект
Концепции и методы Шеннона также активно применяются в области искусственного интеллекта. Он разработал математическую модель, известную как «логическое исчисление» или «формальная логика», которая является основой для создания логических искусственных интеллектуальных систем. Эти системы используются для принятия решений, обработки естественного языка, распознавания образов и многих других задач.
Заключение
Влияние Клода Шеннона на современные технологии и науку трудно переоценить. Его работа по информационной теории, теории связи, криптографии и искусственного интеллекта положила основу для многих современных достижений в этих областях. Благодаря его идеям и открытиям мы можем наслаждаться быстрым и надежным обменом информацией, защищать свои данные и создавать умные системы, которые помогают нам во многих сферах жизни.
Неопределенность знания и количество информации
Содержательный подход к измерению информации отталкивается от определения информации как содержания сообщения, получаемого человеком. Сущность содержательного подхода заключается в следующем: сообщение, информирующее об исходе како-го-то события, снимает неопределенность знания человека об этом событии.
Чем больше первоначальная неопределенность знания, тем больше информации несет сообщение, снимающее эту неопределенность.
Приведем примеры, иллюстрирующие данное утверждение.
Ситуация 1. В ваш класс назначен новый учитель информатики; на вопрос «Это мужчина или женщина?» вам ответили: «Мужчина».
Ситуация 2. На чемпионате страны по футболу играли команды «Динамо» и «Зенит». Из спортивных новостей по радио вы узнаете, что игра закончилась победой «Зенита».
Ситуация 3. На выборах мэра города было представлено четыре кандидата. После подведения итогов голосования вы узнали, что избран Н. Н. Никитин.
Вопрос: в какой из трех ситуаций полученное сообщение несет больше информации?
Неопределенность знания — это количество возможных вариантов ответа на интересовавший вас вопрос. Еще можно сказать: возможных исходов события. Здесь событие — например, выборы мэра; исход — выбор, например, Н. Н. Никитина.
В первой ситуации 2 варианта ответа: мужчина, женщина; во второй ситуации 3 варианта: выиграл «Зенит», ничья, выиграло «Динамо»; в третьей ситуации — 4 варианта: 4 кандидата на пост мэра.
Согласно данному выше определению, наибольшее количество информации несет сообщение в третьей ситуации, поскольку неопределенность знания об исходе события в этом случае была наибольшей.
В 40-х годах XX века проблема измерения информации была решена американским ученым Клодом Шенноном (1916-2001) — основателем теории информации. Согласно Шеннону, информация — это снятая неопределенность знания человека об исходе какого-то события.
В теории информации единица измерения информации определяется следующим образом.
|
Сообщение, уменьшающее неопределенность знания об исходе некоторого события в два раза, несет 1 бит информации. |
Согласно этому определению, сообщение в первой из описанных ситуаций несет 1 бит информации, поскольку из двух возможных вариантов ответа был выбран один.
Следовательно, количество информации, полученное во второй и в третьей ситуациях, больше, чем один бит. Но как измерить это количество?
Рассмотрим еще один пример.
Ученик написал контрольную по информатике и спрашивает учителя о полученной оценке. Оценка может оказаться любой: от 2 до 5. На что учитель отвечает: «Угадай оценку за два вопроса, ответом на которые может быть только «да» или «нет»». Подумав, ученик задал первый вопрос: «Оценка выше тройки?». «Да», — ответил учитель. Второй вопрос: «Это пятерка?». «Нет», — ответил учитель. Ученик понял, что он получил четверку. Какая бы ни была оценка, таким способом она будет угадана!
Первоначально неопределенность знания (количество возможных оценок) была равна четырем. С ответом на каждый вопрос неопределенность знания уменьшалась в 2 раза и, следовательно, согласно данному выше определению, передавался 1 бит информации.
Узнав оценку (одну из четырех возможных), ученик получил 2 бита информации.
Рассмотрим еще один частный пример, а затем выведем общее правило.
Вы едете на электропоезде, в котором 8 вагонов, а на вокзале вас встречает товарищ. Товарищ позвонил вам по мобильному телефону и спросил, в каком вагоне вы едете. Вы предлагаете угадать номер вагона, задав наименьшее количество вопросов, ответами на которые могут быть только слова «да» или «нет».
Немного подумав, товарищ стал спрашивать:
— Номер вагона больше четырех?
— Да.
— Номер вагона больше шести?
— Нет.
— Это шестой вагон?
— Нет.
— Ну теперь все ясно! Ты едешь в пятом вагоне!
Схематически поиск номера вагона выглядит так:
Каждый ответ уменьшал неопределенность знания в два раза. Всего было задано три вопроса. Значит, в сумме набрано 3 бита информации. То есть сообщение о том, что вы едете в пятом вагоне, несет 3 бита информации.
Способ решения проблемы, примененный в примерах с оценками и вагонами, называется методом половинного деления: ответ на каждый вопрос уменьшает неопределенность знания, имеющуюся перед ответом на этот вопрос, наполовину. Каждый такой ответ несет 1 бит информации.
Заметим, что решение подобных проблем методом половинного деления наиболее рационально. Таким способом всегда можно угадать, например, любой из восьми вариантов за 3 вопроса. Если бы поиск производился последовательным перебором: «Ты едешь в первом вагоне?» «Нет», «Во втором вагоне?» «Нет» и т. д., то про пятый вагон вы смогли бы узнать после пяти вопросов, а про восьмой — после восьми.
Клод Шеннон
Клод Элвуд Шеннон – американский математик, инженер-электронщик и специалист в области криптографии, обладатель множества наград, известный как создатель теории информации.
Именно наш герой предложил когда-то использовать всем известное сегодня понятие ‘бит’ в качестве эквивалента наименьшей единицы информации.
Шеннон прославился как человек, давший начало теории информации в эпохальной статье, опубликованной им в 1948 году.
Совет
Помимо этого, ему приписывают также идею создания цифрового компьютера и цифровых технологий вообще, причем еще в 1937 году, когда Шеннон был 21-летним студентом Массачусетского Технологического Института, работавшим над получением магистерской степени – он написал тогда диссертацию, в которой продемонстрировал, что применения булевой алгебры в сфере электроники могли бы построить и решить любые логические, числовые
связи. Написанная на основе диссертации статья принесла ему премию Американского института инженеров-электриков в 1940.
Во время Второй мировой войны Шеннон сделал значительный вклад в сфере криптоанализа, работая над обороной страны, включая его фундаментальный проект по взламыванию кодов и обеспечению безопасных телекоммуникаций.
Шеннон родился 30 апреля 1916 года в Петоцки, маленьком городке в Мичигане (Petoskey, Michigan), и вырос в соседнем Гэйлорде (Gaylord, Michigan). Его отец был из тех людей, что сделал себя сам. Потомок первых поселенцев Нью-Джерси (New Jersey), он был бизнесменом и судьей. Мать Клода преподавала английский и некоторое время возглавляла ср
Его любимыми предметами были естественные науки и математика, а дома, в свободное время, он строил модели самолетов, радиоуправляемую модель лодки и даже беспроводной телеграф, соединявший его с дом с домом друга, жившего в полумиле от Шеннонов.
Подростком Клод подрабатывал в качестве курьера компании ‘Western Union’. Героем его детства был Томас Эдисон (Thomas Edison), который, как позже оказалось, приходился ему еще и дальним родственником. Оба они были потомк
ами Джона Огдена (John Ogden), колониального лидера 17-го века и по совместительству предка множества выдающихся людей. Чем не интересовался Шеннон, так это политикой. Кроме того, он был атеистом.
Обратите внимание
В 1932 году Клод стал студентом Мичиганского Университета, где один из курсов познакомил его с тонкостями алгебры Буля.
Окончив университет в 1936 с двумя степенями бакалавра, по математике и электротехнике, он продолжил занятия в МТИ, где работал на одном из первых аналоговых компьютеров, дифференциальном анализаторе Ванневара Буша (Vannevar Bush) – именно тогда он понял, что концепции булевой алгебры могут применяться с большей полезностью. Диссертация Шеннона на степень м
агистра называлась ‘Символьный анализ реле и коммутаторов’, и специалисты считают ее одной из самых важных диссертаций на степень магистра в 20-м столетии.
Весной 1940 Шеннон защитил в МТИ и докторскую степень по математике с диссертацией ‘Алгебра для теоретической генетики’, и в следующие 19 лет, с 1941 по 1956, преподавал в Мичиганском Университете и работал в компании ‘Bell Labs’, где его интерес вызвали противопожарные системы и криптография (именно этим он занимался во время Второй мировой).
где ему предложили кафедру, и проработал там 22 года.
Среди его хобби были жонглирование, катание на моноцикле и шахматы. Он изобрел огромное количество разных забавных устройств, включая летающие диски с ракетным двигателем, ‘кузнечик’ с моторчиком и трубу, извергающую пламя, для научной выставки.
Он так же считается, вместе с Эдвином Торпом (Edward O. Thorp), изобретателем первого переносного компьютера – они использовали это устройство для повышения шансов на выигрыш при игре в рулетку, и их набеги на Лас-Вегас (Las Vegas) были очень успешными.
Свои последние годы Шеннон провел в доме престарелых, страдая болезнью Альцгеймера. Его не стало 24 февраля 2001 года.
Биография
Детство и юность
Клод Шеннон родился 30 апреля 1916 года в городе Петоцки (штат Мичиган, США). Отец его, Клод-старший (1862-1934), был бизнесменом, добившимся успеха своими собственными силами, адвокатом и в течение некоторого времени судьей. Мать Шеннона, Мейбел Вулф Шеннон (1890-1945), была преподавателем иностранных языков и впоследствии стала директором Гэйлордской средней школы. Отец Шеннона обладал математическим складом ума и давал себе отчёт в своих словах. Любовь к науке была привита Шеннону его дедушкой. Дед Шеннона был изобретателем и фермером. Он изобрел стиральную машину вместе с многой другой полезной в сельском хозяйстве техникой. Томас Эдисон был дальним родственником Шеннонов.
Первые шестнадцать лет своей жизни Клод провел в Гэйлорде (Мичиган), где в 1932 году закончил Гэйлордскую общеобразовательную среднюю школу. В юности он работал курьером службы Western Union. Молодой Клод увлекался конструированием механических и автоматических устройств. Он собирал модели самолетов и радиотехнические цепи, создал радиоуправляемую лодку и телеграфную систему между домом друга и своим домом. Временами ему приходилось ремонтировать радиостанции для местного универмага.
Шеннон, по собственным словам, был аполитичным человеком и атеистом.
Университетские годы
В 1932 году Шеннон был зачислен в Мичиганский университет, где на одном из курсов познакомился с работами Джорджа Буля. В 1936 году Клод окончил Мичиганский университет, получив степень бакалавра по двум специальностям (математик и электротехник), и устроился в Массачусетский технологический институт (MIT), где работал ассистентом-исследователем. Он выполнял обязанности оператора на механическом вычислительном устройстве, аналоговом компьютере, называемом «дифференциальный анализатор», разработанным его научным руководителем Вэниваром Бушем. Изучая сложные, узкоспециализированные электросхемы дифференциального анализатора, Шеннон увидел, что концепции Буля могут получить достойное применение. После того, как он проработал лето 1937 года в Bell Telephone Laboratories, он написал основанную на своей магистерской работе того же года статью «Символический анализ релейных и переключательных схем». Необходимо отметить, что Фрэнк Лорен Хичкок контролировал магистерскую диссертацию, давал полезную критику и советы. Сама статья была опубликована в 1938 году в издании Американского института инженеров-электриков (AIEE). В этой работе он показал, что переключающиеся схемы могут быть использованы для замены схем с электромеханическими реле, которые использовались тогда для маршрутизации телефонных вызовов. Затем он расширил эту концепцию, показав, что эти схемы могут решить все проблемы, которые позволяет решить Булева алгебра. Также, в последней главе он представляет заготовки нескольких схем, например, 4-разрядного сумматора. За эту статью Шеннон был награждён Премией имени Альфреда Нобеля Американского института инженеров-электриков в 1940 году. Доказанная возможность реализовывать любые логические вычисления в электрических цепях легла в основу проектирования цифровых схем. А цифровые цепи — это, как известно, основа современной вычислительной техники, таким образом, результаты его работ являются одними из наиболее важных научных результатов ХХ столетия
Говард Гарднер из Гарвардского университета отозвался о работе Шеннона, как о «возможно, самой важной, а также самой известной магистерской работе столетия»
Возможно, будет полезно почитать:
- Рецепты сосисок в тесте, приготовленные в духовке Время приготовления сосисок в тесте ;
- Сурьма металл. Свойства сурьмы. Применение сурьмы. Сурьма: история открытия элемента Сурьма металл или неметалл ;
- Три самых несчастных знака зодиака в жизни ;
- Самые несчастные знаки зодиака ;
- Закон зародышевого сходства ;
- Во-первых, при наличии международной торговли жители каждой страны ;
- Во-первых, при наличии международной торговли жители каждой страны Препятствия торговле вредят ;
- Курсовая работа оценка и изучение существующего социально-экономического положения чехии Уровень экономического развития соседних стран чехии ;