情報理論 の研究は、クロード・E・シャノン の古典的な論文「通信の数学的理論 」が1948年7月と10月にベルシステム技術ジャーナル に掲載されたことから始まったが、シャノンは1944年末までにベル研究所でこの論文をほぼ完成させていた。
シャノンは、コミュニケーションの質的・量的モデルを統計的プロセスとして導入し、次のように主張した。
「コミュニケーションの根本的な問題は、ある地点で選択されたメッセージを、別の地点で完全に、あるいは近似的に再現することである。」 それとともに、次のような考えが生まれた。
1948年以前
初期の電気通信 最も古い通信 方法の中には、後にシャノンが情報理論の発展において体系化したアイデアを暗黙のうちに利用したものがあった。 1830年代から始まった電信 では、モールス符号は より頻繁に使用される文字 の頻度を考慮した。そのため、1つの「ドット」で表される「E」は、1つの「ドット」の後に3つの「ダッシュ」で表される「J」のようなあまり使用されない文字よりも速く送信される。このように情報を符号化するというアイデアは、ロスレスデータ圧縮 の基礎となっている。100年後、周波数変調は、 帯域幅を 単なる自由度の一つとみなすことができることを示した。現在では主にオーディオエンジニアリングの珍品と見なされているボコーダーは、もともと1939年に、 携帯電話が 現在音声品質と帯域幅のトレードオフを行うのとほぼ同じように、元のメッセージよりも少ない帯域幅を使用するように設計された。
シャノンの研究の最も直接的な前身は、1920年代にハリー・ナイキスト とラルフ・ハートリー によって発表された2つの論文であり、シャノンが1940年代初頭にベル研究所に着任した当時、彼らはともにベル研究所の研究リーダーであった。
ナイキストの1924年の論文「電信速度に影響を与えるいくつかの要因」は、主に電信信号の詳細な工学的側面に関するものである。しかし、より理論的なセクションでは、「情報」と、通信システムによって伝送できる「回線速度」を定量化することについて議論し、次の関係を示している。
W = K ログ m {\displaystyle W=K\log m\,} ここで、W は情報伝達速度、m は各時間ステップで選択できる異なる電圧レベルの数、K は定数である。[ 1 ]
ハートレーの1928年の論文「情報の伝達」は、情報 という言葉(技術的な意味で)を用いることでさらに踏み込み、この文脈における情報は測定可能な量であり、受信者が、記号が表す可能性のある関連する意味やその他の心理的または意味論的な側面とは全く関係なく、送信者が意図した記号のシーケンスが他のシーケンスではないことを区別できる能力のみを反映していることを明確にした。彼はこの情報量を次のように定量化した。
H = ログ S n {\displaystyle H=\log S^{n}\,} ここで、S は可能なシンボルの数、n は 送信中のシンボルの数です。したがって、情報の自然な単位は十進数であり、後に彼の名誉を称えてハートレー と改名され、情報の単位、尺度、または測定として用いられました。ハートレー情報 H 0 は、可能性の総数の対数を表す量として今でも使用されています。[ 2 ]
同様の対数10 確率の単位であるban と、その派生単位であるdeciban (ban の 10 分の 1) は、 1940 年にアラン・チューリングによって、第二次世界大戦中のドイツの エニグマ 暗号解読の統計分析の一環として導入されました。decibannage は 、可能性の総数 (の対数) の減少 (ハートレー情報の変化に類似) を表し、また、一連の観測からある仮説が別の仮説よりも優れていると推測できる対数尤度比 (または証拠の重みの変化) も表します。証拠の重みの期待される変化は、後にカルバック識別情報 と呼ばれるものと同じです。
しかし、この考え方の根底には、確率が異なる事象の情報内容ではなく、依然として等しい事前確率という概念があり、また、そのような多様な結果の伝達に関する問題の根底にある構想もまだ存在していなかった。
1939年にヴァネヴァー・ブッシュ に宛てた手紙の中で、シャノンはすでに情報理論に関する初期のアイデアのいくつかを概説していた。[ 3 ]
統計力学におけるエントロピー 不均等な確率が実際によく知られていた分野の一つは統計力学であり、ルートヴィヒ・ボルツマンは1872年の H定理の 文脈で初めてこの量を導入した。
H = − ∑ f 私 ログ f 私 {\displaystyle H=-\sum f_{i}\log f_{i}} ボルツマンは、同種の粒子からなる気体中の単一粒子が取り得る状態の広がりを測る尺度として、各可能な状態の相対頻度分布を f で表した。ボルツマンは、粒子間の衝突の影響により、平衡に達するまでH関数が初期配置から必然的に増加すると数学的に主張し、さらに、これを クラウジウス の巨視的熱力学的エントロピー の根底にある微視的根拠として特定した。
ボルツマンの定義は、アメリカの数学物理学者J・ウィラード・ギブス によってすぐに統計力学的エントロピーの一般式へと改良され、もはや同一で相互作用しない粒子を必要とせず、代わりにシステム全体の完全なミクロ状態iの確率分布 p i に基づいている。
S = − k B ∑ p 私 ln p 私 {\displaystyle S=-k_{\text{B}}\sum p_{i}\ln p_{i}\,} 統計力学から得られるこの(ギブスの)エントロピーは、クラウジウスの古典的な熱力学的定義 に直接対応していることがわかる。
シャノン自身は、自身の新しい尺度と熱力学における以前の研究との密接な類似性 に特に気づいていなかったようだが、ジョン・フォン・ノイマン は気づいていた。シャノンが新しい尺度の名前を決めかねており、「情報」という用語がすでに使い古されていることを懸念していたとき、フォン・ノイマンは彼にきっぱりと言ったという。「エントロピーと呼ぶべきだ。理由は二つある。まず第一に、君の不確定性関数は統計力学でその名前で使われているので、すでに名前がついている。第二に、そしてより重要なことだが、エントロピーが実際には何なのか誰も正確には知らないので、議論においては君が常に有利になるだろう。」
(情報理論的エントロピーと熱力学的エントロピーの関連性、特に1960年代のロルフ・ランダウアーによる重要な貢献については、 「熱力学と情報理論におけるエントロピー 」という記事でさらに詳しく解説されています。)
1948年以来の開発 The publication of Shannon's 1948 paper, "A Mathematical Theory of Communication ", in the Bell System Technical Journal was the founding of information theory as we know it today. Many developments and applications of the theory have taken place since then, which have made many modern devices for data communication and storage such as CD-ROMs and mobile phones possible.
Notable later developments are listed in a timeline of information theory , including:
The 1951, invention of Huffman encoding , a method of finding optimal prefix codes for lossless data compression . Irving S. Reed and David E. Muller proposing Reed–Muller codes in 1954.The 1960 proposal of Reed–Solomon codes . In 1966, Fumitada Itakura (Nagoya University ) and Shuzo Saito (Nippon Telegraph and Telephone ) develop linear predictive coding (LPC), a form of speech coding .[ 4] In 1968, Elwyn Berlekamp invents the Berlekamp–Massey algorithm ; its application to decoding BCH and Reed–Solomon codes is pointed out by James L. Massey the following year. In 1972, Nasir Ahmed proposes the discrete cosine transform (DCT).[ 5] It later becomes the most widely used lossy compression algorithm, and the basis for digital media compression standards from 1988 onwards, including H.26x (since H.261 ) and MPEG video coding standards ,[ 6] JPEG image compression ,[ 7] MP3 audio compression ,[ 8] and Advanced Audio Coding (AAC).[ 9] In 1976, Gottfried Ungerboeck gives the first paper on trellis modulation ; a more detailed exposition in 1982 leads to a raising of analogue modem POTS speeds from 9.6 kbit/s to 33.6 kbit/s In 1977, Abraham Lempel and Jacob Ziv develop Lempel–Ziv compression (LZ77 ) 1980年代初頭、ベル研究所のレヌカ・P・ジンダルは、 金属酸化物半導体 (MOS)デバイスのノイズ性能を改善し、受信感度とデータレートを制限していた問題を解決しました。これにより、 レーザー 光波システムや無線 端末アプリケーションでMOS技術が広く採用され、エドホルムの法則 が実現しました。[ 10 ] 1989年、フィル・カッツは DEFLATE (LZ77+ハフマン符号化)を含むフォーマット.zipを 発表した。これは後に最も広く使用されるアーカイブコンテナとなった。 1995年、ベンジャミン・シューマッハーは 「キュービット」 という用語を作り出し、量子無雑音符号化定理を証明した。
参考文献 ↑ 「BSTJ 3: 2. 1924年4月: 電信速度に影響を与えるいくつかの要因。(ナイキスト、H.)」 1924年4月。 ↑ 「BSTJ 7: 3. 1928年7月: 情報の伝達。(ハートレー、RVL)」 。1928年7月。 ↑ Tse, David (2020-12-22). "クロード・シャノンはいかにして未来を発明したか" . Quanta Magazine . 2023-09-30 に閲覧。 ↑ Gray, Robert M. (2010). "パケットネットワークにおけるリアルタイムデジタル音声の歴史:線形予測符号化とインターネットプロトコルの第II部" (PDF) . Found. Trends Signal Process . 3 (4): 203– 303. doi : 10.1561/2000000036 . ISSN 1932-8346 . ↑ Ahmed, Nasir (1991 年 1 月). "How I Came Up With the Discrete Cosine Transform" . Digital Signal Processing . 1 (1): 4– 5. Bibcode : 1991DSP.....1....4A . doi : 10.1016/1051-2004(91)90086-Z . ↑ Ghanbari, Mohammed (2003). Standard Codecs: Image Compression to Advanced Video Coding . Institution of Engineering and Technology . pp. 1–2 . ISBN 9780852967102 。↑ 「T.81 – 連続階調静止画像のデジタル圧縮および符号化 – 要件およびガイドライン」 (PDF) . CCITT. 1992年9月. 2019年 7月12日 取得 . ↑ Guckert, John (2012年春) 「MP3オーディオ圧縮におけるFFTとMDCTの使用」 (PDF) 。 ユタ大学 。 2019年 7月14日 取得 。 ↑ ブランデンブルク、カールハインツ(1999)。 「MP3とAACの説明」 (PDF) 。 2017年2月13日にオリジナルから アーカイブ (PDF) 。 ↑ Jindal, Renuka P. (2009). "From millibits to terabits per second and beyond - over 60 years of innovation" . 2009 2nd International Workshop on Electron Devices and Semiconductor Technology . pp. 1–6 . doi : 10.1109/EDST.2009.5166093 . ISBN 978-1-4244-3831-0 . S2CID 25112828 .
さらに読む グレイック、ジェームズ (2011)。『情報:歴史、理論、洪水』 (初版 )。ニューヨーク:パンテオンブックス。ISBN 978-1-4000-9623-7 OCLC 607975727