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Erdfernerkundung - Numerische Physik: Modellierung

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6.2. KOMMUNIKATION UND INFORMATION 293<br />

Ein gälischer Text sieht für unsere Augen auch nicht sehr viel anders aus: Thig sealbh<br />

a’dichioll gabh beachd fair an t-sreath dhiamhair Cheilteach seo. Cum oirre dho A gu B. 5<br />

• Näherung zweiter Ordnung (Digramm-Struktur wie im Englischen, Shannon hat hierzu<br />

ein Buch zufällig aufgeschlagen, auf der Seite einen Buchstaben aufgepickt, das Buch geschlossen,<br />

wieder zufällig geöffnet und dann auf der Seite bis zum ersten Auftreten dieses<br />

Buchstabens gelesen und den Buchstaben zusammen mit dem darauf folgenden rausgeschrieben,<br />

Wiederholung des Verfahrens mit dem zweiten Buchstaben usw.):<br />

ON IE ANTSOUTINYS ARE T INCTORE ST BE S DEAMY ACHIN D ILONASIVE<br />

TOCOOWE AT TEASONARE FUSO TIZIN ANDY TOBE SEACE CTISBE<br />

Im Gegensatz zu den beiden vorangegangenen Versuchen kann man diesen Text schon<br />

fast ‘lesen’: man muss nicht mehr alle Zeichen einzeln buchstabieren und kann damit eine<br />

längere Zeichenkette als im ersten Beispiel in einer kürzeren Zeit lesen.<br />

• Näherung dritter Ordnung (Trigramm-Struktur wie im Englischen, wie oben, aber mit drei<br />

Buchstaben):<br />

IN NO IST LAT WHEY CRACTICT FROURE BIRS GROCID PONDENOME OF DE-<br />

MONSTURES OF THE REPTAGIN IS REGOACTIONA OF CRE<br />

• Näherung erster Ordnung, auf Wörter bezogen (Wörter treten hierbei nur mit ihren natürlichen<br />

Häufigkeiten auf):<br />

REPRESENTING AND SPEEDILY IS AN GOOD APT OR COME CAN DIFFERENT<br />

NATURAL HERE HE THE A IN CAME THE TO OF TO EXPERT GRAY COME TO<br />

FURNISHES THE LINE MESSAGE HAD BE THESE<br />

• Näherung zweiter Ordnung, auf Wörter bezogen (wie die Digramm-Struktur bei den Buchstaben<br />

erzeugt, einzelne Folgen von Worten lassen sich hierbei ohne Problem in sinnvolle<br />

Sätze einbauen, die längste Folge umfasst die elf unterstrichenen Wörter, die sich mit etwas<br />

Mühe in dieser Reihenfolge noch in einen sinnvollen Satz einbauen lassen):<br />

THE HEAD AND IN FRONTAL ATTACK ON AN ENGLISH WRITER THAT THE<br />

CHARACTER OF THIS POINT IS THEREFORE ANOTHER METHOD FOR THE<br />

LETTERS THAT THE TIME WHO EVER TOLD THE PROBLEM FOR AN UNEX-<br />

PECTED<br />

Zwischenrechnung 19 Sie können etwas mit verschiedenen Texten spielen bis hin zu den<br />

unter dem Projekt Gutenberg http://www.gutenberg.org/wiki/Main_Page gesammelten<br />

ASCII-Texten bekannter und unbekannter Klassiker. Picken Sie sich zwei sehr unterschiedliche<br />

längere Texte heraus und bestimmen Sie die Häufigkeiten der einzelnen Buchstaben inkl.<br />

der bedingten Häufigkeiten (MatLab → Abschn. 9.2.5?). Verwenden Sie den gleichen text in<br />

verschiedenen Sprachen. Lassen Sie den Rechner dann künstliche Sprachen basteln. Wenn Sie<br />

sehr ambitioniert sind, versuchen Sie das gleiche mit einem sehr langen Text (Bibel, Dickens,<br />

Tolstoi?) nicht auf Buchstaben sondern auf Wortbasis.<br />

Markoff- und ergodische Prozesse<br />

§ 970 Stochastische Prozesse der beschriebenen Art werden als Markoff-Prozesse bezeichnet.<br />

Der allgemeine Fall lässt sich folgendermaßen beschreiben: Es existiert eine bestimmte Anzahl<br />

S1, S2, ...Sn von möglichen Zuständen des Systems. Ferner gibt es einen Satz von Übergangswahrscheinlichkeiten<br />

pi(j), die die Wahrscheinlichkeit angeben, mit der das System von einem<br />

Zustand Si in einen Zustand Sj übergeht. Um aus einem solchen Markoff-Prozess eine Informationsquelle<br />

zu machen, müssen wir annehmen, dass bei jedem Übergang von einem<br />

Zustand in einen anderen ein Zeichen erzeugt wird. Diese Zustände entsprechen dem noch<br />

verbleibenden Einfluss der vorhergehenden Buchstaben.<br />

5 Die Kraft der Konzentration kann Erfolg bringen, versuch es selbst und verfolge die Linie dieser heiligen<br />

keltischen Schnur von A bis B. – Inschrift auf dem Groundle Stone, Insel Man)<br />

c○ M.-B. Kallenrode 2. Juli 2008

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