fÃ¡bio palÃ¡cio de azevedo fundamentos epistemolÃ³gicos da teoria da ...

More documents

Recommendations

Info

As probabilidades Pi e Pj são calculadas por valores de longaduração (médias). Com isso, podemos obter a quantidade de informaçãoem uma mensagem recebida em presença de ruído.Citemos como exemplo a determinação da probabilidade detransmissão de uma mensagem i recebida como j (i que implica j):P(i;j) = 1/Pj.PiPij, ondeP(i;j) é a probabilidade de que i implique em j. Pj é a probabilidade darecepção de j, independente do que foi transmitido. Pi é a probabilidade datransmissão de i, enquanto PiPij é igual à probabilidade de que amensagem transmitida seja i e a recebida, j.Já a informação média (entropia) por mensagem recebida napresença de ruído é igual a:H(j) – Hi(j), ondeH(j) é a entropia por mensagem da seqüência de mensagens recebidasquando o que foi transmitido é desconhecido. Hi(j) é a entropia condicionalpor mensagem da seqüência de mensagens recebidas quando a entrada éconhecida (na ausência de ruído, Hi(j) = 0).H(j) é sempre maior que Hi(j). Se um símbolo é transmitido e outro érecebido, a expressão acima, para informação média, torna-se negativa.É evidente que o receptor não pode saber quanta informação érecebida em cada mensagem se ele não sabe o que foi transmitido. Elepode, porém, conhecer a informação média por mensagem usando H(j) –Hi(j), desde conheça a história do sistema, através de suas probabilidadescaracterísticas, determinadas pela observação de seu comportamentoprévio em um longo período de tempo.A fim de um melhor entendimento da transmissão na presença deruído, alguns casos especiais podem ser analisados. No último exemplo decálculo da informação na presença de ruído demonstrado por SHANNON(1975: P.S 84-85), é utilizado um tipo especial de canal chamado__48__
simétrico. Nele há apenas 2 símbolos. Esse tipo de canal simplifica asfunções de informação, pois, nele:a) ruído e equívoco são iguais;b) o equívoco independe das freqüências relativas de entrada. Ouseja: Hi(j) = Hj(i)= -{p Log p + (1-p) Log (1-p)}.Nessa função, equívoco e ruído alcançam o valor máximo quando aprobabilidade de erro é de 50%. Nesse caso, H(j) fica inalterável, mas Hi(j)sobe para 1 bit por símbolo, o que dá o valor surpreendente de H(j) – Hi(j)= 0. Por que a informação média transmitida é neste caso igual a zero?Porque nesse exemplo nenhuma informação média foi transmitida,pois uma percentagem igual de símbolos recebidos corretamente pode serobtida jogando-se uma moeda. Explicando melhor: como todos ossímbolos tem igual chance de estarem certos ou errados, nada chegou aoreceptor que ele já não tivesse como saber a priori.Por outro lado, no mesmo exemplo se a porcentagem de erro é de100%, H(j) permanece inalterado e Hi(j) cai para zero. A informação médiaé, assim, de 1 bit/símbolo. Isso ocorre porque, em só havendo 2 símbolos,podemos conhecer com certeza o símbolo transmitido a partir do recebido,pois há possibilidade 1 de que ele seja trocado na transmissão. Essefenômeno é chamado “distorção”.Um dos mais importantes problemas na transmissão por um canalruidoso é o da confiabilidade. Confiabilidade é a medida da precisão deuma transmissão. Conseguir razões ótimas de transmissão é um dos maiscomplexos problemas de engenharia de redes, pois o ruído não éindependente do sinal, mas uma função qualquer da potência P do sinal.O aumento da confiabilidade corresponde ao processo de redução doruído. A Teoria da Informação fornece métodos de análise quantitativa dosprocessos de redução do ruído. Hoje já há métodos avançados, como oschamados “padrões planejados de redundância”, dentre outros.Da equação da informação média por mensagem H(j) – Hi(j) deriva oresultado notável segundo o qual, através da codificação formal – que podecontudo envolver um longo tempo de espera – é possível reduzir aproporção de sinais-ruído em uma mensagem ao limite. Esse método__49__
Page 1 and 2: FÁBIO PALÁCIO DE AZEVEDOFUNDAMENT
Page 3 and 4: “À Universidade Brasileira, que,
Page 5 and 6: “Desejo de saberTodo mundo tem,E
Page 7: ABSTRACTAnalysis of the axiomatic s
Page 10 and 11: (eqüiprobabilidade dos elementos d
Page 12 and 13: Informação aspira à condição d
Page 14 and 15: como a mostrar que não pode ser si
Page 16 and 17: deram lugar a um novo paradigma cie
Page 18 and 19: explicação é uma forma “fraca
Page 20 and 21: Há várias formas de classificaç
Page 22 and 23: 2. Regras e Conceitos Matemáticos
Page 24 and 25: A partir do cálculo fatorial, é p
Page 26 and 27: forma como aparecem organizados. Se
Page 28 and 29: A equação da quantidade de inform
Page 30 and 31: Shannon mostra ser possível ainda
Page 32 and 33: 6. Estocasticidade, Processos Marko
Page 34 and 35: O sistema de comunicação é em ge
Page 36 and 37: de quatro letras eqüiprováveis po
Page 38 and 39: cascata pode transmitir informaçã
Page 40 and 41: Essa expressão foi chamada por Sha
Page 42 and 43: d) O valor mínimo de H é zero, co
Page 44 and 45: Essa recodificação chama-se compr
Page 46 and 47: o caso em que há interdependência
Page 50 and 51: consiste no aumento da redundância
Page 52 and 53: escolhendo ao acaso as n4 seqüênc
Page 54 and 55: 12. Informação ContínuaAté aqui
Page 56 and 57: ser classificados num número finit
Page 58 and 59: ordinariamente de uma variável, o
Page 60 and 61: Essa afirmação é surpreendente,
Page 62 and 63: acontecimentos futuros é uma das m
Page 64 and 65: T = 2W Logbits/sPorém, é mais con
Page 66 and 67: Já o teorema 23 de Shannon trata d
Page 68 and 69: Se P é contradição, entãoR(P) =
Page 70 and 71: Capítulo 2IMPLICAÇÕES EPISTEMOL
Page 72 and 73: várias vezes para a comparação e
Page 74 and 75: o conceito de entropia abala velhas
Page 76 and 77: para Bonsack é correto apenas em c
Page 78 and 79: 3. Aspectos de Teoria da Informaç
Page 80 and 81: exemplo) é sempre estabelecida pel
Page 82 and 83: É só substituirmos o termo ‘con
Page 84 and 85: O princípio de causalidade não é
Page 86 and 87: sinais comportam-se de maneira rela
Page 88 and 89: Postas muitas vezes como novas “d
Page 90 and 91: Analisaremos aqui os principais pro
Page 92 and 93: eletricidade, o magnetismo e até m
Page 94 and 95: H = ∫∫∫ f(v) Log f(v).dv, ond
Page 96 and 97: Mais tarde, a introdução de princ
Page 98 and 99:
percebido em um grande número de s
Page 100 and 101:
de mudança biológica - e por Gal-
Page 102 and 103:
naturezas. Naquela, a incerteza é
Page 104 and 105:
Acreditamos que ela provém de dema
Page 106 and 107:
transmissor criam uma muito instáv
Page 108 and 109:
antinômica para aqueles cujo racio
Page 110 and 111:
Eles têm estruturas separadas de s
Page 112 and 113:
termodinâmica e eletromagnética d
Page 114 and 115:
Suponhamos a existência de um sist
Page 116 and 117:
instrumento de observação do sist
Page 118 and 119:
Ademais, seria lícito afirmar a ex
Page 120 and 121:
ao da morte térmica na abordagem d
Page 122 and 123:
que especificam singularmente o est
Page 124 and 125:
dessas expansões é determinado po
Page 126 and 127:
Capítulo 4OBJETIVIDADE: A FILOSOFI
Page 128 and 129:
O surgimento do pensamento racional
Page 130 and 131:
De maneira que Tales, ao afirmar a
Page 132 and 133:
A cosmologia de Empédocles vê o U
Page 134 and 135:
Com o pitagorismo começa a estrutu
Page 136 and 137:
constrói a partir do Logos (Razão
Page 138 and 139:
segundo e mais conseqüente caminho
Page 140 and 141:
Além dos binômios substância/aci
Page 142 and 143:
Por outro lado, conforme veremos a
Page 144 and 145:
na segunda metade do século XIII n
Page 146 and 147:
das revoluções burguesas do sécu
Page 148 and 149:
Além de considerar em separado as
Page 150 and 151:
o fazia, era com o objetivo maior d
Page 152 and 153:
medida em que inaugura a idéia da
Page 154 and 155:
Esse segundo caminho, de cunho raci
Page 156 and 157:
o objetivo e o subjetivo que os cé
Page 158 and 159:
amadurece apoiado no racionalismo.
Page 160 and 161:
urguesia e a nobreza, na época da
Page 162 and 163:
componentes. Segue aqui portanto a
Page 164 and 165:
Eminente personalidade da filosofia
Page 166 and 167:
colocando em seu lugar o sujeito e
Page 168 and 169:
isso todo ele se origina justamente
Page 170 and 171:
conceitos. Mas, por outro lado, o e
Page 172 and 173:
Portanto, a objetividade do conheci
Page 174 and 175:
A Lógica Geral subdivide-se em Ana
Page 176 and 177:
De fato, para Hegel o conhecimento
Page 178 and 179:
O Ser de Hegel é a pura tensão. S
Page 180 and 181:
próprio HEGEL adverte que “se pe
Page 182 and 183:
Hegel esforça-se por demonstrar o
Page 184 and 185:
não deixa de ser uma solução sur
Page 186 and 187:
simples negatividade. O fim atualiz
Page 188 and 189:
Segundo HEGEL, o verdadeiro e o fal
Page 190 and 191:
determinidade como todo ou concreto
Page 192 and 193:
Mas por que a verdade é a Idéia?
Page 194 and 195:
da objetividade, na medida em que
Page 196 and 197:
Do ponto de vista estritamente epis
Page 198 and 199:
constitui-se em um intercâmbio de
Page 200 and 201:
sentido de que nela nada há que se
Page 202 and 203:
Para MARX, igualmente, o método ex
Page 204 and 205:
O conhecer corre de conteúdo em co
Page 206 and 207:
A questão de saber se ao pensament
Page 208 and 209:
não-existente como efetiva, ao pas
Page 210 and 211:
CONCLUSÕES“Vou pra rua e bebo a
Page 212 and 213:
Essa visão das coisas chega mesmo
Page 214 and 215:
De fato, essa revolução de princ
Page 216 and 217:
ico será sempre a coisa do pensame
Page 218 and 219:
Contudo, ao depararmos com as dific
Page 220 and 221:
SHANNON, C. e WEAVER, W. Teoria Mat
Page 222 and 223:
MARQUIT, Erwin. Contradições na D
show all

fÃ¡bio palÃ¡cio de azevedo fundamentos epistemolÃ³gicos da teoria da ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?