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DESIGUALDADE DE KRAFT E APLICAÇÕES
TAVANA IVEN HARTWIG 1
;
CARLOS ANTÔNIO PEREIRA CAMPANI 2
1
Universidade Federal de Pelotas – tavanah@live.com
3
Universidade Federal de Pelotas – carlos.a.p.campani@gmail.com
1. INTRODUÇÃO
Este trabalho apresenta um estudo sobre a Desigualdade de Kraft, cujas
aplicações ocorrem na área de Teoria da Informação. Teoria da Informação
estuda a informação que é transferida por um canal que conecta um transmissor e
um receptor. Uma versão da Teoria da Informação, chamada de Teoria da
Informação Algorítmica ou Complexidade de Kolmogorov, foi desenvolvida para
definir formalmente o conceito de aleatoriedade. A Complexidade de Kolmogorov
é definida usando-se a Máquina de Turing. As aplicações desta teoria são
inúmeras, particularmente em probabilidade e estatística, provendo um
fundamento saudável para as aplicações de estatística.
Neste trabalho focaremos a Desigualdade de Kraft, sua prova formal e suas
aplicações em Teoria da Informação na definição dos tamanhos de códigos
instantaneamente decodificáveis, na definição da complexidade K(x) como uma
medida de probabilidade e na definição do Número Ômega de Gregory Chaitin.
O artigo pretende mostrar que a Desigualdade de Kraft é uma medida de
probabilidade, por meio da prova de convergência da série infinita que a define. A
prova de que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade sobre o
conjunto das strings binárias, uma consequência da Desigualdade de Kraft, é um
resultado importante da área que abre muitas possibilidades de aplicações a
serem desenvolvidas no futuro.
1.1. Codificações livre de prefixo
Definição: Sejam x1
e x2
strings binárias finitas e utilizando a operação de
concatenação de strings binárias. Definimos que = . Então, x1
é chamado
de prefixo de x. Vejamos:
= 01 = 10
= . = 0110 , é
Agora que já definimos o que é prefixo:
Um conjunto α ⊆ {0,1} + é livre de prefixo se nenhum elemento de α é
prefixo de outro elemento do mesmo.
Temos então uma codificação binária E: {0,1} + → {0,1} + é um mapeamento
do conjunto de todos os strings que tem seu tamanho maior que zero. Chamamos
este conjunto gerado pela codificação de E, de codificação livre de prefixo, se E é
livre de prefixo.
1.2. Desigualdade de Kraft
Teorema 1.
Toda codificação livre de prefixo E satisfaz a desigualdade ∑ 2 | |
≤ 1∈α de
x é o conjunto dos códigos gerados por E, e |x| o tamanho de x.
Para isto:
Devemos caminhar pelos “ramos da arvore”, uma vez que chegamos ao
ponto de bifurcação devemos tomar umas das seguintes ações:
- Tendo chegado à ponta do ramo e obtendo uma string é prefixo de outra,
devemos ignora - lá e não seguir neste ramo.
- Casos contrários obtêm uma nova string e seguem desenvolvendo por este
ramo.
Após caminhar n passos na arvore nós podemos ter terminado em algum
nível m < .
Sabemos que ao percorrer estes caminhos temos que ao abrir cada
possibilidade, a probabilidade que temos em cada ramo é de ·, portanto temos:
1
2
| |
+
1
2
= 1
ãó | |
Como
1
2
ã
≥ 0
Podemos interpretar estes somatórios como:
A + B = 1
B ≥ 0 , logo A ≤ 1
1
2
| |
≤ 1
ó | |
Sendo assim
lim
→
1
2
| |
ó | |
=
1
2
| |
= 2 | |
∈∈
Ressaltando que prova da desigualdade de Kraft é uma prova de
convergência de série, exemplificando temos que lançando uma moeda uma vez,
e levando em conta a equação acima temos uma probabilidade de . Já ao
lançarmos a mesma duas vezes temos as seguintes possibilidades, 00; 01; 10; 11
Vejamos 2 | |
= 2 = =
Temos que a desigualdade de Kraft converge:
1
2
+
1
4
+
1
8
+
1
16
+
1
32
+ ⋯ = 1
1.3. Complexidade de Kolmogorov
A complexidade de Kolmogorov foi proposta por Andrei N. Kolmogorov, e
pode ser compreendida como uma medida do grau de compressão de dados ao
qual uma string binária pode ser submetida. Como representação comprimida de
um objeto usamos a menor descrição (programa) para uma Máquina de Turing
Universal de prefixo que computa a string original. Uma Máquina de Turing de
Prefixo é uma máquina que só aceita descrições de um conjunto de programas
codificados usando uma codificação livre de prefixo. A Complexidade Kolmogorov
de uma string binária é o tamanho desta menor descrição. Representamos a
complexidade de Kolmogorov da string x como K(x). A definição de K(x) foi um
grande passo em direção a uma definição formal de sequência aleatória
consistente (MING; VITÁNYI, 2008).
1.4. K(x) como medida de probabilidade
A prova de que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade sobre
o conjunto das strings binárias, uma consequência da Desigualdade de Kraft, é
um resultado importante da área que abre muitas possibilidades de aplicações.
Teorema 2.
2 ( )
∈ { , }
≤ 1
Sendo este um caso trivial da desigualdade de Kraft, vemos que ∈
{0,1} , é livre de prefixo. Temos que 2 ( )
é uma medida de probabilidade.
1.5. O Número Ômega de Chaitin.
O Número Ômega de Chaitin representa a probabilidade de que um
programa para a Máquina de Turing pare,ou seja, em um determinado ponto o
programa sempre retorna ao seu ponto de partida. A Desigualdade de Kraft
garante a convergência da série que define este Número. Se este número fosse
computável, isso levaria ao absurdo de poder determinar se um programa
qualquer pára ou não. Assim, concluímos que o Número Ômega é incomputável.
Nesta fórmula, representa um programa que pára (finaliza) e é o tamanho
deste programa. É interessante observar que , representando a
probabilidade de um programa qualquer parar (finalizar). é um número real
aleatório (cujos dígitos formam uma seqüência aleatória) e não computável (ou
seja, não pode ser computado por um programa na máquina de Turing.
Ω = 2 | |
2. METODOLOGIA
O trabalho foi realizado preocupando-se em trazer um estudo sobre a
Desigualdade de Kraft, cujas aplicações ocorrem na área de Teoria da
Informação. A partir de outros estudos principalmente (CAMPANI; MENEZES,
2001) e ainda (MING; VITÁNYI, 2008), chegamos a esses resultados.
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Este estudo sobre a Desigualdade de Kraft, e a Complexidade de
Kolmogorov cujas aplicações são em probabilidade e estatística, trousse sua
prova formal e suas aplicações em Teoria da Informação na definição dos
tamanhos de códigos instantaneamente decodificavam, na definição da
complexidade K(x) como uma medida de probabilidade e na definição do Número
Ômega de Gregory Chaitin.
Mostramos que a Desigualdade de Kraft é uma medida de probabilidade, e
que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade sobre o conjunto das
strings binárias, uma consequência da Desigualdade de Kraft, o que é um
importante resultado da área que abre muitas possibilidades de aplicações.
4. CONCLUSÕES
Embora se trate de estudo de resultados já obtido com um interesse nas
aplicações, a partir deste podemos concluir que tivemos resultados importantes
sobre a Desigualdade de Kraft, que abre muitas possibilidades de aplicações.
As aplicações desta teoria são inúmeras, vale ressaltar as em probabilidade
e estatística. Como vimos a prova da desigualdade de Kraft é uma prova de
convergência de série infinita.
Além da prova de que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade,
uma consequência da Desigualdade de Kraft, é um resultado importante desta
área que abre muitas possibilidades de aplicações que podemos vir a tratar
futuramente.
5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
[1] CAMPANI, C. MENEZES, P. Teorias da aleatoriedade. In: Revista de informática
teórica e aplicada, UFRGS, Porto Alegre, v.11, n.2, 2004, p.75-98.
[2] MING, L.; VITANYU.P. M. B. An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its
Applications. New York:Springer-Verlag,2008.
Este artigo é apoiado pelo projeto de apoio ao aprendizado em matemática e
estatística (IFM/UFPel) e pelo projeto Ômega-pi (IFM/UFPel).

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Desigualdade de Kraft e Aplicações

  • 1. DESIGUALDADE DE KRAFT E APLICAÇÕES TAVANA IVEN HARTWIG 1 ; CARLOS ANTÔNIO PEREIRA CAMPANI 2 1 Universidade Federal de Pelotas – tavanah@live.com 3 Universidade Federal de Pelotas – carlos.a.p.campani@gmail.com 1. INTRODUÇÃO Este trabalho apresenta um estudo sobre a Desigualdade de Kraft, cujas aplicações ocorrem na área de Teoria da Informação. Teoria da Informação estuda a informação que é transferida por um canal que conecta um transmissor e um receptor. Uma versão da Teoria da Informação, chamada de Teoria da Informação Algorítmica ou Complexidade de Kolmogorov, foi desenvolvida para definir formalmente o conceito de aleatoriedade. A Complexidade de Kolmogorov é definida usando-se a Máquina de Turing. As aplicações desta teoria são inúmeras, particularmente em probabilidade e estatística, provendo um fundamento saudável para as aplicações de estatística. Neste trabalho focaremos a Desigualdade de Kraft, sua prova formal e suas aplicações em Teoria da Informação na definição dos tamanhos de códigos instantaneamente decodificáveis, na definição da complexidade K(x) como uma medida de probabilidade e na definição do Número Ômega de Gregory Chaitin. O artigo pretende mostrar que a Desigualdade de Kraft é uma medida de probabilidade, por meio da prova de convergência da série infinita que a define. A prova de que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade sobre o conjunto das strings binárias, uma consequência da Desigualdade de Kraft, é um resultado importante da área que abre muitas possibilidades de aplicações a serem desenvolvidas no futuro. 1.1. Codificações livre de prefixo Definição: Sejam x1 e x2 strings binárias finitas e utilizando a operação de concatenação de strings binárias. Definimos que = . Então, x1 é chamado de prefixo de x. Vejamos: = 01 = 10 = . = 0110 , é Agora que já definimos o que é prefixo: Um conjunto α ⊆ {0,1} + é livre de prefixo se nenhum elemento de α é prefixo de outro elemento do mesmo. Temos então uma codificação binária E: {0,1} + → {0,1} + é um mapeamento do conjunto de todos os strings que tem seu tamanho maior que zero. Chamamos este conjunto gerado pela codificação de E, de codificação livre de prefixo, se E é livre de prefixo. 1.2. Desigualdade de Kraft Teorema 1. Toda codificação livre de prefixo E satisfaz a desigualdade ∑ 2 | | ≤ 1∈α de x é o conjunto dos códigos gerados por E, e |x| o tamanho de x. Para isto:
  • 2. Devemos caminhar pelos “ramos da arvore”, uma vez que chegamos ao ponto de bifurcação devemos tomar umas das seguintes ações: - Tendo chegado à ponta do ramo e obtendo uma string é prefixo de outra, devemos ignora - lá e não seguir neste ramo. - Casos contrários obtêm uma nova string e seguem desenvolvendo por este ramo. Após caminhar n passos na arvore nós podemos ter terminado em algum nível m < . Sabemos que ao percorrer estes caminhos temos que ao abrir cada possibilidade, a probabilidade que temos em cada ramo é de ·, portanto temos: 1 2 | | + 1 2 = 1 ãó | | Como 1 2 ã ≥ 0 Podemos interpretar estes somatórios como: A + B = 1 B ≥ 0 , logo A ≤ 1 1 2 | | ≤ 1 ó | | Sendo assim lim → 1 2 | | ó | | = 1 2 | | = 2 | | ∈∈
  • 3. Ressaltando que prova da desigualdade de Kraft é uma prova de convergência de série, exemplificando temos que lançando uma moeda uma vez, e levando em conta a equação acima temos uma probabilidade de . Já ao lançarmos a mesma duas vezes temos as seguintes possibilidades, 00; 01; 10; 11 Vejamos 2 | | = 2 = = Temos que a desigualdade de Kraft converge: 1 2 + 1 4 + 1 8 + 1 16 + 1 32 + ⋯ = 1 1.3. Complexidade de Kolmogorov A complexidade de Kolmogorov foi proposta por Andrei N. Kolmogorov, e pode ser compreendida como uma medida do grau de compressão de dados ao qual uma string binária pode ser submetida. Como representação comprimida de um objeto usamos a menor descrição (programa) para uma Máquina de Turing Universal de prefixo que computa a string original. Uma Máquina de Turing de Prefixo é uma máquina que só aceita descrições de um conjunto de programas codificados usando uma codificação livre de prefixo. A Complexidade Kolmogorov de uma string binária é o tamanho desta menor descrição. Representamos a complexidade de Kolmogorov da string x como K(x). A definição de K(x) foi um grande passo em direção a uma definição formal de sequência aleatória consistente (MING; VITÁNYI, 2008). 1.4. K(x) como medida de probabilidade A prova de que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade sobre o conjunto das strings binárias, uma consequência da Desigualdade de Kraft, é um resultado importante da área que abre muitas possibilidades de aplicações. Teorema 2. 2 ( ) ∈ { , } ≤ 1 Sendo este um caso trivial da desigualdade de Kraft, vemos que ∈ {0,1} , é livre de prefixo. Temos que 2 ( ) é uma medida de probabilidade. 1.5. O Número Ômega de Chaitin. O Número Ômega de Chaitin representa a probabilidade de que um programa para a Máquina de Turing pare,ou seja, em um determinado ponto o programa sempre retorna ao seu ponto de partida. A Desigualdade de Kraft garante a convergência da série que define este Número. Se este número fosse computável, isso levaria ao absurdo de poder determinar se um programa qualquer pára ou não. Assim, concluímos que o Número Ômega é incomputável. Nesta fórmula, representa um programa que pára (finaliza) e é o tamanho deste programa. É interessante observar que , representando a
  • 4. probabilidade de um programa qualquer parar (finalizar). é um número real aleatório (cujos dígitos formam uma seqüência aleatória) e não computável (ou seja, não pode ser computado por um programa na máquina de Turing. Ω = 2 | | 2. METODOLOGIA O trabalho foi realizado preocupando-se em trazer um estudo sobre a Desigualdade de Kraft, cujas aplicações ocorrem na área de Teoria da Informação. A partir de outros estudos principalmente (CAMPANI; MENEZES, 2001) e ainda (MING; VITÁNYI, 2008), chegamos a esses resultados. 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO Este estudo sobre a Desigualdade de Kraft, e a Complexidade de Kolmogorov cujas aplicações são em probabilidade e estatística, trousse sua prova formal e suas aplicações em Teoria da Informação na definição dos tamanhos de códigos instantaneamente decodificavam, na definição da complexidade K(x) como uma medida de probabilidade e na definição do Número Ômega de Gregory Chaitin. Mostramos que a Desigualdade de Kraft é uma medida de probabilidade, e que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade sobre o conjunto das strings binárias, uma consequência da Desigualdade de Kraft, o que é um importante resultado da área que abre muitas possibilidades de aplicações. 4. CONCLUSÕES Embora se trate de estudo de resultados já obtido com um interesse nas aplicações, a partir deste podemos concluir que tivemos resultados importantes sobre a Desigualdade de Kraft, que abre muitas possibilidades de aplicações. As aplicações desta teoria são inúmeras, vale ressaltar as em probabilidade e estatística. Como vimos a prova da desigualdade de Kraft é uma prova de convergência de série infinita. Além da prova de que a complexidade K(x) é uma medida de probabilidade, uma consequência da Desigualdade de Kraft, é um resultado importante desta área que abre muitas possibilidades de aplicações que podemos vir a tratar futuramente. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] CAMPANI, C. MENEZES, P. Teorias da aleatoriedade. In: Revista de informática teórica e aplicada, UFRGS, Porto Alegre, v.11, n.2, 2004, p.75-98. [2] MING, L.; VITANYU.P. M. B. An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications. New York:Springer-Verlag,2008. Este artigo é apoiado pelo projeto de apoio ao aprendizado em matemática e estatística (IFM/UFPel) e pelo projeto Ômega-pi (IFM/UFPel).