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In mwcwinformatica e nella mwdateoria dell'informazione, il mwdqbit è l'unità standard di misura dell'entropia, meglio nota come mwdgquantità di informazione.cite-ref-1[1] Viene identificato con la lettera "mwewb".

Il nome è una mwfqparola macedonia dei termini inglesi "mwfgbinary" (binario) e "digimwfwt" (cifra).cite-ref-mackenzie-1980-2-0[2] Per questo motivo il termine bit viene colloquialmente utilizzato come sinonimo di mwhacifra binaria, che però formalmente è un concetto distinto.cite-ref-3[3] Complice delle occasionali confusioni tra bit e cifra binaria è anche il fatto che una cifra binaria codifica esattamente 1 bit di informazione.

Il concetto di bit è stato introdotto nel 1948 da mwigClaude Shannon, fondando la mwiwteoria dell'informazione.cite-ref-cita-history-of-computing-1984-4-0[4]cite-ref-cita-shannon-2001-p-1-5-0[5] In seguito furono proposti alcuni nomi alternativi come Binit e Bigit, che tuttavia non sono mai entrati nell'uso comune.cite-ref-6[6] Nonostante la loro impopolarità questi termini compaiono occasionalmente in vari scritti come sinonimo di Bit.cite-ref-7[7]

• Definizione

• Interpretazione

• Multipli e alternative

• Multipli diretti

• Nibble

• Byte

• Parola o Word

• Blocchi o pagine

• Note

• Bibliografia

• Voci correlate

• Altri progetti

• Collegamenti esterni

Nel suo articolo "mwoqA Mathematical Theory of Communication" Shannon definisce il problema fondamentale della comunicazione come quello di riprodurre ad certo punto, in modo esatto oppure approssimativo che sia, un messaggio selezionato ad un altro punto. In questo contesto egli evidenzia come l'aspetto significativo del problema dal punto di vista ingegneristico sia che il messaggio viene sempre selezionato da un set di possibili messaggi definito a priori.cite-ref-cita-shannon-2001-p-1-5-1[5] Da questa considerazione deriva l'intuizione della natura mwpgprobabilistica dell'mwpwincertezza e quindi, dualmente, dell'mwqainformazione.

Dato il modello matematico di una sorgente di informazione discreta, risulta interessante poter mwqgmisurare e quindi definire una mwqwgrandezza per quanta informazione viene emessa da questa. Shannon affronta questo problema introducendo il concetto di mwraquantità di informazione, o anche entropia per via della similarità con alcune formulazioni del concetto di mwrqentropia in meccanica statistica.cite-ref-8[8]

mwtgEspressione dell'mwtwentropia di una sorgente d'informazione. Convenzionalmente si assume mwua K = 1 {\displaystyle K=1} e mwuq b = 2 {\displaystyle b=2} . cite-ref-9[9] cite-ref-10[10]

Nell'articolo Shannon non fissa in modo prescrittivo una definizione precisa dell'unità di informazione. Tuttavia si può banalmente ricavare come mwwwcorollario che mwxa1 bit è la quantità di informazione necessaria e sufficiente a rimuovere l'incertezza relativa al realizzarsi di uno tra due eventi equiprobabili e mutualmente esclusivi, come ad esempio l'esito del lancio di una moneta.cite-ref-11[11] In simboli:

«Grandezze della forma

H

=

−

−

∑

∑

p

i

log

⁡

⁡

p

i

{\displaystyle H=-\sum p_{i}\log p_{i}}

[...] giocano un ruolo centrale nella teoria dell'informazione come misure di informazione, scelta e incertezza»

(Claude Shannon, A mathematical theory of communication, p. 10)

Una quantità in bit può essere interpretata come misura dell'mwaginformazione intrinseca oppure come misura di mwawincertezza.cite-ref-12[12]

Le due interpretazioni sono duali. Per esempio, assumiamo di avere un mwcqdato la cui entropia è pari a mwcg n {\displaystyle n} bit. Se il valore del dato non è conosciuto allora è ragionevole interpretare l'entropia come misura di incertezza: ovvero il valore del dato potrebbe essere uno qualsiasi in un set di dimensione mwcw 2 n {\displaystyle 2^{n}} . Per rimuovere completamente questa incertezza sarà necessario accertarsi del valore effettivo del dato, e cioè equivalentemente scegliere un singolo valore tra quelli possibili.cite-ref-cita-shannon-2001-p-1-5-2[5] Questa operazione implica ricevere mwea n {\displaystyle n} bit di informazione. Alternativamente si può dire che il valore esatto "mweqtrasporta", "possiede", o "rappresenta" mweg n {\displaystyle n} bit di informazione.

Essendo il bit un'unità di scala relativamente piccola risulta spesso poco ergonomica nel descrivere le quantità di informazione con cui spesso si ha a che fare nel mondo reale. Specialmente se si considerano i continui sviluppi della tecnologia e dell'mwggera dell'informazione. Per questo motivo si è soliti adottare unità derivate che a vario titolo meglio si adattano a determinati usi.

Esistono ambiti in cui risulta comodo utilizzare multipli diretti del bit. È il caso ad esempio dell'mwhqingegneria delle telecomunicazioni e dei mwhgsegnali più in generale.

Il mwiwnibble è un'unità equivalente a 4 bit. Questa unità è spesso utilizzata nella rappresentazione mwjaesadecimale, poiché un nibble contiene la stessa quantità di informazione di una cifra esadecimale.cite-ref-13[13]

Il mwlqbyte è un'unità equivalente a 8 bit; con i relativi multipli è l'unità più utilizzata dal grande pubblico dopo la democratizzazione di mwlginternet. Questo è dovuto alla popolarità delle piattaforme mwlwPC orientate ai byte, che tuttora rappresentano la tipologia dominante.

Storicamente, un byte era il numero di bit necessari per codificare un carattere di testo all'interno di un computer (definizione dipendente quindi dall'architettura dell'elaboratore); oggi, tuttavia, è sempre considerato come uguale ad 8 bit. Un byte può quindi rappresentare 2mwmq8 = 256 distinti valori, come ad esempio i numeri interi tra 0 e 255, o tra -128 e 127. Lo standard mwmgIEEE 1541-2002 stabilisce che "B" (lettera maiuscola) è il simbolo che indica il byte. Il byte ed i suoi multipli sono sempre utilizzati per indicare la grandezza di file e la capacità di memorizzazione di un computer.

Nell'mwnwarchitettura dei calcolatori la mwoaParola (in inglese mwoqWord) è la minima quantità di informazione processabile atomicamente da un mwogprocessore. Il numero di bit all'interno di una parola è legata alla grandezza dei mwowregistri della mwpaCPU ed alla larghezza dei bus usati per il trasferimento dei dati. Alcune architetture possono operare atomicamente su sequenze di più parole.cite-ref-14[14]

Nell'ambito dell'mwrqarchitettura dei calcolatori ed in particolare della gerarchia delle memorie si è soliti ragionare in termini di mwrgblocchi o mwrwpagine. La definizione precisa dei due termini dipende strettamente dall'architettura del calcolatore di riferimento.cite-ref-cita-hp-2015-cap-5-4-15-0[15]

La mwtqmemorie cache di un computer generalmente opera su blocchi di memoria che consistono di diverse "parole" consecutive. Queste unità sono chiamate "blocchi" o "linee" di cache.cite-ref-16[16] Il sistema di mwugmemoria virtuale partiziona la memoria principale del computer in unità ancora più grandi, tradizionalmente chiamate "pagine".cite-ref-17[17] Sulle moderne architetture PC è tipico trovare pagine di 4mwvw KiB.cite-ref-18[18]

== Come quantità di informazione == La scelta del numero 2 come base del logaritmo è particolarmente significativa nel caso elementare di scelta tra due alternative (informazione di un bit), ma è possibile usare anche <math&#x3E;e</math&#x3E; ([[e (costante matematica)|numero di Nepero]]), usando dunque il logaritmo naturale; in tal caso l'unità di misura dell'informazione si dice "'''Nat'''". Se ci sono due possibili eventi, uno con probabilità 25% e l'altro con probabilità 75%, il verificarsi del primo evento convoglia l'informazione di −log<sub&#x3E;2</sub&#x3E;(0,25) = 2 bit, mentre il verificarsi del secondo evento convoglia l'informazione di −log<sub&#x3E;2</sub&#x3E;(0,75) = ~0,415 bit. Il contenuto informativo (o [[entropia (teoria dell'informazione)|entropia]]) di un generatore di eventi (detto "sorgente") è la [[media statistica]] dei contenuti informativi di ogni possibile valore, ovvero la somma delle informazioni pesate per la probabilità del corrispondente valore. Nel caso dei due valori con probabilità 25% e 75%, il contenuto informativo della sorgente è: 0,25 × (−log<sub&#x3E;2</sub&#x3E;(0,25)) + 0,75 × (−log<sub&#x3E;2</sub&#x3E;(0,75)) = ~0,811 bit. Cioè la sorgente genera meno di un bit per ogni evento. Nel caso di due eventi equiprobabili, si ha: 0,5 × (−log<sub&#x3E;2</sub&#x3E;(0,5)) + 0,5 × (−log<sub&#x3E;2</sub&#x3E;(0,5)) = 0,5 × 1 + 0,5 × 1 = 1 bit. Cioè la sorgente genera esattamente un bit per ogni evento.

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cite-note-99. ↑ Il parametro mwar8mwasamwase mwasi mwasm mwasq mwasuK mwasy{\displaystyle K} non ha significato intrinseco e viene proposto da Shannon come termine "ausiliario" per facilitare la definizione dell'unità di misura. (mwasgmwaskShannon 2001,mwaso p. 10) Nella pratica non viene mai usato come parte della formula dell'entropia, ma compare spesso all'esterno come costante di conversione: ad esempio mwaswmwas0mwas4 mwas8 mwata mwate mwatiK mwatm= mwatq1 mwatu mwaty/ mwatc8 mwatg{\displaystyle K=1/8} per convertire da bit a mwatobyte.

cite-note-1010. ↑ La scelta di mwat4mwat8mwaua mwaue mwaui mwaum mwauqb mwauu= mwauy2 mwauc{\displaystyle b=2} determina l'uso del bit come unità di misura. (mwaukmwauoShannon 2001,mwaus p. 1) Sebbene Shannon ipotizzi anche l'uso di basi e quindi di unità alternative, la scelta del bit risulta particolarmente sensibile poiché ben si adatta all'uso oramai universale della teoria dell'informazione applicata ai mwau0sistemi elettronici digitali.

cite-note-1111. ↑ mwavemwaviShannon 2001,mwavm p. 19.

cite-note-1212. ↑ Scelta e incertezza sono misure equivalenti.

cite-note-1313. ↑ mwavoNate Williams, mwavsmwavwWhat Is a Nibble in Computing, and What Does It Equal?, su mwav0history-computer.com, History-Computer. mwav4URL consultato il 30 settembre 2023 mwav8(archiviato dall'mwawaurl originale l'8 settembre 2023).

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cite-note-cita-hp-2015-cap-5-4-1515. ↑ mwawomwawsPatterson, Hennessy 2015,mwaww capitolo 5.

cite-note-1616. ↑ mwaxamwaxePatterson, Hennessy 2015,mwaxi p. 325.

cite-note-1717. ↑ mwaxymwaxcPatterson, Hennessy 2015,mwaxg pp. 374-375.

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• citerefhistory-of-computing-1984(EN) Origin of the term Bit, in Annals of the History of Computing, vol. 6, n. 2, IEEE, 1º aprile 1984, pp. 152-156, ISSN 0164-1239.

• citerefpatterson-hennessy-2015David Andrew Patterson e John LeRoy Hennessy, Struttura e progetto dei calcolatori, a cura di Alberto Borghese, 5ª ed., Bologna, Zanichelli, 2015, ISBN 978-88-08-35202-6.

• citerefshannon-2001(EN) Claude Elwood Shannon, A mathematical theory of communication, in ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review, vol. 5, n. 1, New York (NY, USA), Association for Computing Machinery, 1º gennaio 2001 [prima pubblicazione 1948], DOI:10.1145/584091.584093, ISSN 1559-1662.

• citerefmackenzie-1980(EN) Charles E. Mackenzie, Coded Character Sets: History and Development, Addison-Wesley Publishing Company, 1980, ISBN 978-0-201-14460-4.

• mwaykAlgebra di Boole

• mwaysByte

• mway0Ordine dei bit

• mway8Qubit

• mwazeSistema numerico binario

• mwazmUnità di misura

Altri progetti

• Wikizionario

• Wikizionario contiene il lemma di dizionario «bit»

• citereftreccani-itbit, su Treccani.it – Enciclopedie on line, Istituto dell'Enciclopedia Italiana.

• citerefsapere-itbit, su sapere.it, De Agostini.

• citerefenciclopedia-della-matematicabit, in Enciclopedia della Matematica, Istituto dell'Enciclopedia Italiana, 2013.

• citerefbritannica-com(EN) bit, su Enciclopedia Britannica, Encyclopædia Britannica, Inc.

• citerefopen-library(EN) Opere riguardanti bit, su Open Library, Internet Archive.

• citerefmathworld(EN) Eric W. Weisstein, Bit, su MathWorld, Wolfram Research.

• citerefspringereom(EN) Bit, su Encyclopaedia of Mathematics, Springer e European Mathematical Society.

• citereffoldoc(EN) Denis Howe, bit, in Free On-line Dictionary of Computing. Disponibile con licenza mwazoGFDL