翻訳と辞書 |
ロスレス圧縮[ちぢみ]
===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。
・ 圧縮 : [あっしゅく] 1. (n,vs) compression 2. condensation 3. constriction 4. compaction
ロスレス圧縮 ( リダイレクト:可逆圧縮(かぎゃくあっしゅく)とは、圧縮前のデータと、圧縮・展開の処理を経たデータが完全に等しくなるデータ圧縮方法のこと。ロスレス圧縮とも呼ばれる。アルゴリズムとしてはランレングス、ハフマン符号、LZWなどが有名。コンピュータ上でよく扱われるLZH、ZIP、CABや、画像圧縮形式のPNG、GIF、動画圧縮形式のHuffyuv、音声圧縮形式のWindows Media Audio Lossless、Apple Lossless、ATRAC Advanced Lossless(AAL)、FLAC、TAK、TTA、Dolby TrueHD、DTS-HDマスターオーディオ、Meridian Lossless Packing、Monkey's Audio、Shorten、mp3HD、WavPack などが可逆圧縮である。非可逆圧縮とそれに伴い欠落・改変したデータを圧縮したデータを結合させている。この方式では非可逆圧縮部分だけを切り離すことが可能で、可逆圧縮と非可逆圧縮を併用する場合でも再圧縮の必要がなく、転送元デバイスが可逆圧縮データのみで済むことや非可逆圧縮データの転送が短時間で可能な利点がある。-->==可逆圧縮の限界==汎用の可逆圧縮アルゴリズムは、データ列の偏りや法則性を見つけ出す工程があり、偏りや法則性が多い程小さく圧縮する事ができる。そのため世のあらゆるデータを圧縮すると仮定するなど、空想上で全く偏りの無いランダムなデータを圧縮すると、全く圧縮する事が出来ない。逆に考えれば、日常われわれが圧縮を求めるようなデータは数値的に非常に偏った、あるいは規則的なもの、すなわち冗長性を持つ事が分かる。冗長性の無いデータを無理に圧縮しようとすると、余計に大きくなってしまう事も考えられる。しかしこの場合は圧縮しづらいデータ列のみ無加工で記録する事によって、極端に大きくなる事を回避する事ができる。またアルゴリズム情報理論によれば、冗長性の形態には無限の可能性が考えられ、また圧縮・展開するプログラムそのものの情報量が大きくなることも想定できるため、どんなデータをも限界まで小さく圧縮できる可逆圧縮プログラムは実現不可能である。すなわち、可逆圧縮アルゴリズムがよいものとなるかどうかは、その日常的なデータの冗長性をうまくかつ高速に抽出できるかどうかに依存している。 ) : ウィキペディア日本語版 | 可逆圧縮(かぎゃくあっしゅく)とは、圧縮前のデータと、圧縮・展開の処理を経たデータが完全に等しくなるデータ圧縮方法のこと。ロスレス圧縮とも呼ばれる。アルゴリズムとしてはランレングス、ハフマン符号、LZWなどが有名。コンピュータ上でよく扱われるLZH、ZIP、CABや、画像圧縮形式のPNG、GIF、動画圧縮形式のHuffyuv、音声圧縮形式のWindows Media Audio Lossless、Apple Lossless、ATRAC Advanced Lossless(AAL)、FLAC、TAK、TTA、Dolby TrueHD、DTS-HDマスターオーディオ、Meridian Lossless Packing、Monkey's Audio、Shorten、mp3HD、WavPack などが可逆圧縮である。非可逆圧縮とそれに伴い欠落・改変したデータを圧縮したデータを結合させている。この方式では非可逆圧縮部分だけを切り離すことが可能で、可逆圧縮と非可逆圧縮を併用する場合でも再圧縮の必要がなく、転送元デバイスが可逆圧縮データのみで済むことや非可逆圧縮データの転送が短時間で可能な利点がある。-->==可逆圧縮の限界==汎用の可逆圧縮アルゴリズムは、データ列の偏りや法則性を見つけ出す工程があり、偏りや法則性が多い程小さく圧縮する事ができる。そのため世のあらゆるデータを圧縮すると仮定するなど、空想上で全く偏りの無いランダムなデータを圧縮すると、全く圧縮する事が出来ない。逆に考えれば、日常われわれが圧縮を求めるようなデータは数値的に非常に偏った、あるいは規則的なもの、すなわち冗長性を持つ事が分かる。冗長性の無いデータを無理に圧縮しようとすると、余計に大きくなってしまう事も考えられる。しかしこの場合は圧縮しづらいデータ列のみ無加工で記録する事によって、極端に大きくなる事を回避する事ができる。またアルゴリズム情報理論によれば、冗長性の形態には無限の可能性が考えられ、また圧縮・展開するプログラムそのものの情報量が大きくなることも想定できるため、どんなデータをも限界まで小さく圧縮できる可逆圧縮プログラムは実現不可能である。すなわち、可逆圧縮アルゴリズムがよいものとなるかどうかは、その日常的なデータの冗長性をうまくかつ高速に抽出できるかどうかに依存している。[ちぢみ] 可逆圧縮(かぎゃくあっしゅく)とは、圧縮前のデータと、圧縮・展開の処理を経たデータが完全に等しくなるデータ圧縮方法のこと。ロスレス圧縮とも呼ばれる。 アルゴリズムとしてはランレングス、ハフマン符号、LZWなどが有名。 コンピュータ上でよく扱われるLZH、ZIP、CABや、画像圧縮形式のPNG、GIF、動画圧縮形式のHuffyuv、音声圧縮形式のWindows Media Audio Lossless、Apple Lossless、ATRAC Advanced Lossless(AAL)、FLAC、TAK、TTA、Dolby TrueHD、DTS-HDマスターオーディオ、Meridian Lossless Packing、Monkey's Audio、Shorten、mp3HD、WavPack などが可逆圧縮である。
==可逆圧縮の限界== 汎用の可逆圧縮アルゴリズムは、データ列の偏りや法則性を見つけ出す工程があり、偏りや法則性が多い程小さく圧縮する事ができる。そのため世のあらゆるデータを圧縮すると仮定するなど、空想上で全く偏りの無いランダムなデータを圧縮すると、全く圧縮する事が出来ない。 逆に考えれば、日常われわれが圧縮を求めるようなデータは数値的に非常に偏った、あるいは規則的なもの、すなわち冗長性を持つ事が分かる。 冗長性の無いデータを無理に圧縮しようとすると、余計に大きくなってしまう事も考えられる。しかしこの場合は圧縮しづらいデータ列のみ無加工で記録する事によって、極端に大きくなる事を回避する事ができる。 またアルゴリズム情報理論によれば、冗長性の形態には無限の可能性が考えられ、また圧縮・展開するプログラムそのものの情報量が大きくなることも想定できるため、どんなデータをも限界まで小さく圧縮できる可逆圧縮プログラムは実現不可能である。 すなわち、可逆圧縮アルゴリズムがよいものとなるかどうかは、その日常的なデータの冗長性をうまくかつ高速に抽出できるかどうかに依存している。
抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)』 ■ウィキペディアで「可逆圧縮(かぎゃくあっしゅく)とは、圧縮前のデータと、圧縮・展開の処理を経たデータが完全に等しくなるデータ圧縮方法のこと。ロスレス圧縮とも呼ばれる。アルゴリズムとしてはランレングス、ハフマン符号、LZWなどが有名。コンピュータ上でよく扱われるLZH、ZIP、CABや、画像圧縮形式のPNG、GIF、動画圧縮形式のHuffyuv、音声圧縮形式のWindows Media Audio Lossless、Apple Lossless、ATRAC Advanced Lossless(AAL)、FLAC、TAK、TTA、Dolby TrueHD、DTS-HDマスターオーディオ、Meridian Lossless Packing、Monkey's Audio、Shorten、mp3HD、WavPack などが可逆圧縮である。非可逆圧縮とそれに伴い欠落・改変したデータを圧縮したデータを結合させている。この方式では非可逆圧縮部分だけを切り離すことが可能で、可逆圧縮と非可逆圧縮を併用する場合でも再圧縮の必要がなく、転送元デバイスが可逆圧縮データのみで済むことや非可逆圧縮データの転送が短時間で可能な利点がある。-->==可逆圧縮の限界==汎用の可逆圧縮アルゴリズムは、データ列の偏りや法則性を見つけ出す工程があり、偏りや法則性が多い程小さく圧縮する事ができる。そのため世のあらゆるデータを圧縮すると仮定するなど、空想上で全く偏りの無いランダムなデータを圧縮すると、全く圧縮する事が出来ない。逆に考えれば、日常われわれが圧縮を求めるようなデータは数値的に非常に偏った、あるいは規則的なもの、すなわち冗長性を持つ事が分かる。冗長性の無いデータを無理に圧縮しようとすると、余計に大きくなってしまう事も考えられる。しかしこの場合は圧縮しづらいデータ列のみ無加工で記録する事によって、極端に大きくなる事を回避する事ができる。またアルゴリズム情報理論によれば、冗長性の形態には無限の可能性が考えられ、また圧縮・展開するプログラムそのものの情報量が大きくなることも想定できるため、どんなデータをも限界まで小さく圧縮できる可逆圧縮プログラムは実現不可能である。すなわち、可逆圧縮アルゴリズムがよいものとなるかどうかは、その日常的なデータの冗長性をうまくかつ高速に抽出できるかどうかに依存している。」の詳細全文を読む
スポンサード リンク
翻訳と辞書 : 翻訳のためのインターネットリソース |
Copyright(C) kotoba.ne.jp 1997-2016. All Rights Reserved.
|
|