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Lektion25 Min.

Symbole und Information

Wie aus unterscheidbaren Zuständen durch eine Vereinbarung Symbole werden, wie man mit halbierenden Ja-Nein-Fragen Information in Bit zählt und was ein größeres Alphabet an Bit je Symbol einbringt und an Sicherheit kostet.

Themen:Information darstellenInformation übertragen

Vorher ansehen: Analog und digital

Was du lernst

Am Beispiel einer Lichtstrecke mit mehreren Farben zeigt dir diese Lektion, wie Licht zu einem Symbol wird und wie viel Information es trägt, und danach kannst du:

  • erklären, warum ein Symbol ein vereinbarter und unterscheidbarer Zustand ist und eine fehlerfreie Übertragung ohne gemeinsame Tabelle trotzdem Unsinn liefert
  • begründen, warum halbierende Ja-Nein-Fragen eine von 32 Karten immer in fünf Fragen finden und im Schnitt mehr Information liefern als eine schiefe Frage
  • mit H = log₂(N) die Unsicherheit und mit I = H₁ − H₂ die Information einer Antwort in Bit berechnen und mit math.log2() nachrechnen
  • ausrechnen, wie viele Bit ein Symbol aus N gleich wahrscheinlichen Farben trägt, wie sich die Übertragungsdauer einer Datei dadurch verändert und warum zwei Symbole in Gruppen trotzdem für jede Nachricht genügen
  • erklären, warum der Morsecode dem häufigen Buchstaben e den kürzesten Code gibt
  • abwägen, warum mehr Farben mehr Bit je Symbol bringen, aber enger zusammenrücken, sodass nur eine Messreihe die Größe des eigenen Alphabets festlegen kann
In neuem Fenster Als PDF Die Folien sind auf Englisch.

Nordatlantik, 1942: Funkverkehr würde den Geleitzug verraten, also halten die Schiffe Funkstille und sprechen trotzdem miteinander, mit einer Lampe und einer Klappe davor, kurz, kurz, kurz, lang. Das Licht selbst weiß nichts von Buchstaben, und es bedeutet nur deshalb etwas, weil beide Schiffe dieselbe Tabelle haben. In dieser Lektion geht es um die beiden Hälften dieser Situation: was einen Zustand zum Symbol macht und wie viel dir ein Symbol sagen kann. Das durchgehende Beispiel ist eine Strecke, die Daten mit Licht überträgt: Eine LED sendet Farben, und ein Sensor unterscheidet sie.

Unterscheidbar und vereinbart

Ein Symbol ist ein vereinbarter, unterscheidbarer Zustand, und beide Wörter tragen. Unterscheidbar ist eine Frage der Physik und des Empfängers: Kann er diesen Zustand von allen anderen trennen, auch wenn unterwegs Rauschen dazukommt? Darum ging es in Analog und digital. Vereinbart ist eine Frage ganz anderer Art, die keine Messung beantworten kann, denn sie fragt, wofür der Zustand steht, und das können nur die Menschen an beiden Enden festlegen.

Ein erhobener Daumen zeigt beide Hälften. Niemand verwechselt ihn mit einer Faust oder einer offenen Hand, er ist also leicht zu unterscheiden, aber eine Bedeutung trägt der Daumen selbst nicht: In weiten Teilen Europas heißt er „gut“, in Teilen Westafrikas und des Nahen Ostens ist er eine Beleidigung, und wer in Deutschland an den Fingern abzählt, hebt für „eins“ den Daumen, wo man in den USA den Zeigefinger hebt.

Die Menge aller Symbole, die Sender und Empfänger vereinbart haben, ist ihr Alphabet. Die 26 Buchstaben von A bis Z sind ein Alphabet, aber vier Farben einer Lampe, zwei Töne oder eine Flagge, die entweder oben oder unten hängt, sind genauso Alphabete.

Perfekter Empfang, perfekter Unsinn

Was passiert, wenn die Vereinbarung fehlt, lässt sich leicht zeigen. Der Sender buchstabiert gans mit vier Farben, Rot für g, Grün für a, Blau für n und Gelb für s, und alle vier Farben kommen ohne einen einzigen Fehler an. Die Tabelle des Empfängers vertauscht aber Rot und Gelb:

Beide Tabellen ordnen Farben Buchstaben zu, aber nicht auf dieselbe Weise: Vier Farben kommen ohne einen einzigen Fehler an, und der Empfänger liest ein anderes Wort.

Das Programm übersetzt dieselben vier Farben mit beiden Tabellen:

received = ["red", "green", "blue", "yellow"]   # every colour arrived correctly

sender_table = {"red": "g", "green": "a", "blue": "n", "yellow": "s"}
receiver_table = {"red": "s", "green": "a", "blue": "n", "yellow": "g"}

meant = ""
read = ""
for colour in received:
    meant += sender_table[colour]
    read += receiver_table[colour]

print("Gemeint:", meant)
print("Gelesen:", read)

Es gab keinen Übertragungsfehler, keine Störung und keine schlechte Messung, und trotzdem ist die Nachricht falsch. Schlimmer noch, aus gans wurde sang, wieder ein echtes Wort, sodass niemand bemerkt, dass etwas schiefging. Ändere einen Eintrag in receiver_table und lass das Programm noch einmal laufen: Solange sich die beiden Tabellen unterscheiden, kann das Signal perfekt sein und die Bedeutung trotzdem falsch.

Im Code ist die Vereinbarung ein Wörterbuch wie sender_table. Es wird nie übertragen, es muss vorher auf beiden Seiten liegen, und damit ist es keine Nachricht, sondern ein Versprechen, und wer es ändert, ohne es dem Gegenüber zu sagen, baut den Unsinn von oben nach. Dasselbe Wörterbuch kann Farben genauso gut Bitfolgen zuordnen, {"red": "00", "green": "01", "blue": "10", "yellow": "11"}, und wie viele Stellen eine solche Folge braucht, ist Thema des nächsten Teils.

Das Ratespiel, gemessen

Was eine Nachricht wert ist, hängt nicht von ihrer Länge ab, sondern davon, wie viel Unsicherheit sie beseitigt. Jemand zieht eine Karte aus einem Spiel mit 32 Karten, und du darfst nur Fragen stellen, die sich mit Ja oder Nein beantworten lassen. Fragst du geschickt, etwa „Ist sie rot?“ und danach „Ist es Herz?“, bist du nach fünf Fragen fertig:

Jede Frage halbiert, was übrig ist, deshalb genügen fünf Fragen, und das ist kein Glück.

Die Zahl der nötigen Halbierungen ist das Maß, um das es in diesem Teil geht, und seine Einheit ist das Bit: Eine Frage, die das Feld halbiert, ist ein Bit wert. Du kannst dem Halbieren bei der Arbeit zusehen. Denk dir eine Zahl von 1 bis 32 aus und lass das Programm sie finden; beantworte jede Frage mit j oder n:

low, high = 1, 32
questions = 0

while low < high:
    middle = (low + high) // 2
    answer = input(f"Ist deine Zahl größer als {middle}? (j/n) ")
    questions += 1
    if answer == "j":
        low = middle + 1
    else:
        high = middle

print(f"Deine Zahl ist {low}, gefunden mit {questions} Fragen.")

Welche Zahl du auch wählst, das Programm braucht genau fünf Fragen, weil jede Antwort die Hälfte des Rests beseitigt.

Nicht jede Antwort ist gleich viel wert

Eine schiefe Frage bringt weniger. „Ist es das Pik-Ass?“ kann alles auf einmal klären, aber nur in einem von 32 Fällen, und in den anderen 31 ist fast noch alles übrig. Die halbierende Frage dagegen liefert immer genau ein Bit, wie die Antwort auch ausfällt. Eine seltene Antwort sagt viel, eine erwartete wenig, und weil du dir nicht aussuchen kannst, welche du bekommst, zählt der Durchschnitt:

Frage Chance auf Ja Ja ist wert Nein ist wert Im Mittel
„Ist sie rot?“ 1/2 1 Bit 1 Bit 1 Bit
„Ist es das Pik-Ass?“ 1/32 5 Bit 0,05 Bit 0,2 Bit

Allgemein trägt jede mögliche Antwort bei, wie wahrscheinlich sie ist, mal das, was sie wert wäre, und über alle Antworten zusammengezählt ist das der Erwartungswert einer Frage:

E = Σ pᵢ · log₂(1 / pᵢ)

Dabei ist pᵢ die Wahrscheinlichkeit einer Antwort und log₂(1 / pᵢ) das, was diese Antwort in Bit wert ist: Je unwahrscheinlicher sie ist, desto mehr trägt sie. Für eine Ja-Nein-Frage sind das zwei Summanden, und die Funktion worth() setzt die Zahlen ein:

import math

def worth(p_yes):
    p_no = 1 - p_yes
    return p_yes * math.log2(1 / p_yes) + p_no * math.log2(1 / p_no)

print(round(worth(1 / 2), 2))
print(round(worth(1 / 32), 2))

Von Hand gerechnet ergibt die halbierende Frage ½ · 1 + ½ · 1 = 1 Bit und die Frage nach dem Pik-Ass 1/32 · 5 + 31/32 · 0,05 ≈ 0,16 + 0,05 ≈ 0,2 Bit. Ein ganzes Bit bekommt nur die Frage, die das Feld wirklich in zwei Hälften teilt, und deshalb gewinnt das Halbieren im Durchschnitt: Es holt aus jeder Antwort den größten sicheren Gewinn, und die schiefe Frage lohnt sich erst ganz am Ende, wenn nur noch zwei Möglichkeiten übrig sind. Die zweite Zeile zeigt außerdem, dass eine Frage, deren Ausgang fast sicher ist, kaum Information trägt, wie lang ihre Antwort auch sein mag, und genau auf dieser Beobachtung beruht die Kompression. Im Fragespiel hier misst du das an sechzehn Gesichtern selbst: Nach jeder Frage steht dort, wie viel Bit die Antwort gebracht hat und wie viel die Frage im Mittel wert war.

Demo Fragespiel

Bedienung: Tipp auf eine Frage, um sie zu stellen, oder auf ein Gesicht, um zu raten; auch ein Rateversuch zählt als Frage. Wie viele Gesichter mit Ja antworten würden, zeigt das Spiel nicht an, das Abzählen ist deine Strategie. Nach jeder Antwort steht unter den Fragen, wie viel Bit sie gebracht hat und wie viel die Frage im Mittel wert war, sodass du eine gut geplante Frage von einer glücklichen unterscheiden kannst.

Ein Bit und zwei Formeln

Allgemein gesagt ist ein Bit die Informationsmenge einer Entscheidung zwischen zwei gleich wahrscheinlichen Möglichkeiten. Ein Lichtschalter hält ein Bit, und dafür braucht er keinen Rechner. Damit lassen sich beide Größen aufschreiben. Die Unsicherheit von N gleich wahrscheinlichen Möglichkeiten beträgt

H = log₂(N) Bit

und misst, wie viele Halbierungen noch fehlen. Information ist eine Differenz, die Unsicherheit vorher minus die Unsicherheit nachher,

I = H₁ − H₂

und misst, was eine Antwort tatsächlich beseitigt hat. 32 Karten bedeuten eine Unsicherheit von 5 Bit, und jede halbierende Frage beseitigt 1 Bit; die 32 ist der Raum der Möglichkeiten, die Unsicherheit dagegen die 5. Python berechnet den Logarithmus mit math.log2():

import math

for n in [2, 4, 32, 26]:
    print(n, "Möglichkeiten:", round(math.log2(n), 2), "Bit")

Zwei Möglichkeiten ergeben ein Bit, vier ergeben zwei und 32 ergeben fünf. Für 26 Buchstaben kommen 4,7 Bit heraus, und das ist keine ganze Zahl von Fragen: Ein Code aus Ja-Nein-Symbolen braucht fünf davon je Buchstabe, denn vier ergeben nur 2⁴ = 16 Kombinationen und fünf ergeben 32, dasselbe kⁿ wie in Stellenwertsysteme.

Was ein größeres Alphabet bringt

Dasselbe Werkzeug sagt dir, was ein Symbol wert ist. Jedes Symbol aus einem Alphabet von N gleich wahrscheinlichen Farben trägt log₂(N) Bit, zwei Farben tragen also ein Bit je Symbol, vier tragen zwei, acht tragen drei und sechzehn tragen vier. Weil dieselbe Datei dann weniger Symbole braucht, ist sie früher durch:

Dieselbe Datei bei gleicher Symbolrate: Nur das Alphabet ändert sich, und mit ihm die Zeit, die die Datei braucht.

Mit vier Farben braucht die Datei die Hälfte der Zeit, die sie mit zwei braucht, mit acht ein Drittel und mit sechzehn ein Viertel, während die Datei und die Symbolrate gleich bleiben.

Am anderen Ende genügen zwei Symbole für jede beliebige Nachricht, sie brauchen nur mehr Platz. Fünf Blitze mit je zwei Möglichkeiten ergeben 2⁵ = 32 Kombinationen, genug für ein ganzes Alphabet. Was ein großes Alphabet je Symbol leistet, leisten zwei Symbole in der Gruppe, und deshalb kommt jeder Rechner mit 0 und 1 aus (Stellenwertsysteme): Ein kleines Alphabet ist keine Sackgasse, sondern nur langsamer.

Wenn Symbole nicht gleich wahrscheinlich sind

Bisher waren alle Symbole gleich wahrscheinlich. In echtem Text sind sie es nicht, und der Morsecode nutzt das aus: Der häufigste Buchstabe im Deutschen wie im Englischen, das e, bekommt den kürzesten Code, einen einzelnen Punkt, das t einen einzelnen Strich, und ein seltener Buchstabe wie das q braucht vier Zeichen, − − · −.

Die Ungleichbehandlung lohnt sich, weil sie die durchschnittliche Nachricht verkürzt: Was oft vorkommt, soll wenig kosten, und nach demselben Grundsatz verkleinern Kompressionsverfahren bis heute Dateien. Ein seltenes Symbol trägt mehr Information als ein häufiges, also darf es auch mehr Platz einnehmen. Codes mit ungleich langen Codewörtern haben allerdings ihren eigenen Preis, denn der Empfänger muss herausfinden, wo ein Codewort endet; der Morsecode verwendet dafür Pausen, und ein präfixfreier Code kommt ohne sie aus.

Dein Alphabet

Warum dann nicht gleich 256 Farben? Mehr Farben bringen mehr Bit je Symbol, dieselbe Datei braucht also weniger Symbole und kommt früher an, aber die Farben rücken auch enger zusammen, das Rauschen reicht über die Lücke, und Symbole werden falsch gelesen, wie Analog und digital und Signal und Rauschen zeigen. Wo die Grenze liegt, verrät keine Formel, und deshalb ist die Größe deines Alphabets keine Frage des Geschmacks, sondern das Ergebnis einer Messung. Genau danach fragt Challenge 1: Das Alphabet, und vier Schritte führen zur Antwort:

  1. das Alphabet vereinbaren und aufschreiben
  2. für jedes Symbol ein Profil messen
  3. dem Empfänger beibringen, jedes Symbol zu erkennen
  4. 20 zufällige Symbole senden und die Fehler zählen

Der erste Schritt ist der, den alle überspringen wollen, und wer die Vereinbarung nur im Kopf hat, baut den Unsinn aus dem ersten Teil nach, sobald zwei Leute parallel arbeiten. Licht bedeutet nichts, bis ihr vereinbart, was es bedeutet, und wie viel es bedeutet, könnt ihr zählen.

Zum Mitnehmen

  • Ein Symbol ist ein vereinbarter, unterscheidbarer Zustand: Die Physik entscheidet, ob er sich unterscheiden lässt, und nur eine Vereinbarung, was er bedeutet.
  • Die Vereinbarung, etwa ein Wörterbuch aus Farben und Buchstaben, muss vorher auf beiden Seiten liegen; weicht sie ab, ergibt perfekter Empfang perfekten Unsinn.
  • Eine Frage, die das Feld halbiert, ist ein Bit wert; eine schiefe Frage ist im Mittel viel weniger wert, auch wenn sie alles auf einmal klären könnte.
  • Bei N gleich wahrscheinlichen Möglichkeiten beträgt die Unsicherheit H = log₂(N) Bit, und die Information einer Antwort ist I = H₁ − H₂.
  • Ein Symbol aus N gleich wahrscheinlichen Symbolen trägt log₂(N) Bit, größere Alphabete sind also schneller, und zwei Symbole in Gruppen genügen für jede Nachricht.
  • Häufige Symbole verdienen kurze Codes, deshalb gibt der Morsecode dem e einen einzelnen Punkt.
  • Mehr Farben rücken enger zusammen, deshalb legt nur eine Messreihe die Größe des eigenen Alphabets fest.

Quiz: Symbole und Information

Was ist im Sinn der Informationstheorie ein Symbol?

  • Ein kleines Bild, etwa ein Icon auf dem Bildschirm.
  • Ein Schriftzeichen wie ein Buchstabe oder eine Ziffer, also etwas, das man aufschreiben kann.
  • Ein vereinbarter, unterscheidbarer Zustand.
  • Ein einzelner Messwert eines Sensors, etwa eine bestimmte Helligkeit.

Zwei Teams übertragen Daten mit farbigem Licht, und ihre LED zeigt vier vereinbarte Farben. Was ist das Alphabet ihrer Strecke?

  • Die 26 Buchstaben von A bis Z, die über die Strecke gehen sollen.
  • Die Menge der vier Farben, die beide Teams als Symbole vereinbart haben.
  • Die Reihenfolge, in der die Farben einer Nachricht gesendet werden.
  • Die Zuordnung der Farben zu Bitfolgen, etwa dass Grün für 01 steht.

Eine Strecke überträgt Buchstaben als farbige Lichtblitze. Wer legt fest, dass ein grünes Aufleuchten „A“ bedeutet?

  • Die Physik des Lichts: Jede Farbe hat eine feste Wellenlänge, und an der erkennt der Empfänger, welches Zeichen gemeint ist.
  • Sender und Empfänger gemeinsam, durch eine Vereinbarung vor der Übertragung.
  • Eine Norm für Lichtübertragung, an die sich alle Geräte halten, damit sie sich untereinander verstehen.
  • Der Empfänger allein, denn er ist die Seite, die aus Messwerten Zeichen machen muss.

Was ist ein Bit?

  • Ein winziges Bauteil im Computer, das Strom entweder durchlässt oder sperrt.
  • Die Speichermenge, die ein Computer für ein einzelnes Zeichen wie „A“ braucht.
  • Die Informationsmenge einer Entscheidung zwischen zwei gleich wahrscheinlichen Möglichkeiten.
  • Die kleinste Helligkeit, die ein Sensor noch messen kann.

Ein Alphabet hat vier Farben, alle gleich wahrscheinlich. Wie viel Information trägt ein einzelnes empfangenes Symbol, und warum?

  • 4 Bit, denn jede der vier Farben ist eine eigene Möglichkeit, und jede Möglichkeit zählt ein Bit.
  • 2 Bit, denn zwei Ja-Nein-Entscheidungen genügen, um eine von vier Farben sicher zu bestimmen.
  • 1 Bit, denn der Empfänger trifft je Symbol eine Entscheidung: Es ist angekommen oder nicht.
  • Das hängt von der gesendeten Farbe ab, denn eine gut erkennbare Farbe wie Rot trägt mehr als eine schwer erkennbare wie Gelb.

Eine Strecke wechselt von 2 auf 8 Farben und sendet weiterhin gleich viele Symbole je Sekunde. Wie ändert sich die Übertragungsdauer derselben Datei?

  • Sie sinkt auf ein Viertel, denn 8 geteilt durch 2 ist 4.
  • Sie sinkt auf ein Drittel: Jedes Symbol trägt jetzt 3 Bit statt 1.
  • Sie bleibt gleich, denn die Symbolrate hat sich nicht geändert.
  • Sie sinkt auf ein Achtel, ein Achtel je Farbe.

Mehr Symbole je Alphabet heißt mehr Bit je Symbol. Warum macht man das Alphabet dann nicht einfach riesig, etwa 256 Farben?

  • Weil eine Lampe aus ihren drei Kanälen nur eine begrenzte Zahl verschiedener Farben mischen kann.
  • Weil der Empfänger für 256 Farben eine Zuordnungstabelle bräuchte, deren Durchsuchen je Symbol zu lange dauert.
  • Weil der Empfänger die Symbole noch sicher auseinanderhalten muss: Je mehr es sind, desto enger rücken ihre Messbereiche zusammen.
  • Weil ein Alphabet nur so viele Symbole braucht, wie der Text verschiedene Zeichen hat; weitere Farben blieben ungenutzt.

Ein Empfänger erkennt jede Farbe fehlerfrei, die Trefferquote der Erkennung liegt bei 100 Prozent. Trotzdem kommt als Text nur Unsinn heraus. Was ist die wahrscheinlichste Ursache?

  • Der Sensor liefert verfälschte Werte, etwa weil die Verstärkung zu hoch eingestellt ist.
  • Sender und Empfänger benutzen unterschiedliche Zuordnungen von Farben zu Zeichen.
  • Das Umgebungslicht verschiebt die Messwerte, sodass der Empfänger die Farben zwar sieht, aber in die falschen Bereiche einsortiert.
  • Das Alphabet hat weniger Farben als der Text verschiedene Zeichen, deshalb landen mehrere Zeichen auf derselben Farbe.

Ein Alphabet hat 16 Symbole. Wie viele Ja-Nein-Fragen braucht man höchstens, um ein empfangenes Symbol sicher zu bestimmen?

  • 4, denn viermal halbieren führt von 16 Möglichkeiten auf eine.
  • 8, denn jede Frage halbiert, und die Hälfte von 16 Möglichkeiten sind 8.
  • 15, denn im schlechtesten Fall muss man 15 Symbole einzeln ausschließen.
  • 2, denn jede Frage hat zwei Antworten, und zweimal zwei Antworten decken 16 ab.

Welche Aussagen über Bits treffen zu?

  • Ein Bit unterscheidet genau zwei Möglichkeiten.
  • Ein Bit und ein Byte bezeichnen dieselbe Menge, nur in verschiedenen Zusammenhängen.
  • Jede Information lässt sich als Folge von Bits darstellen.
  • Bits gibt es nur in Computern, denn nur dort werden Zustände elektrisch gespeichert.
  • Eine Nachricht enthält mehr Bits, wenn ihr Inhalt wichtiger ist.

Ein Alphabet hat vier Farben, jedes Symbol trägt also 2 Bit. Übertragen werden soll eine Kennung mit 12 Bit. Wie viele Symbole braucht das mindestens?

  • 12, ein Symbol je Bit.
  • 6, denn 12 Bit geteilt durch 2 Bit je Symbol.
  • 3, denn 12 geteilt durch 4 Farben.
  • 24, zur Sicherheit jedes Bit doppelt.

Warum genügt im Prinzip ein Alphabet aus nur zwei Symbolen für jede noch so komplizierte Nachricht?

  • Es genügt nicht: Für Texte braucht man mindestens 26 Symbole.
  • Weil zwei Symbole im Signal am weitesten auseinanderliegen und der Empfänger sie deshalb nie verwechselt.
  • Weil sich jedes Symbol eines größeren Alphabets durch eine feste Gruppe von Zweiersymbolen ersetzen lässt; es kostet nur Länge.
  • Weil Computer intern ohnehin mit zwei Zuständen arbeiten und jede Nachricht schon vor dem Senden in dieser Form vorliegt.

Was legt dieses Wörterbuch im Sinn von Symbolen und Information fest?

ALPHABET = {
    "red":    "00",
    "green":  "01",
    "blue":   "10",
    "yellow": "11",
}
  • Die vier Farben, die eine Lampe erzeugen kann, jeweils mit dem Code, den der Hersteller dafür vorgesehen hat.
  • Die Vereinbarung: welches Symbol welche Bitgruppe trägt. Der Empfänger braucht exakt dieselbe Zuordnung, nur in Gegenrichtung.
  • Die Reihenfolge, in der die Farben gesendet werden: erst Rot, dann Grün, dann Blau, dann Gelb.
  • Wie viele Symbole je Sekunde gesendet werden, denn zwei Bit je Symbol legen das Tempo der Übertragung fest.

Sechzehn Gesichter, eines ist gesucht. Frage A lautet „Trägt es eine Brille?“, und acht der sechzehn tragen eine. Frage B lautet „Ist es Gesicht Nummer 7?“. Welche Frage bringt im Durchschnitt mehr?

  • Frage A: Sie bringt garantiert 1 Bit, Frage B im Durchschnitt nur etwa ein Drittel davon.
  • Frage B: Ein „Ja“ löst das Rätsel sofort vollständig auf, das kann Frage A nie.
  • Beide gleich viel: Es sind beides Ja-Nein-Fragen, und eine Ja-Nein-Antwort ist ein Bit.
  • Das hängt vom Glück ab und lässt sich vorher nicht sagen.

Im Morsecode ist der häufigste Buchstabe, das „e“, auch der kürzeste: ein einzelner Punkt. Seltene Buchstaben wie das „q“ sind lang. Warum lohnt sich diese Ungleichbehandlung?

  • Weil kurze Codes weniger fehleranfällig sind und der häufigste Buchstabe deshalb am besten geschützt sein sollte.
  • Weil das „e“ der wichtigste Buchstabe ist und wichtige Zeichen zuerst ankommen sollen.
  • Weil die durchschnittliche Nachricht dadurch kürzer wird: Was oft vorkommt, kostet dann wenig.
  • Weil ein Alphabet mit unterschiedlich langen Codes mehr Zeichen aufnehmen kann als eines mit gleich langen.

Eine Strecke schafft zuverlässig nur zwei Symbole, hell und dunkel. Sie soll trotzdem ein Alphabet aus 32 Zeichen übertragen, indem sie mehrere Blitze zu einer Gruppe zusammenfasst. Wie viele Blitze braucht eine Gruppe mindestens?

  • 16, also die Hälfte der Zeichenzahl.
  • 5, denn zwei hoch fünf sind 32.
  • 32, denn für jedes Zeichen wird ein Blitz gebraucht.
  • 6, weil eine zusätzliche Stelle für die Abgrenzung der Gruppen gebraucht wird.

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Zum Weiterlesen

Claude E. Shannon: „A Mathematical Theory of Communication“. Bell System Technical Journal 27, 1948. Der Aufsatz, aus dem das Bit, die Unsicherheit als Logarithmus und die Grenze jeder Kompression stammen; die ersten Seiten kommen mit wenig Mathematik aus, und wie es dazu kam, erzählt Claude Shannon.

James Gleick: The Information: A History, a Theory, a Flood. Pantheon, 2011. Eine Geschichte der Information von den Trommelsprachen Afrikas über den Telegrafen bis zu Shannon, gut lesbar und ohne Formeln.

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4. November 2026
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