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क्या डेटा की सबसे छोटी इकाई के रूप में बिट्स का विकल्प है? कुछ ऐसा जो केवल 0 या 1 नहीं होगा, लेकिन वास्तव में बीच में कई संभावित राज्यों को पकड़ सकता है? फ्लोट्स को स्टोर करना अधिक स्वाभाविक नहीं होगा?

— Dokkat
स्रोत

8

आपको राज्यों की अनन्तता की आवश्यकता होगी ताकि वे मनमानी झांकियों को स्टोर कर सकें, इसलिए यह व्यावहारिक नहीं होगा।

— ChrisF

2

@ क्रिस: क्या आप बिट्स की एक सीमित मात्रा के साथ फ्लोट्स के अनन्तता का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं?

— यूजर अनजान

11

@userunknown - नहीं, आप नहीं कर सकते। यही कारण है कि फ्लोटिंग पॉइंट अंकगणित त्रुटि प्रवण है। मैं जो कहना चाह रहा था वह यह था कि अधिक राज्य होने से वास्तव में कुछ हल नहीं होगा।

— ChrisF

6

यह ब्याज की हो सकती है: thedailywtf.com/Articles/What_Is_Truth_0x3f_.aspx

— Chris Cudmore

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विशिष्ट रूप से विभिन्न फ़्लोट्स की अनंत संख्या का प्रतिनिधित्व करना असंभव है। आपको एक एकल infinifloat को विशिष्ट रूप से पहचानने के लिए अनंत मात्रा में जानकारी संग्रहीत करने की आवश्यकता होगी, जो कि भौतिक रूप से अंतरिक्ष की एक सीमित मात्रा में नहीं किया जा सकता है । किसी दिए गए आयतन में एक निश्चित राशि से अधिक की सूचना संग्रहण के लिए घनत्व की आवश्यकता होती है जैसे कि सामग्री को गुरुत्वाकर्षण परिमाण में परिमित समय में MAX_DENSITY तक कुचल दिया जाएगा, भले ही वे MAX_SPEED ('प्रकाश की गति' के रूप में जाना जाता हो) पर यात्रा कर सकते हैं: एक काला छेद । CompSci निहितार्थ के लिए en.wikipedia.org/wiki/Bekenstein_bound देखें ।

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निश्चित रूप से यह संभव है, दोनों सैद्धांतिक और व्यावहारिक रूप से।

सैद्धांतिक रूप से, दो वर्गों के विकल्प हैं: 2 के अलावा एक आधार के साथ डिजिटल नंबर सिस्टम (वास्तव में, दशमलव प्रणाली जैसा कि हम जानते हैं कि यह एक ऐसी प्रणाली है); और गैर-डिजिटल नंबर सिस्टम। गणितीय रूप से, हम असतत बनाम निरंतर डोमेन के बारे में बात कर रहे हैं।

व्यवहार में, दोनों विकल्पों का पता लगाया गया है। कुछ शुरुआती डिजिटल कंप्यूटर (जैसे ENIAC) ने अब सर्वव्यापी बाइनरी एन्कोडिंग के बजाय दशमलव एन्कोडिंग को नियोजित किया; अन्य आधार, उदाहरण के लिए, टर्नरी, केवल व्यवहार्य (या अचूक) होनी चाहिए। गूढ़ प्रोग्रामिंग भाषा Malbolge एक सैद्धांतिक टर्नरी कंप्यूटर पर आधारित है; ज्यादातर व्यंग्य करते हुए, कोई तकनीकी कारण नहीं है कि यह काम क्यों न करे। सतत-डोमेन भंडारण और प्रसंस्करण ऐतिहासिक रूप से एनालॉग कंप्यूटरों पर किया गया था, जहां आप मात्रा को आवृत्तियों और / या एम्पलीट्यूड सिग्नल के रूप में सांकेतिक शब्दों में बदलना कर सकते हैं, और फिर आप इन संकेतों को सभी प्रकार के मॉड्यूलेशन लागू करके गणना करेंगे। आज, क्वांटम कंप्यूटिंग निरंतर भंडारण कोशिकाओं के पीछे सिद्धांत को फिर से दिलचस्प बनाता है।

किसी भी तरह से, जानकारी की एक सैद्धांतिक सबसे छोटी इकाई के रूप में बिट अभी भी खड़ा है, क्योंकि कोई भी विकल्प एक ही हां / नहीं की तुलना में अधिक जानकारी को सांकेतिक शब्दों में बदलना कर सकता है, और कोई भी अभी तक एक छोटी सैद्धांतिक इकाई के साथ नहीं आया है (और मुझे ऐसा होने की उम्मीद नहीं है। कभी भी जल्द ही)।

— tdammers
स्रोत

17

@ डॉककट: निरंतर-डोमेन भंडारण, जैसे कि एक एनालॉग टेप, सिद्धांत में महान है, लेकिन व्यवहार में, यह अपरिवर्तनीय शोर और गिरावट से ग्रस्त है, यही कारण है कि हम पहले स्थान पर डिजिटल कंप्यूटर का उपयोग कर रहे हैं।

— तदमर्स

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सूचना सिद्धांत में 1 बिट से कम जानकारी देना काफी संभव है। मूल विचार यह है कि एक बिट डेटा केवल एक बिट जानकारी रखता है यदि दोनों राज्य समान रूप से संभावना रखते हैं। उस परिभाषा के अनुसार, सहारा रेगिस्तान में सवाल "नहीं" का जवाब "क्या आज बारिश हुई?" 1 से कम जानकारी ले जाता है क्योंकि यह लगभग हमेशा जवाब होता है।

— माइकल बोर्गवर्ड

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@Dokkat जटिल एनालॉग मात्रा के मॉडलिंग के लिए आम हुआ करता था, 'डिजिटल' कंप्यूटर एनालॉग कंप्यूटर के लिए एक नियंत्रण प्रणाली था। व्यवहार में यह एक मुश्किल सर्किट बनाने के संकल्प के साथ एक संकल्प हैdouble

— मार्टिन बेकेट

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Some of the early digital computers employed decimal encodings rather than the now ubiquitous binary encoding- वास्तव में, दशमलव एन्कोडिंग आज भी उपयोग में हैं; इसे बीसीडी कहा जाता है । अधिकांश कंप्यूटरों में BIOS इसका उपयोग (दशमलव-आधारित तिथियों के लिए) , साथ ही सबसे सस्ते -कैलकुलेटरों के लिए करता है, क्योंकि इसके लिए बीसीडी में सब कुछ करने के लिए कम सर्किटरी (यानी यह सस्ता है) की आवश्यकता होती है, बाइनरी में यह करना है और एक है बाइनरी-टू-दशमलव कनवर्टर।

— ब्लूराजा - डैनी पफ्लुगुफ्ट

3

जैसा कि @tdammers कहते हैं, एनालॉग सिग्नल का उपयोग करके एकल-सटीक फ़्लोट्स का मिलान करना भी मुश्किल है। 32-बिट फ़्लोट्स में प्रभावी रूप से परिशुद्धता के 24 बिट्स हैं; तुलनीय शोर के साथ अनुरूप सर्किट महंगे हैं, बिजली-भूख, धीमी, और उनके पर्यावरण के प्रति बहुत संवेदनशील हैं।

— comingstorm

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आप मूल रूप से एक एनालॉग सिग्नल का वर्णन कर रहे हैं, जो सेंसर में उपयोग किया जाता है, लेकिन आंतरिक संगणना के लिए शायद ही कभी। समस्या ध्वनि की गुणवत्ता में गिरावट है, आपको एक संदर्भ बिंदु के बहुत सटीक अंशांकन की आवश्यकता है जो संचार करना मुश्किल है, और संचरण एक समस्या है क्योंकि यह दूर तक यात्रा करने वाली शक्ति को खो देता है।

यदि आप एनालॉग कंप्यूटिंग की खोज करने में रुचि रखते हैं, तो सबसे अधिक "इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए परिचय" वर्ग ने आपको op-amp इंटीग्रेटर्स जैसी चीजों का निर्माण किया है । वे औपचारिक निर्देश के बिना भी निर्माण के लिए काफी आसान हैं।

आप एक ही नोड पर कई डिजिटल स्टेट्स भी स्टोर कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, 0-2.5 वोल्ट के शून्य और 2.5-5.0 वोल्ट के एक होने के बजाय, आप बीच में एक तीसरा राज्य जोड़ सकते हैं। यह बहुत जटिलता जोड़ता है, हालांकि, और शोर के लिए आपकी संवेदनशीलता को काफी बढ़ाता है।

— कार्ल बेवफेल्ड
स्रोत

एक एनालॉग कंप्यूटिंग काफी आम हुआ करती थी, लेकिन अंततः डिजिटल अधिक सटीक हो सकता है। एक मान का प्रतिनिधित्व करने के लिए स्मृति में कुछ और बिट्स का उपयोग करना कई डीबी कम (3 बिट्स ~ 20 डीबी) नीचे शोर करने की कोशिश करने की तुलना में नीच तुच्छ है, और कुछ बिंदु पर (गति के आधार पर भिन्नता) शारीरिक रूप से असंभव है।

— निक टी

मुझे यहां एनालॉग कंप्यूटिंग और उदाहरणों पर जोर पसंद है। कड़ाई से डिजिटल कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि से आ रहा है मैंने हमेशा यह नहीं देखा कि एनालॉग कंप्यूटिंग क्या थी। हालांकि इसके लिए गुगली करना कई उदाहरण देगा। मुझे लगता है कि मुझे यह देखकर याद है कि एक प्रिज़्म फूरियर ट्रांसफॉर्म को "कंप्यूट" करता है, क्योंकि यह आने वाले प्रकाश को अपने घटक आवृत्तियों में विभाजित करता है। यह 0 ऊर्जा (एफटी की गणना करने के लिए आवश्यकताओं की दृष्टि से) के साथ काफी तेज है। बेशक परिणाम के साथ कुछ करने के लिए डिजिटलीकरण की आवश्यकता होगी।

— पॉल

@NickT नॉर्बर्ट वीनर, साइबरनेटिक्स के लेखक और उसमें / नियंत्रण सिद्धांत क्षेत्र के शुरुआती खिलाड़ी ने अपनी पुस्तक में याद किया कि आखिरकार यह एनालॉग बराबरी की तुलना में बाइनरी सर्किट की कम लागत थी, जिसके कारण प्रयोगशाला, शोधकर्ता और उद्योग द्विआधारी के लिए चुनते थे

— क्रिस्टोफ

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जिन्हें क्वैब कहा जाता है, और क्वांटम कंप्यूटर में उपयोग किया जाता है। आप विकिपीडिया प्रविष्टि पर उनके बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करेंगे । ऐसे कंप्यूटर बनाने के लिए अनुसंधान किया जा रहा है जो स्थिर और आर्थिक रूप से व्यवहार्य हैं।

— जे। Maes
स्रोत

1

यह पढ़कर मेरे सिर में चोट लगी है ...

— रयथल

मुझे यकीन नहीं है कि कैसे एक qubit काम करता है (मैं इसे पढ़ रहा हूं इसलिए मैं बाद में अपडेट करूंगा), लेकिन मुझे पता है कि वर्तमान तकनीक के साथ qubits अव्यावहारिक हैं, जबकि यह अवधारणा नहीं है। उदाहरण के लिए, कोई भौतिक रूप से 'फ्लोटिंग' बिट को एक ग्लास भरने वाले पानी की मात्रा से प्रदर्शित कर सकता है, और एक संतुलन का उपयोग करके इसे माप सकता है।

— प्रातः

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Nitpicking: एक qubit 0 और 1. के बीच राज्यों को नहीं रखता है । यह अभी भी 0 या 1 है, लेकिन इसमें एक साथ कई राज्य हो सकते हैं । (बस श्रोडिंगर की बिल्ली की तरह, जो "आधा मृत" नहीं है, लेकिन एक साथ मृत और जीवित है)

— नीकी

7

@ रायथल यह वास्तव में एक अच्छा संकेत है: "जो कोई भी क्वांटम सिद्धांत से हैरान नहीं है वह इसे समझ नहीं पाया है।" - नील्स बोह्र

— डैन नीली

1

किसी कारणवश मैं हमेशा पिले नीले या गुलाबी ट्रिबेल्स के रूप में चित्र बनाता हूं।

— वेन वर्नर

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सटीकता की बात

बिट्स का उपयोग करने का एक कारण यह है कि यह हमें जानकारी को सही ढंग से संग्रहीत और पुनः प्राप्त करने में मदद करता है।

वास्तविक दुनिया एनालॉग है, इसलिए सभी सूचना कंप्यूटर पास या स्टोर होते हैं । उदाहरण के लिए, एक तार पर एक विशिष्ट वोल्टेज का एक वर्तमान, या डिस्क पर एक विशिष्ट ताकत का चुंबकीय चार्ज, या लेजर डिस्क पर एक विशिष्ट गहराई का एक गड्ढा।

सवाल यह है: आप उस एनालॉग जानकारी को कितनी सही तरीके से माप सकते हैं ? कल्पना कीजिए कि एक तार पर करंट को किसी भी दशमलव संख्या के रूप में समझा जा सकता है, इस प्रकार है:

1 से 10 वोल्ट: 0
10 से 20 वोल्ट: 1
20 से 30 वोल्ट: 2

आदि। यह प्रणाली हमें वर्तमान, सही के कुछ दालों में बहुत सारा डेटा पारित करने देगी? लेकिन एक समस्या है: हमें बहुत निश्चित होना चाहिए कि वोल्टेज क्या है। यदि तापमान या मैग्नेट या कॉस्मिक किरणें या जो कुछ भी उतार-चढ़ाव का कारण बनते हैं, तो हम गलत संख्या को पढ़ सकते हैं। और जितना अधिक हम मापने का इरादा रखते हैं, उतना अधिक जोखिम होता है। कल्पना कीजिए कि यदि 1-मिलिवोल्ट अंतर महत्वपूर्ण था!

इसके बजाय, हम आम तौर पर एक डिजिटल व्याख्या का उपयोग करते हैं । कुछ दहलीज पर सब कुछ सच है, और सब कुछ झूठ है। तो हम सवाल पूछ सकते हैं जैसे "क्या कोई वर्तमान है?" इसके बजाय " वास्तव में कितना वर्तमान है?"

प्रत्येक व्यक्तिगत बिट को आत्मविश्वास से मापा जा सकता है, क्योंकि हमें केवल "सही बॉलपार्क में" होना है। और बहुत सारे बिट्स का उपयोग करके, हम अभी भी बहुत सारी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं।

— नाथन लोंग
स्रोत

1

निष्पक्ष होने के लिए, डिजिटल सर्किट को मापने योग्य मानों को परिभाषित करना होगा जो निश्चित रूप से सही या गलत हैं, और बीच में जो "अपरिभाषित" हैं। 3.3 / 5V तर्क में यह हो सकता है <0.8V गलत है,> 2.5V सच है। शोर निश्चित रूप से अभी भी एक मुद्दा है अगर यह उन सीमाओं से संकेत लेता है। उदाहरण के लिए, NPN ट्रांजिस्टर का उपयोग करके सिग्नल को कम खींचने की कोशिश करने से आपको कुछ कारकों के आधार पर केवल 0.55 से 0.7V तक की गिरावट आएगी। साथ खेलने के लिए बहुत कुछ नहीं। जब आप अधिक परिभाषित सीमाएँ परिभाषित करते हैं, तो आप इसे कठिन बनाते हैं।

— स्कॉट व्हिटलॉक

2

@ScottWhitlock जो सिर्फ विनिर्देश हैं; जब तक पिन को हेज़ या इस तरह स्वीकार करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया जाता है, यह इनपुट को 1 या 0 के रूप में व्याख्या करेगा , और यह बिंदु तापमान, विनिर्माण बैच, आपूर्ति वोल्टेज, आदि के आधार पर भिन्न हो सकता है। अपरिभाषित क्षेत्र एक विशेषता नहीं है ( आपको लगता है कि आपको लगता है कि आप इसका इस्तेमाल कर सकते हैं।

— निक टी

1

@ निकट: अपरिभाषित क्षेत्र यह दर्शाता है कि एक बड़ी विकृति है (एक जो इतनी बड़ी है कि सामान्य त्रुटि सुधार इसे पुनर्प्राप्त नहीं कर सकता है) और एक संभावित पुनरावृत्ति आवश्यक है।

— रेयान

2

@ लिरियन, आप इस तरह के चश्मे (भौतिक परत) से निपटने के मुकाबले बहुत उच्च स्तर पर विचार कर रहे हैं। अपरिभाषित क्षेत्र का अर्थ है व्यवहार (बिट कैसे पढ़ा जाता है) अपरिभाषित है और इसकी गारंटी नहीं है। यह अभी भी ठीक काम कर सकता है।

— निक टी

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बाइनरी वाले के बजाय टर्नरी कंप्यूटर भी हैं। http://en.wikipedia.org/wiki/Ternary_computer

एक टर्नरी कंप्यूटर (जिसे त्रिशूल कंप्यूटर भी कहा जाता है ) एक ऐसा कंप्यूटर है जो अपनी गणना में अधिक सामान्य बाइनरी लॉजिक (दो संभावित मान) के बजाय टर्नरी लॉजिक (तीन संभावित मान) का उपयोग करता है ...

— संकेत
स्रोत

3

संतुलित त्रिगुट सबसे खूबसूरत संख्या प्रणालियों में से एक है।

— ypercube y

3

यह हमारे लिए और अधिक स्वाभाविक हो सकता है, लेकिन विशिष्ट कारण हैं कि बाइनरी को डिजिटल सर्किटरी के लिए चुना गया और इस तरह से प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए। यदि आपके पास दो राज्य हैं, तो आपको केवल दो वोल्ट सेटिंग के बीच अंतर करने की आवश्यकता है, 0V और 5V। मूलांक (आधार) की प्रत्येक अतिरिक्त वृद्धि के लिए आपको उस सीमा को और अधिक विभाजित करने की आवश्यकता होगी, इस प्रकार उन मूल्यों को प्राप्त करना जो एक दूसरे से अप्रचलित हैं। आप वोल्टेज रेंज को बढ़ा सकते हैं लेकिन इसमें पिघलने वाली सर्किटरी की यह बुरी आदत है।

यदि आप डिजिटल सर्किट से हार्डवेयर प्रकार को बदलना चाहते हैं तो आपके विकल्प अधिक विविध हैं। यांत्रिक कंप्यूटरों में उपयोग किए जाने वाले दशमलव चूंकि गियर में अधिक गर्मी सहिष्णुता होती है और यह इलेक्ट्रॉन आवेशों की तुलना में बहुत अधिक भिन्न होते हैं। क्वांटम कंप्यूटर जैसा कि कहीं और कहा गया है, चीजों से निपटने के अन्य तरीके हैं। ऑप्टिकल कंप्यूटर उन चीजों को करने में सक्षम हो सकते हैं जो हमने पहले नहीं किए हैं और चुंबकीय कंप्यूटर भी एक संभावना है।

— विश्व इंजीनियर
स्रोत

2

मुझे लगता है कि आप आजकल ऐसी वस्तुओं का निर्माण कर सकते हैं जो राज्यों की किसी भी राशि को पकड़ सकती हैं या यहां तक कि एनालॉग डेटा के साथ भी काम कर सकती हैं। हालांकि एक पूरी प्रणाली का निर्माण करना और पूर्ण रूप से चित्रित और प्रोग्राम करने योग्य वास्तुकला प्राप्त करने के लिए चलने वाले सभी तार्किक घटकों को प्राप्त करना बहुत काम होगा और किसी भी कंपनी के लिए इस कार्य को करने के लिए वित्तीय जोखिम होगा।

मुझे लगता है कि ENIAC अंकों को संग्रहीत करने के लिए दस-स्थिति वाले रिंग काउंटरों का उपयोग करने वाला अंतिम आर्किटेक्चर था। हालांकि मैं इस बारे में गलत हो सकता हूं और मुझे यकीन नहीं है, कि इसने मशीन के अन्य हिस्सों को कितना प्रभावित किया।

— थर्स्टन मुलर
स्रोत

2

भंडारण को भविष्य के प्रसारण के रूप में माना जा सकता है, निरंतर (एनालॉग) मीडिया के साथ संचरण की सभी समस्याएं लागू होंगी।

उन राज्यों को संग्रहीत करना तुच्छ हो सकता है (तीन तरह से स्विच या किसी प्रकार का ग्रिड) और शारीरिक रूप से इन राज्यों को संग्रहीत करना एक मुद्दा है जो कई जवाबों को कवर करता है, जितना कि मैं कर सकता हूं।

मेरी प्राथमिक चिंता यह है कि इस संग्रहीत स्थिति को कैसे एनकोड किया गया है और ऐसा लगता है कि यह एक उच्च सकारात्मकता है कि यह कार्य एक मूर्खता है, क्योंकि बिट्स व्यावहारिक निरंतर डेटा के प्रतिनिधित्व के लिए पर्याप्त हैं, आपको आवश्यक सटीकता के आधार पर, अधिक बिट्स जोड़ते रहें।

सही मायने में निरंतर डेटा इस तरह से स्टोर करना असंभव है, लेकिन उन्हें गणना करने के लिए समीकरण जैसे

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संग्रहीत किया जा सकता है।

— StuperUser
स्रोत

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एक सुराग और एक स्याही एक बिट की तुलना में जानकारी के छोटे टुकड़े हैं। आमतौर पर बिट के निश्चित मूल्य को स्थापित करने के लिए कई सुरागों की आवश्यकता होती है। इनकिंग्स बदतर हैं: कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप कितने जोड़ते हैं, आप अभी भी कुछ के लिए परिणामी बिट का मूल्य नहीं जान सकते हैं।

अधिक गंभीरता से, बहु-मूल्यवान लॉजिक्स हैं जहां मौलिक इकाई में n राज्य हो सकते हैं, जहां n> 2. आप इन इकाइयों को पूर्ववर्ती पैराग्राफ के अर्थ में थोड़ी जानकारी से कम जानकारी ले सकते हैं, लेकिन एक सूचना सिद्धांत से देखने की बात यह है कि आपको कहना होगा कि वे और अधिक ले। उदाहरण के लिए, आपको उसी जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के लिए दो बिट्स की आवश्यकता होगी जो चार-मूल्यवान तर्क में एक एकल मान ले सकता है।

— कालेब
स्रोत

1

इष्टतम संख्यात्मक आधार ई है , लेकिन चूंकि डिजिटल इलेक्ट्रॉनिक में एक संख्या का प्रतिनिधित्व करने का सबसे सरल तरीका दो राज्यों (उच्च वोल्टेज = 1, कम वोल्टेज = 0) के साथ है, द्विआधारी संख्या प्रतिनिधित्व चुना गया था।

— BЈовић
स्रोत

नट काe जिक्र किए बिना भी बात हो रही है ? शर्म की बात है।

— बेन Voigt

1

@BenVoigt हुह? नट क्या है ? :) Google ने मुझे कुछ अजीब बातें बताईं, जो विषय में अच्छी तरह से फिट नहीं हैं।

— B

@BenVoigt शायद आप नेट (सूचना) का जिक्र कर रहे थे ? एक नट ... 2 और आधार 2 लघुगणक की शक्तियों के बजाय प्राकृतिक लघुगणक और ई की शक्तियों के आधार पर सूचना या एन्ट्रापी की लघुगणक इकाई है, जो बिट को परिभाषित करती है।

— बजे एक CVn

@ माइकलकॉर्जलिंग: यह बिल्कुल वैसा ही है।

— बेन वोइगट

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डेटा की एक छोटी संभव इकाई है। मैं इसके लिए एक आधिकारिक नाम नहीं जानता, चलो इसे अन को कॉल करें।

बिट "बाइनरी डिगिट" के लिए एक स्मार्ट कॉम्बो-शब्द है, जिसका अर्थ है कि इसमें दो संभावित राज्य हैं। इसलिए केवल एक ही राज्य के साथ एक प्रकार का अंक होना चाहिए।

आइए देखें इसका क्या मतलब है। इसका मतलब है कि आपके पास काम करने के लिए केवल शून्य होगा।

आप कैसे गिनेंगे? किसी भी x- बेस सिस्टम में, जब तक आप अंकों से बाहर नहीं निकल जाते हैं, तब तक आप मूल्य बढ़ाते हैं और फिर एक संख्या बनाने के लिए एक अंक जोड़ते हैं। यदि आपके पास केवल एक अंक है, तो आप तुरंत अंकों से बाहर चले जाएंगे:

शून्य = ० एक = ०० दो = ००० वगैरह

यह निश्चित रूप से अधिक प्राकृतिक है: अधिक है! यह किसी भी असतत संख्या के लिए पूरी तरह से नक्शे। कितने आलू? 00000 यानी चार आलू। एक मिनट रुकिए ... वह ऑफ-द-वन है। यदि आपको यह पसंद नहीं है कि आप 0 से एक के मूल्य को फिर से परिभाषित कर सकते हैं। तब यह वास्तव में स्वाभाविक है: कोई शून्य कोई नहीं है, एक शून्य एक है, दो शून्य दो हैं, वगैरह।

हालांकि यह एक ठोस राज्य मशीन के लिए अव्यावहारिक है। अंकों को शारीरिक रूप से रखा और निकाला जाना होगा और यह अच्छे पैमाने पर नहीं होगा।

— मार्टिन मात
स्रोत

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यह वास्तव में डेटा की एक इकाई होने के रूप में योग्य नहीं है, हालांकि, चूंकि आपने मूल रूप से केवल 0 को "वर्तमान नहीं" के रूप में एन्कोड किया है और 1 के रूप में 0. वे अभी भी बिट्स हैं।

— डेडएमजी

यह बाइनरी नहीं है, यह एकात्मक है। मुद्दा यह है कि डेटा तत्व में केवल एक राज्य है, दो नहीं। उपस्थिति या अनुपस्थिति एक राज्य नहीं है, तत्व की स्थिति हमेशा एक ही होती है इसलिए यह एक असमान अंक है। मैं मूल रूप से टैली मार्क सिस्टम का वर्णन कर रहा हूं।

— मार्टिन मैट

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मैं एक एक निश्चित अंग्रेजी संदर्भ नहीं मिल सकता है, लेकिन जहां तक मैं से याद के रूप में सूचना सिद्धांत कक्षा बिट जानकारी की मूलभूत इकाई है। थोड़ी जानकारी एक उचित सिक्का (प्रत्येक पक्ष के लिए 50% संभावना) को निकालने के बाद आपको प्राप्त होने वाली जानकारी है। बाकी सब कुछ इसे कम किया जा सकता है।

यहां तक कि अगर आप एक डिवाइस का उपयोग करते हैं जिसमें कई राज्य हैं, तो इसे हमेशा बिट्स तक कम किया जा सकता है।

— Sorin
स्रोत

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यदि आप प्राकृतिक रूप से परिभाषित करते हैं कि माँ प्रकृति किस तरह से काम करती है, तो सूचना एन्कोडिंग का सबसे प्राकृतिक तरीका एडीनिन, साइटोसिन, गुआनिन और थाइमिन जैसे डीएनए संयोजन हैं।

— StefG
स्रोत

क्या बिट्स का कोई विकल्प है?

सटीकता की बात