Split 02

wyk/02_Jezyki.org

@@ -494,308 +494,3 @@ trypletu STOP (_ powyżej). Taka sekwencja to /gen/.
 
 #+RESULTS:
 [[file:02_Jezyki/dna_length.png]]
-
-** Entropia
-
-*Entropia* ($E$) to miara nieuporządkowania, niepewności, niewiedzy. Im
-większa entropia, tym mniej wiemy. Pojęcie to pierwotnie wywodzi się z
-termodynamiki, później znaleziono wiele zaskakujących analogii i zastosowań w
-innych dyscyplinach nauki.
-
-*** Entropia w fizyce
-
-W termodynamice entropia jest miarą nieuporządkowania układów
-fizycznych, na przykład pojemników z gazem. Przykładowo, wyobraźmy
-sobie dwa pojemniki z gazem, w którym panuje różne temperatury.
-
-[[./02_Jezyki/gas-low-entropy.drawio.png]]
-
-Jeśli usuniemy przegrodę między pojemnikami, temperatura się wyrówna,
-a uporządkowanie się zmniejszy.
-
-[[./02_Jezyki/gas-high-entropy.drawio.png]]
-
-Innymi słowy, zwiększy się stopień nieuporządkowania układu, czyli właśnie entropia.
-
-*** II prawo termodynamiki
-
-Jedno z najbardziej fundamentalnych praw fizyki, II prawo
-termodynamiki głosi, że w układzie zamkniętym entropia nie spada.
-
-**Pytanie**: Czy to, że napisałem te materiały do wykładu i
-/uporządkowałem/ wiedzę odnośnie do statystycznych własności języka, nie
-jest sprzeczne z II prawem termodynamiki?
-
-Konsekwencją II prawa termodynamiki jest śmierć cieplna Wszechświata
-(zob. [wizualizacja przyszłości Wszechświata](https://www.youtube.com/watch?v=uD4izuDMUQA)).
-
-*** Entropia w teorii informacji
-
-Pojęcie entropii zostało „odkryte” na nowo przez Claude'a Shannona,
-gdy wypracował ogólną teorię informacji.
-
-Teoria informacji zajmuje się między innymi zagadnieniem optymalnego kodowania komunikatów.
-
-Wyobraźmy sobie pewne źródło (generator) losowych komunikatów z
-zamkniętego zbioru symboli ($\Sigma$; nieprzypadkowo używamy oznaczeń
-z poprzedniego wykładu). Nadawca $N$ chce przesłać komunikat o wyniku
-losowania do odbiorcy $O$ używając zer i jedynek (bitów).
-Teorioinformacyjną entropię można zdefiniować jako średnią liczbę
-bitów wymaganych do przesłania komunikatu.
-
-[[./02_Jezyki/communication.drawio.png]]
-
-*** Obliczanie entropii — proste przykłady
-
-Załóżmy, że nadawca chce przekazać odbiorcy informację o wyniku rzutu monetą.
-Entropia wynosi wówczas rzecz jasna 1 — na jedno losowanie wystarczy jeden bit
-(informację o tym, że wypadł orzeł, możemy zakodować na przykład za pomocą zera,
-zaś to, że wypadła reszka — za pomocą jedynki).
-
-Rozpatrzmy przypadek, gdy nadawca rzuca ośmiościenną kością. Aby przekazać
-wynik, potrzebuje wówczas 3 bity (a więc entropia ośmiościennej kości
-wynosi 3 bity). Przykładowe kodowanie może mieć następującą postać:
-
-| Wynik | Kodowanie |
-|-------+-----------|
-| 1     | 001       |
-| 2     | 010       |
-| 3     | 011       |
-| 4     | 100       |
-| 5     | 101       |
-| 6     | 110       |
-| 7     | 111       |
-| 8     | 000       |
-
-*** Obliczenie entropii — trudniejszy przykład
-
-Załóżmy, że $\Sigma = \{A, B, C, D\}$, natomiast poszczególne komunikaty
-są losowane zgodnie z następującym rozkładem prawdopodobieństwa:
-$P(A)=1/2$, $P(B)=1/4$, $P(C)=1/8$, $P(D)=1/8$. Ile wynosi entropia w
-takim przypadku? Można by sądzić, że 2, skoro wystarczą 2 bity do
-przekazania wyniku losowania przy zastosowaniu następującego kodowania:
-
-| Wynik | Kodowanie |
-|-------+-----------|
-| A     | 00        |
-| B     | 01        |
-| C     | 10        |
-| D     | 11        |
-
-Problem w tym, że w rzeczywistości nie jest to /optymalne/ kodowanie.
-Możemy sprytnie zmniejszyć średnią liczbę bitów wymaganych do
-przekazania losowego wyniku przypisując częstszym wynikom krótsze
-kody, rzadszym zaś — dłuższe. Oto takie optymalne kodowanie:
-
-| Wynik | Kodowanie |
-|-------+-----------|
-| A     | 0         |
-| B     | 10        |
-| C     | 110       |
-| D     | 111       |
-
-
-Używając takiego kodowanie średnio potrzebujemy:
-
-$$\frac{1}{2}1 + \frac{1}{4}2 + \frac{1}{8}3 + \frac{1}{8}3 = 1,75$$
-
-bita. Innymi słowy, entropia takiego źródła wynosi 1,75 bita.
-
-*** Kodowanie musi być jednoznaczne!
-
-Można by sądzić, że da się stworzyć jeszcze krótsze kodowanie dla omawianego rozkładu nierównomiernego:
-
-| Wynik | Kodowanie |
-|-------+-----------|
-| A     | 0         |
-| B     | 1         |
-| C     | 01        |
-| D     | 11        |
-
-Niestety, nie jest to właściwe rozwiązanie — kodowanie musi być
-jednoznaczne nie tylko dla pojedynczego komunikatu, lecz dla całej sekwencji.
-Na przykład ciąg 0111 nie jest jednoznaczny przy tym kodowaniu (ABBB czy CD?).
-Podane wcześniej kodowanie spełnia warunek jednoznaczności, ciąg 0111 można odkodować tylko
-jako AD.
-
-
-*** Ogólny wzór na entropię.
-
-Na podstawie poprzedniego przykładu można dojść do intuicyjnego wniosku, że
-optymalny kod dla wyniku o prawdopodobieństwie $p$ ma długość $-\log_2(p)$, a zatem ogólnie
-entropia źródła o rozkładzie prawdopodobieństwa $\{p_1,\ldots,p_|\Sigma|\}$ wynosi:
-
-$$E = -\sum_{i=1}^{|\Sigma|} p_i\log_2(p_i)$$.
-
-Zauważmy, że jest to jeden z nielicznych przypadków, gdy w nauce naturalną
-podstawą logarytmu jest 2 zamiast… podstawy logarytmu naturalnego ($e$).
-
-Teoretycznie można mierzyć entropię używając logarytmu naturalnego
-($\ln$), jednostką entropii będzie wówczas *nat* zamiast bita,
-niewiele to jednak zmienia i jest mniej poręczne i trudniejsze do interpretacji
-(przynajmniej w kontekście informatyki) niż operowanie na bitach.
-
-**Pytanie** Ile wynosi entropia zwykłej sześciennej kostki? Jak wygląda
-optymalne kodowanie wyników rzutu taką kostką?
-
-*** Entropia dla próby Bernoulliego
-
-Wiemy już, że entropia dla rzutu monetą wynosi 1 bit. A jaki będzie wynik dla źle wyważonej monety?
-
-#+BEGIN_SRC python :session mysession :results file
-  import matplotlib.pyplot as plt
-  from math import log
-  import numpy as np
-
-  def binomial_entropy(p):
-    return -(p * log(p, 2) + (1-p) * log(1-p, 2))
-
-  x = list(np.arange(0.001,1,0.001))
-  y = [binomial_entropy(x) for x in x]
-  plt.figure().clear()
-  plt.xlabel('prawdopodobieństwo wylosowania orła')
-  plt.ylabel('entropia')
-  plt.plot(x, y)
-
-  fname = f'02_Jezyki/binomial-entropy.png'
-
-  plt.savefig(fname)
-
-  fname
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
-[[file:02_Jezyki/binomial-entropy.png]]
-
-*Pytanie* Dla oszukańczej monety (np. dla której wypada zawsze orzeł) entropia
-wynosi 0, czy to wynik zgodny z intuicją?
-
-** Entropia a język
-
-Tekst w danym języku możemy traktować jako ciąg symboli (komunikatów) losowanych według jakiegoś
-rozkładu prawdopodobieństwa. W tym sensie możemy mówić o entropii języka.
-
-Oczywiście, jak zawsze, musimy jasno stwierdzić, czym są symbole
-języka: literami, wyrazami czy jeszcze jakimiś innymi jednostkami.
-
-*** Pomiar entropii języka — pierwsze przybliżenie
-
-Załóżmy, że chcemy zmierzyć entropię języka polskiego na przykładzie
-„Pana Tadeusza” — na poziomie znaków. W pierwszym przybliżeniu można
-by policzyć liczbę wszystkich znaków…
-
-#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
-  chars_in_pan_tadeusz = len(set(get_characters(pan_tadeusz)))
-  chars_in_pan_tadeusz
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
-:results:
-95
-:end:
-
-… założyć jednostajny rozkład prawdopodobieństwa i w ten sposób policzyć entropię:
-
-#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
-  from math import log
-
-  95 * (1/95) * log(95, 2)
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
-:results:
-6.569855608330948
-:end:
-
-*** Mniej rozrzutne kodowanie
-
-Przypomnijmy sobie jednak, że rozkład jednostek języka jest zawsze
-skrajnie nierównomierny! Jeśli uwzględnić ten nierównomierny rozkład
-znaków, można opracować o wiele efektywniejszy sposób zakodowania znaków składających się na „Pana Tadeusza”
-(częste litery, np. „a” i „e” powinny mieć krótkie kody, a rzadkie, np. „ź” — dłuższe).
-
-Policzmy entropię przy takim założeniu:
-
-#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
-  from collections import Counter
-  from math import log
-
-  def unigram_entropy(t):
-    counter = Counter(t)
-
-    total = counter.total()
-    return -sum((p := count / total) * log(p, 2) for count in counter.values())
-
-  unigram_entropy(get_characters(pan_tadeusz))
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
-:results:
-4.938605272823633
-:end:
-
-(Jak dowiemy się na kolejnym wykładzie, zastosowaliśmy tutaj *unigramowy model języka*).
-
-*** Ile wynosi entropia rękopisu Wojnicza?
-
-#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
-  unigram_entropy(get_characters(voynich))
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
-:results:
-3.902708104423842
-:end:
-
-*** Rzeczywista entropia?
-
-W rzeczywistości entropia jest jeszcze mniejsza, tekst nie jest
-generowany przecież według rozkładu wielomianowego. Istnieją rzecz
-jasna pewne zależności między znakami, np. niemożliwe, żeby po „ń”
-wystąpiły litera „a” czy „e”. Na poziomie wyrazów zależności mogę mieć
-jeszcze bardziej skrajny charakter, np. po wyrazie „przede” prawie na
-pewno wystąpi „wszystkim”, co oznacza, że w takiej sytuacji słowo
-„wszystkim” może zostać zakodowane za pomocą 0 (!) bitów.
-
-Można uwzględnić takie zależności i uzyskać jeszcze lepsze kodowanie,
-a co za tym idzie lepsze oszacowanie entropii. (Jak wkrótce się
-dowiemy, oznacza to użycie digramowego, trigramowego, etc. modelu języka).
-
-*** Rozmiar skompresowanego pliku jako przybliżenie entropii
-
-Celem algorytmów kompresji jest właściwie wyznaczanie efektywnych
-sposobów kodowania danych. Możemy więc użyć rozmiaru skompresowanego pliku w bitach
-(po podzieleniu przez oryginalną długość) jako dobrego przybliżenia entropii.
-
-#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
-  import zlib
-
-  def entropy_by_compression(t):
-    compressed = zlib.compress(t.encode('utf-8'))
-    return 8 * len(compressed) / len(t)
-
-  entropy_by_compression(pan_tadeusz)
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
-:results:
-3.673019884633768
-:end:
-
-Dla porównania wynik dla rękopisu Wojnicza:
-
-#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
-  entropy_by_compression(voynich)
-#+END_SRC
-
-#+RESULTS:
-:results:
-2.942372881355932
-:end:
-
-*** Gra Shannona
-
-Innym sposobem oszacowania entropii tekstu jest użycie… ludzi. Można poprosić rodzimych użytkowników
-danego języka o przewidywanie kolejnych liter (bądź wyrazów) i w ten sposób oszacować entropię.
-
-*Projekt* Zaimplementuj aplikację webową, która umożliwi „rozegranie” gry Shannona.

wyk/03_Entropia.org

@@ -0,0 +1,304 @@
+** Entropia
+
+*Entropia* ($E$) to miara nieuporządkowania, niepewności, niewiedzy. Im
+większa entropia, tym mniej wiemy. Pojęcie to pierwotnie wywodzi się z
+termodynamiki, później znaleziono wiele zaskakujących analogii i zastosowań w
+innych dyscyplinach nauki.
+
+*** Entropia w fizyce
+
+W termodynamice entropia jest miarą nieuporządkowania układów
+fizycznych, na przykład pojemników z gazem. Przykładowo, wyobraźmy
+sobie dwa pojemniki z gazem, w którym panuje różne temperatury.
+
+[[./03_Jezyki/gas-low-entropy.drawio.png]]
+
+Jeśli usuniemy przegrodę między pojemnikami, temperatura się wyrówna,
+a uporządkowanie się zmniejszy.
+
+[[./03_Jezyki/gas-high-entropy.drawio.png]]
+
+Innymi słowy, zwiększy się stopień nieuporządkowania układu, czyli właśnie entropia.
+
+*** II prawo termodynamiki
+
+Jedno z najbardziej fundamentalnych praw fizyki, II prawo
+termodynamiki głosi, że w układzie zamkniętym entropia nie spada.
+
+**Pytanie**: Czy to, że napisałem te materiały do wykładu i
+/uporządkowałem/ wiedzę odnośnie do statystycznych własności języka, nie
+jest sprzeczne z II prawem termodynamiki?
+
+Konsekwencją II prawa termodynamiki jest śmierć cieplna Wszechświata
+(zob. [wizualizacja przyszłości Wszechświata](https://www.youtube.com/watch?v=uD4izuDMUQA)).
+
+*** Entropia w teorii informacji
+
+Pojęcie entropii zostało „odkryte” na nowo przez Claude'a Shannona,
+gdy wypracował ogólną teorię informacji.
+
+Teoria informacji zajmuje się między innymi zagadnieniem optymalnego kodowania komunikatów.
+
+Wyobraźmy sobie pewne źródło (generator) losowych komunikatów z
+zamkniętego zbioru symboli ($\Sigma$; nieprzypadkowo używamy oznaczeń
+z poprzedniego wykładu). Nadawca $N$ chce przesłać komunikat o wyniku
+losowania do odbiorcy $O$ używając zer i jedynek (bitów).
+Teorioinformacyjną entropię można zdefiniować jako średnią liczbę
+bitów wymaganych do przesłania komunikatu.
+
+[[./03_Jezyki/communication.drawio.png]]
+
+*** Obliczanie entropii — proste przykłady
+
+Załóżmy, że nadawca chce przekazać odbiorcy informację o wyniku rzutu monetą.
+Entropia wynosi wówczas rzecz jasna 1 — na jedno losowanie wystarczy jeden bit
+(informację o tym, że wypadł orzeł, możemy zakodować na przykład za pomocą zera,
+zaś to, że wypadła reszka — za pomocą jedynki).
+
+Rozpatrzmy przypadek, gdy nadawca rzuca ośmiościenną kością. Aby przekazać
+wynik, potrzebuje wówczas 3 bity (a więc entropia ośmiościennej kości
+wynosi 3 bity). Przykładowe kodowanie może mieć następującą postać:
+
+| Wynik | Kodowanie |
+|-------+-----------|
+| 1     | 001       |
+| 2     | 010       |
+| 3     | 011       |
+| 4     | 100       |
+| 5     | 101       |
+| 6     | 110       |
+| 7     | 111       |
+| 8     | 000       |
+
+*** Obliczenie entropii — trudniejszy przykład
+
+Załóżmy, że $\Sigma = \{A, B, C, D\}$, natomiast poszczególne komunikaty
+są losowane zgodnie z następującym rozkładem prawdopodobieństwa:
+$P(A)=1/2$, $P(B)=1/4$, $P(C)=1/8$, $P(D)=1/8$. Ile wynosi entropia w
+takim przypadku? Można by sądzić, że 2, skoro wystarczą 2 bity do
+przekazania wyniku losowania przy zastosowaniu następującego kodowania:
+
+| Wynik | Kodowanie |
+|-------+-----------|
+| A     | 00        |
+| B     | 01        |
+| C     | 10        |
+| D     | 11        |
+
+Problem w tym, że w rzeczywistości nie jest to /optymalne/ kodowanie.
+Możemy sprytnie zmniejszyć średnią liczbę bitów wymaganych do
+przekazania losowego wyniku przypisując częstszym wynikom krótsze
+kody, rzadszym zaś — dłuższe. Oto takie optymalne kodowanie:
+
+| Wynik | Kodowanie |
+|-------+-----------|
+| A     | 0         |
+| B     | 10        |
+| C     | 110       |
+| D     | 111       |
+
+
+Używając takiego kodowanie średnio potrzebujemy:
+
+$$\frac{1}{2}1 + \frac{1}{4}2 + \frac{1}{8}3 + \frac{1}{8}3 = 1,75$$
+
+bita. Innymi słowy, entropia takiego źródła wynosi 1,75 bita.
+
+*** Kodowanie musi być jednoznaczne!
+
+Można by sądzić, że da się stworzyć jeszcze krótsze kodowanie dla omawianego rozkładu nierównomiernego:
+
+| Wynik | Kodowanie |
+|-------+-----------|
+| A     | 0         |
+| B     | 1         |
+| C     | 01        |
+| D     | 11        |
+
+Niestety, nie jest to właściwe rozwiązanie — kodowanie musi być
+jednoznaczne nie tylko dla pojedynczego komunikatu, lecz dla całej sekwencji.
+Na przykład ciąg 0111 nie jest jednoznaczny przy tym kodowaniu (ABBB czy CD?).
+Podane wcześniej kodowanie spełnia warunek jednoznaczności, ciąg 0111 można odkodować tylko
+jako AD.
+
+
+*** Ogólny wzór na entropię.
+
+Na podstawie poprzedniego przykładu można dojść do intuicyjnego wniosku, że
+optymalny kod dla wyniku o prawdopodobieństwie $p$ ma długość $-\log_2(p)$, a zatem ogólnie
+entropia źródła o rozkładzie prawdopodobieństwa $\{p_1,\ldots,p_|\Sigma|\}$ wynosi:
+
+$$E = -\sum_{i=1}^{|\Sigma|} p_i\log_2(p_i)$$.
+
+Zauważmy, że jest to jeden z nielicznych przypadków, gdy w nauce naturalną
+podstawą logarytmu jest 2 zamiast… podstawy logarytmu naturalnego ($e$).
+
+Teoretycznie można mierzyć entropię używając logarytmu naturalnego
+($\ln$), jednostką entropii będzie wówczas *nat* zamiast bita,
+niewiele to jednak zmienia i jest mniej poręczne i trudniejsze do interpretacji
+(przynajmniej w kontekście informatyki) niż operowanie na bitach.
+
+**Pytanie** Ile wynosi entropia zwykłej sześciennej kostki? Jak wygląda
+optymalne kodowanie wyników rzutu taką kostką?
+
+*** Entropia dla próby Bernoulliego
+
+Wiemy już, że entropia dla rzutu monetą wynosi 1 bit. A jaki będzie wynik dla źle wyważonej monety?
+
+#+BEGIN_SRC python :session mysession :results file
+  import matplotlib.pyplot as plt
+  from math import log
+  import numpy as np
+
+  def binomial_entropy(p):
+    return -(p * log(p, 2) + (1-p) * log(1-p, 2))
+
+  x = list(np.arange(0.001,1,0.001))
+  y = [binomial_entropy(x) for x in x]
+  plt.figure().clear()
+  plt.xlabel('prawdopodobieństwo wylosowania orła')
+  plt.ylabel('entropia')
+  plt.plot(x, y)
+
+  fname = f'03_Entropia/binomial-entropy.png'
+
+  plt.savefig(fname)
+
+  fname
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+[[file:03_Entropia/binomial-entropy.png]]
+
+*Pytanie* Dla oszukańczej monety (np. dla której wypada zawsze orzeł) entropia
+wynosi 0, czy to wynik zgodny z intuicją?
+
+** Entropia a język
+
+Tekst w danym języku możemy traktować jako ciąg symboli (komunikatów) losowanych według jakiegoś
+rozkładu prawdopodobieństwa. W tym sensie możemy mówić o entropii języka.
+
+Oczywiście, jak zawsze, musimy jasno stwierdzić, czym są symbole
+języka: literami, wyrazami czy jeszcze jakimiś innymi jednostkami.
+
+*** Pomiar entropii języka — pierwsze przybliżenie
+
+Załóżmy, że chcemy zmierzyć entropię języka polskiego na przykładzie
+„Pana Tadeusza” — na poziomie znaków. W pierwszym przybliżeniu można
+by policzyć liczbę wszystkich znaków…
+
+#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
+  chars_in_pan_tadeusz = len(set(get_characters(pan_tadeusz)))
+  chars_in_pan_tadeusz
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+:results:
+95
+:end:
+
+… założyć jednostajny rozkład prawdopodobieństwa i w ten sposób policzyć entropię:
+
+#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
+  from math import log
+
+  95 * (1/95) * log(95, 2)
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+:results:
+6.569855608330948
+:end:
+
+*** Mniej rozrzutne kodowanie
+
+Przypomnijmy sobie jednak, że rozkład jednostek języka jest zawsze
+skrajnie nierównomierny! Jeśli uwzględnić ten nierównomierny rozkład
+znaków, można opracować o wiele efektywniejszy sposób zakodowania znaków składających się na „Pana Tadeusza”
+(częste litery, np. „a” i „e” powinny mieć krótkie kody, a rzadkie, np. „ź” — dłuższe).
+
+Policzmy entropię przy takim założeniu:
+
+#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
+  from collections import Counter
+  from math import log
+
+  def unigram_entropy(t):
+    counter = Counter(t)
+
+    total = counter.total()
+    return -sum((p := count / total) * log(p, 2) for count in counter.values())
+
+  unigram_entropy(get_characters(pan_tadeusz))
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+:results:
+4.938605272823633
+:end:
+
+(Jak dowiemy się na kolejnym wykładzie, zastosowaliśmy tutaj *unigramowy model języka*).
+
+*** Ile wynosi entropia rękopisu Wojnicza?
+
+#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
+  unigram_entropy(get_characters(voynich))
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+:results:
+3.902708104423842
+:end:
+
+*** Rzeczywista entropia?
+
+W rzeczywistości entropia jest jeszcze mniejsza, tekst nie jest
+generowany przecież według rozkładu wielomianowego. Istnieją rzecz
+jasna pewne zależności między znakami, np. niemożliwe, żeby po „ń”
+wystąpiły litera „a” czy „e”. Na poziomie wyrazów zależności mogę mieć
+jeszcze bardziej skrajny charakter, np. po wyrazie „przede” prawie na
+pewno wystąpi „wszystkim”, co oznacza, że w takiej sytuacji słowo
+„wszystkim” może zostać zakodowane za pomocą 0 (!) bitów.
+
+Można uwzględnić takie zależności i uzyskać jeszcze lepsze kodowanie,
+a co za tym idzie lepsze oszacowanie entropii. (Jak wkrótce się
+dowiemy, oznacza to użycie digramowego, trigramowego, etc. modelu języka).
+
+*** Rozmiar skompresowanego pliku jako przybliżenie entropii
+
+Celem algorytmów kompresji jest właściwie wyznaczanie efektywnych
+sposobów kodowania danych. Możemy więc użyć rozmiaru skompresowanego pliku w bitach
+(po podzieleniu przez oryginalną długość) jako dobrego przybliżenia entropii.
+
+#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
+  import zlib
+
+  def entropy_by_compression(t):
+    compressed = zlib.compress(t.encode('utf-8'))
+    return 8 * len(compressed) / len(t)
+
+  entropy_by_compression(pan_tadeusz)
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+:results:
+3.673019884633768
+:end:
+
+Dla porównania wynik dla rękopisu Wojnicza:
+
+#+BEGIN_SRC python :session mysession :exports both :results raw drawer
+  entropy_by_compression(voynich)
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+:results:
+2.942372881355932
+:end:
+
+*** Gra Shannona
+
+Innym sposobem oszacowania entropii tekstu jest użycie… ludzi. Można poprosić rodzimych użytkowników
+danego języka o przewidywanie kolejnych liter (bądź wyrazów) i w ten sposób oszacować entropię.
+
+*Projekt* Zaimplementuj aplikację webową, która umożliwi „rozegranie” gry Shannona.