Вторник, 07.07.2020, 18:14
Вы вошли как Гость | Группа "Не зарегистрированный"Приветствую Вас Гость | RSS
Главная | Каталог статей | Мой профиль | Регистрация | Выход | Вход
QO.DO.AM
 >>>мир предметника 050202

Форма входа

Основное меню

Меню 050202

Учительская OnLine

Категории раздела
8 класс-теория [49]
Теоретический материал по Информатики и ИКТ
9 класс [40]
10 класс [34]
11 класс [37]
Лабораторный практикум [23]
Из математической логики
Алексеев Е.Г., Богатырев С.Д. [97]
Алексеев Е.Г., Богатырев С.Д. Информатика. Мультимедийный электронный учебник, содержит: теорию по Информатике и ИКТ, закрепляющие тесты, иллюстративные материалы для урока Информатики и ИКТ
ИНФОРМАТИКА И ИКТ "Учебное пособие" [17]
Содержательный материал по Информатике и ИКТ. Преподается краткое и отборочное содержание для подготовки и проведения уроков Информатики и ИКТ 8-9 классы, 10-11 классы
Технические средства информатизации [31]
Данное учебное пособие предназначено для изучения дисциплины «Технические средства информатизации» в средних специальных учебных заведениях на специальности 2203- «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».
Материалы к урокам ИНФОРМАТИКИ И ИКТ для учащихся с 8-11 классы [57]
Переработанный материал по Информатике и ИКТ, блок схемы, выделение основных понятий информатики красочно и кратко, автор разработок Давыдова Елена Владимировна

Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
// Your SEO optimized title page contents

Счетчики

Главная » Архив Информатики и ИКТ » Теория » ИНФОРМАТИКА И ИКТ "Учебное пособие" [ Добавить статью ]

РАЗДЕЛ 3. КОЛИЧЕСТВО ИНФОРМАЦИИ

РАЗДЕЛ 3. КОЛИЧЕСТВО ИНФОРМАЦИИ

По определению А. Д. Урсула - «информация есть отраженное разнообразие». Количество информации есть количественная мера разнообразия. Это может быть разнообразие совокупного содержимого памяти; разнообразие сигнала, воспринятого в процессе конкретного сообщения; разнообразие исходов конкретной ситуации; разнообразие элементов некоторой системы… - это оценка разнообразия в самом широком смысле слова.

Любое сообщение между источником и приемником информации имеет некоторую продолжительность во времени (длину сообщения), но количество информации воспринятой приемником в результате сообщения, характеризуется в итоге вовсе не длиной сообщения, а разнообразием сигнала порожденного в приемнике этим сообщением.

Память носителя информации имеет некоторую физическую ёмкость, в которой она способна накапливать образы, и количество накопленной в памяти информации, характеризуется в итоге именно разнообразием заполнения этой ёмкости. Для объектов неживой природы это разнообразие их истории, для живых организмов это разнообразие их опыта.

Однообразные пейзажи снежных или песчаных пустынь – отраженное однообразие температурного режима, разнообразие средней полосы – отражение разнообразия ее природных факторов.

Разнообразие человеческого опыта, отражается в мироощущении: однообразие сужает кругозор, разнообразие – расширяет. Сидение в четырех стенах сужает мир до размера квартиры, наличие в квартире телевизора – расширяет мир до размеров планеты. Тяга к путешествиям, общению, новым знакомствам, новому опыту, новым ощущениям это тяга к получению новых, ранее не известных впечатлений в память, новых образов, следовательно, новой информации.

3.1. Бит

Разнообразие необходимо при передаче информации. Нельзя нарисовать белым по белому, одного состояния недостаточно. Если ячейка памяти способна находиться только в одном (исходном) состоянии и не способна изменять свое состояние под внешним воздействием, это значит, что она не способна воспринимать и запоминать информацию. Информационная емкость такой ячейки равна 0.

Минимальное разнообразие обеспечивается наличием двух состояний. Если ячейка памяти способна, в зависимости от внешнего воздействия, принимать одно из двух состояний, которые условно обозначаются обычно как «0» и «1», она обладает минимальной информационной ёмкостью.

Информационная ёмкость одной ячейки памяти, способной находиться в двух различных состояниях, принята за единицу измерения количества информации - 1 бит.

1 бит (bit - сокращение от англ. binary digit - двоичное число) - единица измерения информационной емкости иколичества информации, а также и еще одной величины – информационной энтропии, с которой мы познакомимся позже. Бит, одна из самых безусловных единиц измерения. Если единицу измерения длины можно было положить произвольной: локоть, фут, метр, то единица измерения информации не могла быть по сути никакой другой.

На физическом уровне бит является ячейкой памяти, которая в каждый момент времени находится в одном из двух состояний: «0» или «1».

Если каждая точка некоторого изображения может быть только либо черной, либо белой, такое изображение называют битовым, потому что каждая точка представляет собой ячейку памяти емкостью 1 бит. Лампочка, которая может либо «гореть», либо «не гореть» также символизирует бит. Классический пример, иллюстрирующий 1 бит информации – количество информации, получаемое в результате подбрасывания монеты – "орел” или "решка”.

Количество информации равное 1 биту можно получить в ответе на вопрос типа «да»/ «нет». Если изначально вариантов ответов было больше двух, количество получаемой в конкретном ответе информации будет больше, чем 1 бит, если вариантов ответов меньше двух, т.е. один, то это не вопрос, а утверждение, следовательно, получения информации не требуется, раз неопределенности нет.

Информационная ёмкость ячейки памяти, способной воспринимать информацию, не может быть меньше 1 бита, но количество получаемой информации может быть и меньше, чем 1 бит. Это происходит тогда, когда варианты ответов «да» и «нет» не равновероятны. Неравновероятность в свою очередь является следствием того, что некоторая предварительная (априорная) информация по этому вопросу уже имеется, полученная, допустим, на основании предыдущего жизненного опыта. Таким образом, во всех рассуждениях предыдущего абзаца следует учитывать одну очень важную оговорку: они справедливы только для равновероятного случая.

Количество информации мы будем обозначать символом I, вероятность обозначается символом P. Напомним, что суммарная вероятность полной группы событий равна 1.

3.2. Неопределенность, количество информации и энтропия

Основоположенник теории информации Клод Шеннон определил информацию, как снятую неопределенность. Точнее сказать, получение информации - необходимое условие для снятия неопределенности. Неопределенность возникает в ситуации выбора. Задача, которая решается в ходе снятия неопределенности – уменьшение количества рассматриваемых вариантов (уменьшение разнообразия), и в итоге выбор одного соответствующего ситуации варианта из числа возможных. Снятие неопределенности дает возможность принимать обоснованные решения и действовать. В этом управляющая роль информации.

Представьте, что вы зашли в магазин и попросили продать вам жевательную резинку. Продавщица, у которой, скажем, 16 сортов жевательной резинки, находится в состоянии неопределенности. Она не может выполнить вашу просьбу без получения дополнительной информации. Если вы уточнили, скажем, - «Orbit», и из 16 первоначальных вариантов продавщица рассматривает теперь только 8, вы уменьшили ее неопределенность в два раза (забегая вперед, скажем, что уменьшение неопределенности вдвое соответствует получению 1 бита информации). Если вы, не мудрствуя лукаво, просто указали пальцем на витрине, - «вот эту!», то неопределенность была снята полностью. Опять же, забегая вперед, скажем, что этим жестом в данном примере вы сообщили продавщице 4 бита информации.

Ситуация максимальной неопределенности предполагает наличие нескольких равновероятных альтернатив (вариантов), т.е. ни один из вариантов не является более предпочтительным. Причем, чем больше равновероятных вариантов наблюдается, тем больше неопределенность, тем сложнее сделать однозначный выбор и тем больше информации требуется для этого получить. Для N вариантов эта ситуация описывается следующим распределением вероятностей: {1/N, 1/N, … 1/N}.

Минимальная неопределенность равна 0, т.е. эта ситуация полной определенности, означающая что выбор сделан, и вся необходимая информация получена. Распределение вероятностей для ситуации полной определенности выглядит так: {1, 0, …0}.

Величина, характеризующая количество неопределенности в теории информации обозначается символом H и имеет название энтропия, точнее информационная энтропия.

Энтропия (H) – мера неопределенности, выраженная в битах. Так же энтропию можно рассматривать как меру равномерности распределения случайной величины.

Рис. 8. Поведение энтропии для случая двух альтернатив. На рисунке 8. показано поведение энтропии для случая двух альтернатив, при изменении соотношения их вероятностей (p, (1-p)). Максимального значения энтропия достигает в данном случае тогда, когда обе вероятности равны между собой и равны ½, нулевое значение энтропии соответствует случаям (p0=0, p1=1) и (p0=1, p1=0). Количество информации I и энтропия H характеризуют одну и ту же ситуацию, но с к

Рис. 8. Поведение энтропии для случая двух альтернатив.

На рисунке 8. показано поведение энтропии для случая двух альтернатив, при изменении соотношения их вероятностей (p, (1-p)).

Максимального значения энтропия достигает в данном случае тогда, когда обе вероятности равны между собой и равны ½, нулевое значение энтропии соответствует случаям (p0=0, p1=1) и (p0=1, p1=0).

Количество информации I и энтропия H характеризуют одну и ту же ситуацию, но с качественно противоположенных сторон. I – это количество информации, которое требуется для снятия неопределенности H.По определению Леона Бриллюэна информация есть отрицательная энтропия (негэнтропия).

Рис. 9. Связь между энтропией и количеством информации. Когда неопределенность снята полностью, количество полученной информации I равно изначально существовавшей неопределенности H. При частичном снятии неопределенности, полученное количество информации и оставшаяся неснятой неопределенность составляют в сумме исходную неопределенность. Ht + It = H.

Рис. 9. Связь между энтропией и количеством информации.

Когда неопределенность снята полностью, количество полученной информации I равно изначально существовавшей неопределенности H.

При частичном снятии неопределенности, полученное количество информации и оставшаяся неснятой неопределенность составляют в сумме исходную неопределенность. Ht + It = H.

По этой причине, формулы, которые будут представлены ниже для расчета энтропии H являются и формулами для расчета количества информации I, т.е. когда речь идет о полном снятии неопределенности, H в них может заменяться на I.

3.3. Формула Шеннона

В общем случае, энтропия H и количество получаемой в результате снятия неопределенности информации Iзависят от исходного количества рассматриваемых вариантов N и априорных вероятностей реализации каждого из них P: {p0, p1, …pN-1}, т.е. H=F(N, P). Расчет энтропии в этом случае производится по формуле Шеннона, предложенной им в 1948 году в статье "Математическая теория связи".

В частном случае, когда все варианты равновероятны, остается зависимость только от количества рассматриваемых вариантов, т.е. H=F(N). В этом случае формула Шеннона значительно упрощается и совпадает с формулой Хартли, которая впервые была предложена американским инженером Ральфом Хартли в 1928 году, т.е. не 20 лет раньше.

Формула Шеннона имеет следующий вид:

3.3. Формула Шеннона В общем случае, энтропия H и количество получаемой в результате снятия неопределенности информации Iзависят от исходного количества рассматриваемых вариантов N и априорных вероятностей реализации каждого из них P: {p0, p1, …pN-1}, т.е. H=F(N, P). Расчет энтропии в этом случае производится по формуле Шеннона, предложенной им в 1948 году в статье "Математическая теория связи". В частном случае, когда все варианты равновероятны, остается зависимость только от количества рассматриваемых вариантов, т.е. H=F(N). В этом случае формула Шеннона значительно упрощается и совпадает с формулой Хартли, которая впервые была предложена американским инженером Ральфом Хартли в 1928 году, т.е. не 20 лет раньше. Формула Шеннона имеет следующий вид: (1) (1)

Знак минус в формуле (1) не означает, что энтропия – отрицательная величина. Объясняется это тем, что pi<=1 по определению, а логарифм числа меньшего единицы - величина отрицательная. По свойству логарифмаательная величина. Объясняется это тем, что pi<=1 по определению, а логарифм числа меньшего единицы - величина отрицательная. По свойству логарифма, поэтому э, поэтому эту формулу можно записать и во втором варианте, без минуса перед знаком суммы.

ус в формуле (1) не означает, что энтропия – отрицательная величина. Объясняется это тем, что pi<=1 по определению, а логарифм числа меньшего единицы - величина отрицательная. По свойству логарифма, поэтому эту формулу можно записать и во втором варианте, без минуса перед знаком суммы. интерпретируется как частное количество информацинтерпретируется как частное количество информации Ii, получаемое в случае реализации i-ого варианта. Энтропия в формуле Шеннона является средней характеристикой – математическим ожиданием распределения случайной величины {I0, I1, … IN-1}.

Приведем пример расчета энтропии по формуле Шеннона. Пусть в некотором учреждении состав работников распределяется так: ¾ - женщины, ¼ - мужчины. Тогда неопределенность, например, относительно того, кого вы встретите первым, зайдя в учреждение, будет рассчитана рядом действий, показанных в таблице 1.

ньшего единицы - величина отрицательная. По свойству логарифма, поэтому эту формулу можно записать и во втором варианте, без минуса перед знаком суммы. интерпретируется как частное количество информации Ii, получаемое в случае реализации i-ого варианта. Энтропия в формуле Шеннона является средней характеристикой – математическим ожиданием распределения случайной величины {I0, I1, … IN-1}. Приведем пример расчета энтропии по формуле Шеннона. Пусть в некотором учреждении состав работников распределяется так: ¾ - женщины, ¼ - мужчины. Тогда неопределенность, например, относительно того, кого вы встретите первым, зайдя в учреждение, будет рассчитана рядом действий, показанных в таблице 1.

Если же априори известно, что мужчин и женщин в учреждении поровну (два равновероятных варианта), то при расчете по той же формуле мы должны получить неопределенность в 1 бит. Проверка этого предположения проведена в таблице 2.

Если же априори известно, что мужчин и женщин в учреждении поровну (два равновероятных варианта), то при расчете по той же формуле мы должны получить неопределенность в 1 бит. Проверка этого предположения проведена в таблице 2.

Формула Шеннона (1) совпала по форме с формулой Больцмана, полученной на 70 лет ранее для измерениятермодинамической энтропии идеального газа. Эта связь между количеством информации и термодинамической энтропией послужила сначала причиной горячих дискуссий, а затем – ключом к решению ряда научных проблем. В самом общем случае энтропия понимается как мера неупорядоченности, неорганизованности материальных систем.

В соответствии со вторым законом термодинамики закрытые системы, т.е. системы лишенные возможности вещественно-энергетически-информационного обмена с внешней средой, стремятся, и с течением времени неизбежно приходят к естественному устойчивому равновесному внутреннему состоянию, что соответствует состоянию с максимальной энтропией. Закрытая система стремится к однородности своих элементов и к равномерности распределения энергии связей между ними. Т.е. в отсутствии информационного процесса материя самопроизвольно забывает накопленную информацию.

3.4. Формула Хартли

Мы уже упоминали, что формула Хартли – частный случай формулы Шеннона для равновероятных альтернатив.

Подставив в формулу (1) вместо pi его (в равновероятном случае не зависящее от i) значение 3.4. Формула Хартли Мы уже упоминали, что формула Хартли – частный случай формулы Шеннона для равновероятных альтернатив. Подставив в формулу (1) вместо pi его (в равновероятном случае не зависящее от i) значение , получим:, получим:

ормула Хартли – частный случай формулы Шеннона для равновероятных альтернатив. Подставив в формулу (1) вместо pi его (в равновероятном случае не зависящее от i) значение , получим: , таким образом, формула Хартли выглядит очень просто:, таким образом, формула Хартли выглядит очень просто:

Из нее явно следует, что чем больше количество альтернатив (N), тем больше неопределенность (H). Эти величины связаны в формуле (2) не линейно, а через двоичный логарифм. Логарифмирование по основанию 2 и приводит количество вариантов к единицам измерения информации – битам. (2)

Из нее явно следует, что чем больше количество альтернатив (N), тем больше неопределенность (H). Эти величины связаны в формуле (2) не линейно, а через двоичный логарифм. Логарифмирование по основанию 2 и приводит количество вариантов к единицам измерения информации – битам.

Заметьте, что энтропия будет являться целым числом лишь в том случае, если N является степенью числа 2, т.е. если N принадлежит ряду: {1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048…}

битам. Заметьте, что энтропия будет являться целым числом лишь в том случае, если N является степенью числа 2, т.е. если N принадлежит ряду: {1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048…}

Рис. 10. Зависимось энтропии от количества равновероятных вариантов выбора (равнозначных альтернатив).

Напомним, что такое логарифм.

Рис. 10. Зависимось энтропии от количества равновероятных вариантов выбора (равнозначных альтернатив). Напомним, что такое логарифм. Рис. 11. Нахождение логарифма b по основанию a - это нахождение степени, в которую нужно возвести a, чтобы получить b.

Рис. 11. Нахождение логарифма по основанию - это нахождение степени, в которую нужно возвести a, чтобы получить b.

Логарифм по основанию 2 называется двоичным:

log2(8)=3     =>     23=8

log2(10)=3,32     =>     23,32=10

Логарифм по основанию 10 –называется десятичным:

log10(100)=2     =>     102=100

Основные свойства логарифма:

1. log(1)=0, т.к. любое число в нулевой степени дает 1;

2. log(ab)=b*log(a);

3. log(a*b)=log(a)+log(b);

4. log(a/b)=log(a)-log(b);

5. log(1/b)=0-log(b)=-log(b).

Для решения обратных задач, когда известна неопределенность (H) или полученное в результате ее снятия количество информации (I) и нужно определить какое количество равновероятных альтернатив соответствует возникновению этой неопределенности, используют обратную формулу Хартли, которая выглядит еще проще:

2. log(ab)=b*log(a); 3. log(a*b)=log(a)+log(b); 4. log(a/b)=log(a)-log(b); 5. log(1/b)=0-log(b)=-log(b). Для решения обратных задач, когда известна неопределенность (H) или полученное в результате ее снятия количество информации (I) и нужно определить какое количество равновероятных альтернатив соответствует возникновению этой неопределенности, используют обратную формулу Хартли, которая выглядит еще проще: (3) (3)

Например, если известно, что в результате определения того, что интересующий нас Коля Иванов живет на втором этаже, было получено 3 бита информации, то количество этажей в доме можно определить по формуле (3), как N=23=8 этажей.

Если же вопрос стоит так: "в доме 8 этажей, какое количество информации мы получили, узнав, что интересующий нас Коля Иванов живет на втором этаже?”, нужно воспользоваться формулой (2): I=log2(8)=3 бита.

3.5. Количество информации, получаемой в процессе сообщения

До сих пор мы приводили формулы для расчета энтропии (неопределенности) H, указывая, что H в них можно заменять на I, потому что количество информации, получаемое при полном снятии неопределенности некоторой ситуации, количественно равно начальной энтропии этой ситуации.

Но неопределенность может быть снята только частично, поэтому количество информации I, получаемой из некоторого сообщения, вычисляется как уменьшение энтропии, произошедшее в результате получения данногосообщения.

3.5. Количество информации, получаемой в процессе сообщения До сих пор мы приводили формулы для расчета энтропии (неопределенности) H, указывая, что H в них можно заменять на I, потому что количество информации, получаемое при полном снятии неопределенности некоторой ситуации, количественно равно начальной энтропии этой ситуации. Но неопределенность может быть снята только частично, поэтому количество информации I, получаемой из некоторого сообщения, вычисляется как уменьшение энтропии, произошедшее в результате получения данногосообщения. (4) (4)

Для равновероятного случая, используя для расчета энтропии формулу Хартли, получим:

Для равновероятного случая, используя для расчета энтропии формулу Хартли, получим: (5) Второе равенство выводится на основании свойств логарифма. Таким образом, в равновероятном случае Iзависит от того, во сколько раз изменилось количество рассматриваемых вариантов выбора (рассматриваемое разнообразие). (5)

Второе равенство выводится на основании свойств логарифма. Таким образом, в равновероятном случае Iзависит от того, во сколько раз изменилось количество рассматриваемых вариантов выбора (рассматриваемое разнообразие).

Исходя из (5) можно вывести следующее:

Если Nпосле=1, то полное снятие неопределенности, количество полученной в сообщении информации - полное снятие неопределенности, количество полученной в сообщении информации равно неопределенности, которая существовала до получения сообщения.

Если Nпосле=Nдо, то ая существовала до получения сообщения. Если Nпосле=Nдо, то - неопределенности не изменилась, следовательно, информации получено не было. Если Nпосле<Nдо, то => I > 0, если Nпосле>Nдо, => I < 0. Т.е. количество полученн- неопределенности не изменилась, следовательно, информации получено не было.

Если Nпосле<Nдо, то ая существовала до получения сообщения. Если Nпосле=Nдо, то - неопределенности не изменилась, следовательно, информации получено не было. Если Nпосле<Nдо, то => I > 0, если Nпосле>Nдо, => I < 0. Т.е. количество полученн=> I > 0, если Nпосле>Nдоая существовала до получения сообщения. Если Nпосле=Nдо, то - неопределенности не изменилась, следовательно, информации получено не было. Если Nпосле<Nдо, то => I > 0, если Nпосле>Nдо, => I < 0. Т.е. количество полученн=> I < 0. Т.е. количество полученной информации будет положительной величиной, если в результате получения сообщения количество рассматриваемых альтернатив уменьшилось, и отрицательной, если увеличилось.

Если количество рассматриваемых альтернатив в результате получения сообщения уменьшилось вдвое, т.е.Если Nпосле<Nдо, то => I > 0, если Nпосле>Nдо, => I < 0. Т.е. количество полученной информации будет положительной величиной, если в результате получения сообщения количество рассматриваемых альтернатив уменьшилось, и отрицательной, если увеличилось. Если количество рассматриваемых альтернатив в результате получения сообщения уменьшилос, то I=log2(2)=1 бит. Другими словами, получение 1 бита информации исключает из рассмотрения половину равнозначных вариантов.

Рассмотрим в качестве примера опыт с колодой из 36 карт.

Если количество рассматриваемых альтернатив в результате получения сообщения уменьшилось вдвое, т.е., то I=log2(2)=1 бит. Другими словами, получение 1 бита информации исключает из рассмотрения половину равнозначных вариантов. Рассмотрим в качестве примера опыт с колодой из 36 карт.

Рис. 12. Иллюстрация к опыту с колодой из 36-ти карт.

Пусть некто вынимает одну карту из колоды. Нас интересует, какую именно из 36 карт он вынул. Изначальная неопределенность, рассчитываемая по формуле (2), составляет H=log2(36)5,17 бит. Вытянувший карту сообщает нам часть информации. Используя формулу (5), определим, какое количество информации мы получаем из этих сообщений:

Вариант A. "Это карта красной масти”.

I=log2(36/18)=log2(2)=1 бит (красных карт в колоде половина, неопределенность уменьшилась в 2 раза).

Вариант B. "Это карта пиковой масти”.

I=log2(36/9)=log2(4)=2 бита (пиковые карты составляют четверть колоды, неопределенность уменьшилась в 4 раза).

Вариант С. "Это одна из старших карт: валет, дама, король или туз”.

I=log2(36)–log2(16)=5,17-4=1,17 бита (неопределенность уменьшилась больше чем в два раза, поэтому полученное количество информации больше одного бита).

Вариант D. "Это одна карта из колоды".

I=log2(36/36)=log2(1)=0 бит (неопределенность не уменьшилась - сообщение не информативно).

Вариант D. "Это дама пик".

I=log2(36/1)=log2(36)=5,17 бит (неопределенность полностью снята).

3.6. Задачи

1. Априори известно, что шарик находится в одной из трех урн: А, В или С. Определите, сколько бит информации содержит сообщение о том, что он находится в урне В. Варианты: 1 бит, 1,58 бита, 2 бита, 2,25 бита.

2. Вероятность первого события составляет 0,5, а второго и третьего 0,25. Чему для такого распределения равна информационная энтропия. Варианты: 0,5 бита, 1 бит, 1,5 бита, 2 бита, 2,5 бита, 3 бита.

3. Вот список сотрудников некоторой организации:

Год рожденияФамилияИмя
1970ИвановаМарина
1970ИвановаНаталья
1970ПетроваТатьяна
1970ЗвягинаИрина

 Определите количество информации, недостающее для того, чтобы выполнить следующие просьбы:

a) Пожалуйста, позовите к телефону Иванову.

b) Меня интересует одна ваша сотрудница, она 1970 года рождения.

4. Какое из сообщений несет больше информации:

  • В результате подбрасывания монеты (орел, решка) выпала решка.
  • На светофоре (красный, желтый, зеленый) сейчас горит зеленый свет.

В результате подбрасывания игральной кости (1, 2, 3, 4, 5, 6) выпало 3 очка.



Источник: http://qo.do.am/
Категория: ИНФОРМАТИКА И ИКТ "Учебное пособие" | Добавил: metalworker (14.04.2013)
Просмотров: 3924 | Теги: подготовка к уроку, практические задания по теме, Содержание по Информатике и ИКТ, теория, создание конспекта
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]


qo.do.am © 2020