Schlüsseltechnologie

Die IT hat unser Leben in den letzten Jahrzehnten von Grund auf verändert. Aber wie funktioniert sie wirklich? Das möchte ttimeless mal erklärt bekommen. Zum Glück hat Xyrill Antworten.

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episode 25: STP025: Datenkompression


Trotz des Themas haben wir es nicht geschafft, uns kurz zu fassen. Xyrill musste den Preis dafür zahlen. In dieser Sendung: Ein Einstieg mit flachen Witzen, gezinkte Münzen, naive Betrachtungsweisen und schwierige Abwägungen.

Shownotes
  • Einführungsbeispiel: simulierte schlechte Leitung ("xxxxxx heute xxxxxx Podcast xxxxxx Thema xxxxxx Kompression xxxxxx" -> "In unserer heutigen Folge unseres Podcasts ist das Thema die Datenkompression.")

    • naiver Impuls eines Erstsemester-Linguistikstudenten: "Warum sagt man nicht gleich 'heute Podcast Thema Kompression'?"
    • Sprache ist so gestaltet, dass auch teilweise fehlerhafte Informationen noch korrekt ankommen
    • beim Hören intuitiver Einsatz eines Vorhersagemodells, um kommende Silben/Wörter/Phrasen vorherzusagen
  • theoretische Grundlagen

    • Bit: Basiseinheit für Informationsgehalt (enstprechend der Auswahl aus zwei gleich wahrscheinlichen Möglichkeiten), allerdings nicht im SI-System verankert
    • Beispiel Münzwurf:
      • ideale Münze (50% Kopf + 50% Zahl) liefert 1 Bit pro Wurf
      • reelle Münze liefert mehr als 1 Bit pro Wurf (z.B. 49,5% Kopf + 49,5% Zahl + 1% Kante -> 1,07 Bit pro Wurf)
      • gezinkte Münze liefert weniger als 1 Bit pro Wurf (z.B. 10% Kopf + 90% Zahl -> 0,469 Bit pro Wurf)
    • gute Komprimierbarkeit = niedriger Informationsgehalt -> häufiger, als man denkt (Bsp. nebeneinanderliegende Pixel eines Bildes sind ähnlich)
    • Zusammenhang mit physikalischer Entropie: Systeme mit geringer Entropie (z.B. Eisblock) sind einfach vorherzusagen, Beobachtungen haben geringen Informationsgehalt; Systeme mit hoher Entropie (z.B. Wasserdampf) sind schwer vorherzusagen, Beobachtungen haben hohen Informationsgehalt
  • "naive" Kompressionsmethoden (die man auch als Mensch überblicken kann)

    • Nutzung von Allgemeinwissen
      • Beispiel aus der Vorbereitung: "Schachbrett" im Kontext von Exponentialfunktionen ruft die Assoziation einer ganzen Geschichte auf
    • Wörterbuchmethode für Text
      • Beispiel aus Wikipedia: "wenn Fliegen hinter Fliegen fliegen, fliegen Fliegen Fliegen nach" -> "wenn Fliegen hinter \2 fliegen, \5 \2 \2 nach"
    • RLE (Run-Length Encoding) z.B. in Bildern wie dem Coverart dieses Podcasts
    • Huffman-Kodierung wie im Morse-Code (Verbindung zur Linguistik!)
    • Minifizierung von Skripten
      • Beispiel: jQuery 3.6 ohne Minifizierung und mit Minifizierung
  • zwei fundamentale Abwägungen

    • Geschwindigkeit vs. Stärke (z.B. Debian-Pakete mit zwei getrennten Bereichen, die verschiedene Kompressionsverfahren nutzen)
    • verlustfrei vs. verlustbehaftet (Bsp. Pentaradio vom Mai 2022: Radiofassung als FLAC 271,7 MiB; Endprodukt als Opus 52,0 MiB)
  • Kompressionsmethoden im Audio-Video-Bereich beispielhaft anhand ihres Verlustverhaltens

    • Blockartefakte bei JPEG
    • Psychoakustik bei MP3
    • Datamoshing bei Videos (Beispiel) illustriert Bedeutung von Intra-Frames
      • siehe auch dasselbe Video, 1000-mal komprimiert und dekomprimiert
    • Einfluss fester Bitrate auf Audio/Videos
  • theoretische Grenze: Kolmogorow-Komplexität

  • Fußnoten:

    • ttimeless fühlt sich verpflichtet, auf den RFC-Podcast zu verlinken
    • David Kriesel: "Traue keinem Scan, den du nicht selbst gefälscht hast"


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 2022-09-15  1h21m