Какие магниты нужны для остановки счетчика?
Каждый день современный человек сталкивается с магнитами. Они используются буквально во всем. Но в последнее время очень стало актуальным использовать магниты для экономии на коммунальных услугах. Это связано с тем, что тарифы на электроэнергию, воду и газ постоянно растут, а зарплаты, к сожалению, остаются на том же уровне, как и были. Поэтому для замедления или остановки счетчиков активно используются неодимовые магниты.
Компания Super Neodim дает возможность своим клиентам достичь реально заметного уровня экономии. На самом деле, вы в состоянии сами решать, сколько вы хотите заплатить за коммунальные услуги. Прежде чем купить неодимовые магниты необходимо рассмотреть все преимущества использования и основные риски, которые связаны с применением такого метода экономии.
Преимущества неодимовых магнитов:
- Большая мощность магнита позволяет даже при малых размерах добиваться образования мощного магнитного поля;
- Универсальность.
При правильном использовании вы сможете экономить на воде, газе и электричестве. Три основных статьи расходом из платежек. - Долголетие жизни магнита обеспечивает отсутствие лишних затрат на замену или ремонт. Магнит может прослужить вам до 100 лет;
- Самый важный фактор для семей с детьми – это безопасность. Данные магниты выполнены из полностью безопасных материалов и не принесут никакого вреда вам и вашей семье;
- Стоимость магнита довольно небольшая, что дает возможность в кратчайшие сроки окупить его. В течение первого месяца вы полностью отобьете расходы на покупку такой вещи, дальнейшее время использования будет работать полностью на ваш кошелек.
При правильном использовании вы сможете экономить на воде, газе и электричестве. Три основных статьи расходом из платежек.Методика использования довольно простая. Магнит, помещенный рядом с бытовым счетчиком учета электроэнергии, воды или газа, попросту останавливает его. Таким образом, счетчик не крутится, в это время вы экономите. В зависимости от расположения и близости к счетчику магнит замедляет его работу или полностью останавливает.
Конечно же, в таком методе экономии присутствуют и свои риски. В первую очередь – это не совсем законно, поэтому не стоит наглеть при применении. Абсолютное отсутствие расхода электроэнергии может вызвать подозрение и привлечь внимание, поэтому таким методом лучше пользоваться осторожно и потихоньку.
Также существует еще один риск. Данные магниты супер сильные. Некоторые из них могут выдерживать вес до 400 килограмм. Поэтому в момент стыковки с металлом необходимо быть осторожным, так как попавшая между магнитом и поверхностью кожа может быть повреждена. Не рекомендуется давать играться такими магнитами
Зачем нужен магнит на счетчик для воды| Bestdoska.ru
08 апреля 2015г.
Магниты для водных счетчиков играют немалую роль в экономии семейного бюджета. Благодаря приобретению такого магнита можно на половину уменьшить расходы на оплату воды.
На сегодня магнит на водный счетчик является важнейшей часть жизни людей.
Он помогает значительно экономить на оплате воды. Аналитиками даже было подсчитано, что использование такого магнита экономит около половины от оплаты счетов без него. Используют данный магнит отнюдь не только в рассматриваемых счетчиков, но еще и в автомобильных двигателях и медицине.
Преимуществ у магнитов для водных счетчиков несколько. Используя его, счетчик никогда не будет ломаться и всегда будет правильно подсчитывать расходуемый объем воды. Кроме этого, благодаря магниту не будет сорвана пломба на счетчике. Как только придут проверяющие, этот магнит потребуется лишь убрать с счетчика, как он снова начнет работать.
Сегодня проще всего купить магнит на счетчик в интернет-магазинах. Стоимость в подобных магазинах редко отличается от магазинных, а порой во Всемирной сети она даже и меньше. Чтобы приобрести магнит на водный счетчик потребуется лишь заполнить заявку в интернет-магазине.
Многие задаются вопросом, как же магнит может остановить работу счетчика? И большинство думает, что установить данный магнит может лишь профессионал в этой области.
Однако, все не так сложно как кажется. Потребуется лишь обернуть магнит в ткань и просто приложить его к счетному устройству, причем обязательно на циферблат. После этого стрелка счетчика либо задергается, либо вовсе остановится.
Самым сложным в этом деле является подбор магнита. Чтобы подобрать магнит на счетчик воды потребуется знать модель счетчика и уже после этого необходимо определить фирму-изготовителя счетчика и его год выпуска. Каждый счетчик отличается силой воздействия, а также размером. Как правило, счетчики имеют форму цилиндра или шайбы. Наиболее популярными габаритами счетчиков являются 55х25 и 45х30. При незнании размера можно обратиться в магазин, где лишь по модели устройства его сотрудники помогут узнать габариты.
Практически все магниты, позволяющие остановить счетчик для воды, производятся из неодима, который является сплавом высокого качества. Неодим никак не повлияет на микроклимат квартиры и он, что самое главное, абсолютно нетоксичен. После всего вышесказанного магнит для водных счетчиков по праву может считаться важных изобретением человечества.
Метки: магнит
Остановка счетчиков воды неодимовым магнитом
Неодимовый магнит– простейшее в своем исполнении изделие, позволяющее существенно экономить на оплате услуг водоснабжения. Все существующие неодимовые магнитыразличаются, во-первых, по размерам, во-вторых, по силе сцепления, измеряемой в килограммах.
Счетчики Minol
Чаще всего применяются в частных домах и квартирах, но подходят и для коммерческого использования. Умеют измерять расход горячей и холодной воды. Объем потребленной жидкости определяется в соответствии с количеством оборотов, сделанных вращающейся крыльчаткой.
Счетчики Itelma
Надежные и точные приборы, рассчитанные как на частное, так и на промышленное применение. Показания потребленного ресурса отображаются на механическом цифровом табло и могут фиксироваться удаленно. Чтобы остановить такой прибор, нужно купить неодимовый магнитразмером 5х3 см со сцеплением 116 кг.
Счетчики Valtec
Очень надежные, точные и долговечные приборы учета получили широкую популярность как среди частных пользователей, так и у разнообразных коммерческих организаций. Останавливаются магнитом 5,5х2,5 см со сцеплением на уровне 118 килограммов.
Счетчики Siemens
Продукция этой компании отличается простотой конструкции, органично совмещенной со стабильностью работы, длительным сроком службы и по-настоящему немецкой точностью измерений. В продаже доступны модификации, рассчитанные на учет холодной и горячей воды. Для остановки счетчиков этого производителя вы можете купить у http://supermagnit.
com.ua магнит 5х3 см со сцеплением 116 кг.
Счетчики Система М
Установив такой счетчик, вы с первых же месяцев его использования ощутите довольно значимую экономию: механизм характеризуется высокой точностью измерений и отсутствием самохода. Чтобы дополнительно уменьшить расходы на оплату коммунальных услуг, вы можете установить на свой счетчик Система М неодимовый магнит размерами 5х3 см и сцеплением 116 кг.
Вы ознакомились с рекомендациями по выбору магнитов для самых популярных счетчиков на воду. Покупайте изделие подходящих размеров с нужной силой сцепления, оформляйте заказ и уже через месяц вы ощутите экономию на собственном бюджете!
Мощные и промышленные магниты для счетчика воды
Alibaba.com имеет множество отличительных черт. Магниты для счетчика воды , мощные и эффективные для различных целей. Эти. Магниты для счетчиков воды прочны по своей природе и являются одними из лучших неодимовых изделий, которые могут использоваться в различных промышленных и коммерческих целях.
Эти продукты идеально подходят для использования в электрическом оборудовании. Файл. Магниты для счетчика воды очень универсальны и предлагают качественные характеристики.Покупайте эти товары у ведущих поставщиков и оптовиков на сайте по привлекательным ценам и предложениям.Эти добротные и качественные. Магниты для счетчика воды изготавливаются из неодима, железа, бора и т. Д. Для обеспечения прочной конструкции. Эти продукты также являются экологически безопасными и могут эффективно служить вашим целям благодаря своим постоянным магнитным свойствам. Эти. Магниты для водомера доступны с полностью настраиваемыми опциями и сертифицированы, испытаны и проверены для использования в коммерческих целях и в мастерских.Жизнь этих. магнитов для счетчика воды в неограниченном количестве и требуют минимального обслуживания.
Alibaba.com предлагает широкий выбор. Магниты для счетчика воды различных форм, размеров, функций и областей применения в зависимости от ваших требований и выбранных моделей.
Эти. Магниты для счетчика воды идеально подходят для встраивания в металл, пластик, резину и другие прочные материалы. Эти. Магниты для счетчика воды имеют черное эпоксидное покрытие и имеют более высокий уровень допуска, а также плотность.Вы можете использовать эти осевые магниты для отдельной упаковки, подарочных коробок, деталей динамиков.
Изучите различные. магнитов для счетчика воды диапазонов на Alibaba.com для покупки этих продуктов в рамках вашего предпочтительного бюджета. Эти изделия имеют сертификаты ISO % PDF-1.7
%
8 0 объект
>
эндобдж
xref
8 349
0000000016 00000 н.
0000008057 00000 н.
0000008225 00000 н.
0000009602 00000 н.
0000009627 00000 н.
0000009763 00000 н.
0000009798 00000 н.
0000083695 00000 п.
0000156780 00000 н.
0000730195 00000 н.
0000730320 00000 н.
0000730441 00000 н.
0000730562 00000 н.
0000730700 00000 н.
0000730845 00000 н.
0000730936 00000 н.
0000731046 00000 н.
0000731163 00000 н.
0000731308 00000 н.
0000731381 00000 п.
0000731806 00000 н.
0000731879 00000 н.
0000731952 00000 п.
0000732025 00000 н.
0000733476 00000 н.
0000734003 00000 н.
0000734076 00000 н.
0000734149 00000 п.
0000735588 00000 н.
0000736081 00000 н.
0000736154 00000 н.
0000736227 00000 н.
0000736611 00000 н.
0000737028 00000 н.
0000737678 00000 н.
0000737752 00000 н.
0000737983 00000 н.
0000738371 00000 п.
0000738602 00000 н.
0000738750 00000 н.
0000738895 00000 н.
0000739410 00000 н.
0000739484 00000 н.
0000739900 00000 н.
0000739973 00000 н.
0000740526 00000 н.
0000740600 00000 н.
0000740988 00000 н.
0000741219 00000 н.
0000741340 00000 н.
0000741485 00000 п.
0000741886 00000 н.
0000741960 00000 н.
0000742016 00000 н.
0000742061 00000 н.
0000742092 00000 н.
0000742166 00000 п.
0000742279 00000 п.
0000742929 00000 н.
0000743257 00000 н.
0000743323 00000 н.
0000743439 00000 п.
0000744089 00000 н.
0000744374 00000 н.
0000744738 00000 н.
0000744812 00000 н.
0000744843 00000 н.
0000744917 00000 н.
0000745732 00000 н.
0000746057 00000 н.
0000746123 00000 н.
0000746239 00000 п.
0000747054 00000 н.
0000747323 00000 н.
0000747682 00000 н.
0000747756 00000 н.
0000747787 00000 н.
0000747861 00000 н.
0000749023 00000 н.
0000749348 00000 п.
0000749414 00000 н.
0000749530 00000 н.
0000750692 00000 н.
0000751035 00000 н.
0000751394 00000 н.
0000751468 00000 н.
0000751869 00000 н.
0000751943 00000 н.
0000751974 00000 н.
0000752048 00000 н.
0000752370 00000 п.
0000752436 00000 н.
0000752552 00000 н.
0000752908 00000 н.
0000752982 00000 н.
0000753013 00000 н.
0000753087 00000 н.
0000753411 00000 п.
0000753477 00000 н.
0000753593 00000 н.
0000753951 00000 н.
0000754024 00000 н.
0000754457 00000 н.
0000754531 00000 н.
0000754656 00000 н.
0000754943 00000 н.
0000755017 00000 н.
0000755437 00000 н.
0000755511 00000 н.
0000755632 00000 н.
0000755757 00000 н.
0000755882 00000 н.
0000756003 00000 п.
0000756163 00000 н.
0000756308 00000 н.
0000756741 00000 н.
0000756815 00000 н.
0000757111 00000 н.
0000757185 00000 н.
0000757310 00000 п.
0000757604 00000 н.
0000757678 00000 н.
0000757969 00000 н.
0000758043 00000 н.
0000758337 00000 н.
0000758411 00000 н.
0000758705 00000 н.
0000758778 00000 н.
0000758851 00000 н.
0000758924 00000 н.
0000760452 00000 н.
0000761012 00000 н.
0000761085 00000 п.
0000761158 00000 н.
0000761861 00000 н.
0000762266 00000 н.
0000762339 00000 н.
0000762412 00000 н.
0000763661 00000 н.
0000764136 00000 н.
0000764787 00000 н.
0000764860 00000 н.
0000764933 00000 н.
0000765006 00000 н.
0000766506 00000 н.
0000767031 00000 н.
0000767104 00000 н.
0000767177 00000 н.
0000767703 00000 н.
0000768076 00000 н.
0000768149 00000 н.
0000768222 00000 н.
0000769560 00000 н.
0000770025 00000 н.
0000770669 00000 н.
0000770742 00000 н.
0000770815 00000 н.
0000770888 00000 н.
0000772804 00000 н.
0000773321 00000 н.
0000773394 00000 н.
0000773467 00000 н.
0000773978 00000 н.
0000774358 00000 п.
0000774431 00000 н.
0000774504 00000 н.
0000775288 00000 н.
0000775702 00000 н.
0000775775 00000 н.
0000775848 00000 н.
0000777492 00000 н.
0000777975 00000 п.
0000778658 00000 н.
0000778731 00000 н.
0000778804 00000 н.
0000778877 00000 н.
0000780274 00000 н.
0000780789 00000 н.
0000780862 00000 н.
0000780935 00000 н.
0000781458 00000 н.
0000781828 00000 н.
0000781901 00000 н.
0000781974 00000 н.
0000783281 00000 н.
0000783739 00000 н.
0000784385 00000 п.
0000784458 00000 п.
0000785593 00000 п.
0000785666 00000 н.
0000786105 00000 п.
0000786178 00000 п.
0000786612 00000 н.
0000788506 00000 н.
0000791409 00000 п.
0000793452 00000 п.
0000794693 00000 н.
0000796736 00000 н.
0000798035 00000 п.
0000799578 00000 н.
0000800715 00000 н.
0000802758 00000 н.
0000803793 00000 н.
0000803898 00000 н.
0000007276 00000 н.
трейлер
] / Назад 809086 >>
startxref
0
%% EOF
356 0 объект
> поток
h ޔ SOHQ ~ ή; Bn $ «,% iY`t (= xP (HŃ»: X: t7A
Создайте беспроводной водомер для вашего дома
В мире магии был Гудини, который первым изобрел трюки, которые используются до сих пор.А сжатие данных есть у Якоба Зива.
В 1977 году Зив, работая с Авраамом Лемпелем, опубликовал эквивалент книги Houdini on Magic : статья в IEEE Transactions по теории информации под названием «Универсальный алгоритм последовательного сжатия данных». Алгоритм, описанный в статье, стал называться LZ77 — от имен авторов в алфавитном порядке, и год. LZ77 не был первым алгоритмом сжатия без потерь, но он был первым, который мог творить чудеса за один шаг.
В следующем году два исследователя выпустили уточнение, LZ78. Этот алгоритм стал основой для программы сжатия Unix, используемой в начале 80-х; WinZip и Gzip, появившиеся в начале 90-х; и форматы изображений GIF и TIFF.
Без этих алгоритмов мы, скорее всего, отправили бы по почте большие файлы данных на дисках вместо того, чтобы отправлять их через Интернет одним щелчком мыши, покупать нашу музыку на компакт-дисках вместо потоковой передачи и просматривать каналы Facebook, в которых нет движущихся анимированных изображений.
Зив продолжал сотрудничать с другими исследователями по другим инновациям в области сжатия.Именно его полная работа, охватывающая более полувека, принесла ему Почетная медаль IEEE 2021 «За фундаментальный вклад в теорию информации и технологию сжатия данных, а также за выдающееся лидерство в исследованиях».
Зив родился в 1931 году в семье русских иммигрантов в Тверии, городе, который тогда находился в управляемой британцами Палестине, а теперь является частью Израиля. Электричество и гаджеты — и многое другое — очаровывали его в детстве. Например, играя на скрипке, он придумал схему, как превратить свой пюпитр в лампу.Он также попытался построить передатчик Маркони из металлических частей фортепиано.
Когда он подключил устройство, весь дом потемнел. Он так и не заставил этот передатчик работать.
Когда в 1948 году началась арабо-израильская война, Зив учился в средней школе. Его призвали в Армию обороны Израиля, и он недолго прослужил на передовой, пока группа матерей не провела организованные акции протеста, требуя отправить самых молодых солдат в другое место. Переназначение Зива привело его в израильские ВВС, где он прошел обучение на радарного техника.Когда война закончилась, он поступил в Технион — Израильский технологический институт, чтобы изучать электротехнику.
После получения степени магистра в 1955 году Зив вернулся в мир обороны, на этот раз присоединившись к Национальной исследовательской лаборатории обороны Израиля (ныне
Rafael Advanced Defense Systems) для разработки электронных компонентов для использования в ракетах и других военных системах. Проблема заключалась в том, вспоминает Зив, что ни один из инженеров в группе, включая его самого, не обладал более чем базовым пониманием электроники.
Их образование в области электротехники было больше сосредоточено на энергосистемах.
«У нас было около шести человек, и мы должны были учить себя сами, — говорит он. — Мы выбирали книгу, а затем вместе занимались, как религиозные евреи, изучающие еврейскую Библию. Этого было недостаточно».
Целью группы было создание телеметрической системы с использованием транзисторов вместо электронных ламп. Им нужны были не только знания, но и запчасти. Зив связался с Bell Telephone Laboratories и запросил бесплатный образец ее транзистора; компания отправила 100.
«Это покрыло наши потребности на несколько месяцев, — говорит он. — Я считаю, что первым в Израиле сделал что-то серьезное с транзистором».
В 1959 году Зив был выбран в качестве одного из немногих исследователей из оборонной лаборатории Израиля для обучения за границей. По его словам, эта программа изменила эволюцию науки в Израиле. Его организаторы не направляли отобранных молодых инженеров и ученых в определенные области.
Вместо этого они позволяют им учиться в аспирантуре любого типа в любой западной стране.
«В то время для того, чтобы запустить компьютерную программу, нужно было использовать перфокарты, и я их ненавидел. Вот почему я не стал заниматься настоящей информатикой ».
Зив планировал продолжить работу в сфере связи, но его больше не интересовало только оборудование. Он недавно прочитал Теория информации (Прентис-Холл, 1953), одна из самых ранних книг по этой теме, написанная Стэнфордом Голдманом, и он решил сосредоточить свое внимание на теории информации. А где еще можно изучать теорию информации, кроме Массачусетского технологического института, где начинал пионер в этой области Клод Шеннон?
Зив прибыл в Кембридж, штат Массачусетс., в 1960 году. Исследование включало метод определения того, как кодировать и декодировать сообщения, отправляемые по зашумленному каналу, минимизируя вероятность и ошибки, в то же время сохраняя простоту декодирования.
«Теория информации прекрасна, — говорит он.
— Она говорит вам, что самое лучшее, что вы можете когда-либо достичь, и [она] говорит вам, как приблизить результат. наилучший возможный результат «.
Зив противопоставляет эту уверенность неопределенности алгоритма глубокого обучения.Может быть ясно, что алгоритм работает, но никто точно не знает, является ли это наилучшим возможным результатом.
Находясь в Массачусетском технологическом институте, Зив работал неполный рабочий день в оборонном подрядчике США. Melpar, где он работал над программным обеспечением для исправления ошибок. Он нашел эту работу менее красивой. «В то время для того, чтобы запустить компьютерную программу, нужно было использовать перфокарты, — вспоминает он. — И я их ненавидел. Вот почему я не углублялся в настоящую информатику».
Вернувшись в лабораторию оборонных исследований после двух лет в Соединенных Штатах, Зив возглавил Департамент коммуникаций.Затем в 1970 году вместе с несколькими другими сотрудниками он поступил на факультет Техниона.
Там он встретил Авраама Лемпеля. Эти двое обсуждали попытки улучшить сжатие данных без потерь.
Современным уровнем сжатия данных без потерь в то время было кодирование Хаффмана. Этот подход начинается с поиска последовательностей битов в файле данных, а затем их сортировки по частоте, с которой они появляются. Затем кодировщик создает словарь, в котором наиболее распространенные последовательности представлены наименьшим числом битов.Это та же идея, что и в азбуке Морзе: самая частая буква в английском языке, e, представлена одной точкой, в то время как более редкие буквы имеют более сложные комбинации точек и тире.
Кодирование Хаффмана, которое до сих пор используется в формате сжатия MPEG-2 и в формате JPEG без потерь, имеет свои недостатки. Требуется два прохода через файл данных: один для расчета статистических характеристик файла, а второй — для кодирования данных. А хранение словаря вместе с закодированными данными увеличивает размер сжатого файла.
Зив и Лемпель задались вопросом, могут ли они разработать алгоритм сжатия данных без потерь, который работал бы с любыми типами данных, не требовал предварительной обработки и обеспечил бы наилучшее сжатие этих данных, цель, определяемую чем-то, известным как энтропия Шеннона. Было неясно, была ли вообще возможна их цель. Они решили выяснить.
Зив говорит, что они с Лемпелем «идеально подходили» для решения этого вопроса: «Я знал все о теории информации и статистике, а Абрахам был хорошо вооружен булевой алгеброй и информатикой.»
Эти двое пришли к идее, что алгоритм будет искать уникальные последовательности битов одновременно с сжатием данных, используя указатели для ссылки на ранее обнаруженные последовательности. Этот подход требует только одного прохода через файл, поэтому он быстрее, чем кодирование Хаффмана.
Зив объясняет это так: «Вы смотрите на входящие биты, чтобы найти самый длинный отрезок битов, для которого было совпадение в прошлом. Предположим, что первый входящий бит равен 1.
Теперь, поскольку у вас есть только один бит, вы никогда не видели его в прошлом, поэтому у вас нет другого выбора, кроме как передать его как есть.»
«Но тогда вы получите еще один бит», — продолжает он. «Скажите, что это тоже 1. Итак, вы вводите в свой словарь 1-1. Скажем, следующий бит — 0. Итак, в вашем словаре теперь 1-1, а также 1-0 ».
Вот где появляется указатель. В следующий раз, когда поток битов включает 1-1 или 1-0, программное обеспечение не передает эти биты. Вместо этого он отправляет указатель на место, где эта последовательность впервые появилась, вместе с длиной совпадающей последовательности. Количество бит, которое вам нужно для этого указателя, очень мало.
«Теория информации прекрасна. Он говорит вам, что самое лучшее, что вы можете когда-либо достичь, и (он) говорит вам, как приблизиться к результату «.
«Это в основном то, что они делали при публикации TV Guide , — говорит Зив. — Они запускали синопсис каждой программы один раз.
Если программа появлялась более одного раза, они не переиздали синопсис. Они просто сказали, вернитесь на страницу x ».
Декодирование таким способом еще проще, потому что декодеру не нужно идентифицировать уникальные последовательности.Вместо этого он находит расположение последовательностей, следуя указателям, а затем заменяет каждый указатель копией соответствующей последовательности.
Алгоритм делал все, что намеревались сделать Зив и Лемпель — он доказал, что возможно универсально оптимальное сжатие без потерь без предварительной обработки.
«В то время, когда они опубликовали свою работу, тот факт, что алгоритм был четким и элегантным и легко реализуемым с низкой вычислительной сложностью, был почти несущественным, — говорит Цачи Вайсман, профессор электротехники в Стэнфордском университете, специализирующийся на теории информации.«Это было больше о теоретическом результате».
В конце концов, однако, исследователи осознали практическое значение этого алгоритма, говорит Вайсман.
«Сам алгоритм стал действительно полезным, когда наши технологии начали работать с файлами большего размера, превышающими 100 000 или даже миллион символов».
«Их история — это история о силе фундаментальных теоретических исследований, — добавляет Вайсман. — Вы можете получить теоретические результаты о том, что должно быть достижимо, и спустя десятилетия человечество получит выгоду от реализации алгоритмов, основанных на этих результатах.»
Зив и Лемпель продолжали работать над технологией, пытаясь приблизиться к энтропии для небольших файлов данных. Эта работа привела к созданию LZ78. Зив говорит, что LZ78 кажется похожим на LZ77, но на самом деле сильно отличается, потому что он предвосхищает следующее. «Скажем, первый бит — это 1, поэтому вы вводите в словарь два кода, 1-1 и 1-0», — объясняет он. Вы можете представить эти две последовательности как первые ветви дерева ».
«Когда приходит второй бит, — говорит Зив, — если он равен 1, вы отправляете указатель на первый код, 1-1, а если он 0, вы указываете на другой код, 1-0.
Затем вы расширяете словарь, добавляя еще две возможности к выбранной ветви дерева. Если вы будете делать это неоднократно, у последовательностей, которые появляются чаще, вырастут более длинные ветви «.
«Оказывается, — говорит он, — это был не только оптимальный [подход], но и настолько простой, что сразу стал полезным».
Джейкоб Зив (слева) и Абрахам Лемпель опубликовали алгоритмы сжатия данных без потерь в 1977 и 1978 годах, оба в IEEE Transactions on Information Theory.Эти методы стали известны как LZ77 и LZ78 и используются до сих пор. Фото: Якоб Зив / Технион
Пока Зив и Лемпель работали над LZ78, они оба были в творческом отпуске из Техниона и работали в компаниях США. Они знали, что их разработка будет коммерчески полезной, и хотели запатентовать ее.
«Я работал в Bell Labs, — вспоминает Зив, — поэтому я подумал, что патент должен принадлежать им.
Но они сказали, что невозможно получить патент, если это не аппаратное обеспечение, и им было не интересно пытаться.»(Верховный суд США не открывал дверь для прямой патентной защиты программного обеспечения до 1980-х годов.)
Однако работодатель Lempel, Sperry Rand Corp., был готов попробовать. Она обошла ограничение на патенты на программное обеспечение, создав оборудование, реализующее алгоритм, и запатентовав это устройство. Сперри Рэнд последовал этому первому патенту с версией, адаптированной исследователем Терри Велчем, под названием алгоритм LZW. Наибольшее распространение получил вариант LZW.
Зив сожалеет о том, что не смог напрямую запатентовать LZ78, но, по его словам, «нам понравился тот факт, что [LZW] был очень популярен.Он сделал нас знаменитыми, и мы также получили удовольствие от исследований, к которым он нас привел «.
Одна из последующих концепций получила название сложности Лемпеля-Зива — меры количества уникальных подстрок, содержащихся в последовательности битов.
Чем меньше уникальных подстрок, тем сильнее можно сжать последовательность.
Позднее эта мера стала использоваться для проверки безопасности кодов шифрования; если код действительно случайный, его нельзя сжать. Сложность Лемпеля-Зива также использовалась для анализа электроэнцефалограмм — записей электрической активности в головном мозге — чтобы определить глубину анестезии, диагностировать депрессию и для других целей.Исследователи даже применили его для анализа популярных текстов песен, чтобы определить тенденции повторяемости.
За свою карьеру Зив опубликовал около 100 рецензируемых статей. Хотя работы 1977 и 1978 годов являются самыми известными, у теоретиков информации, пришедших после Зива, есть свои фавориты.
Для Шломо Шамаи, выдающегося профессора Техниона, статья 1976 года представила
алгоритм Виннера-Зива, способ охарактеризовать пределы использования дополнительной информации, доступной декодеру, но не кодеру.Эта проблема возникает, например, в видеоприложениях, которые используют тот факт, что декодер уже расшифровал предыдущий кадр и, таким образом, его можно использовать в качестве дополнительной информации для кодирования следующего.
Для Винсента Пура, профессора электротехники в Принстонском университете, это статья 1969 года, в которой описывается граница Зива-Закая, способ узнать, получает ли сигнальный процессор наиболее точную информацию из данного сигнала.
Зив также вдохновил ряд ведущих экспертов по сжатию данных на занятиях, которые он преподавал в Технионе до 1985 года.Вайсман, бывший студент, говорит, что Зив «глубоко увлечен математической красотой сжатия как способа количественной оценки информации. Получение у него курса в 1999 году сыграло большую роль в том, что я встал на путь моих собственных исследований «.
Не только он был так вдохновлен. «Я взял у Зива уроки теории информации в 1979 году, в начале учебы в магистратуре, — говорит Шамай. — Прошло более 40 лет, а я до сих пор помню этот курс. Это заставило меня задуматься над этими проблемами. проводить исследования и получать докторскую степень.Д. »
В последние годы глаукома лишила Зива большей части зрения.
Он говорит, что статья, опубликованная в журнале IEEE Transactions on Information Theory в январе этого года, является его последней. Ему 89 лет.
«Я начал писать статью два с половиной года назад, когда у меня еще было достаточно зрения, чтобы пользоваться компьютером, — говорит он. — В конце концов Юваль Кассуто, младший преподаватель Техниона, завершил проект». В документе обсуждаются ситуации, в которых большие информационные файлы необходимо быстро передавать в удаленные базы данных.
Как объясняет Зив, такая потребность может возникнуть, когда врач хочет сравнить образец ДНК пациента с прошлыми образцами от того же пациента, чтобы определить, была ли мутация, или с библиотекой ДНК, чтобы определить, есть ли у пациента генетическое заболевание. Или исследователь, изучающий новый вирус, может захотеть сравнить его последовательность ДНК с базой данных ДНК известных вирусов.
«Проблема в том, что объем информации в образце ДНК огромен, — говорит Зив, — слишком много для того, чтобы сегодня его можно было отправить по сети в считанные часы или даже, иногда, дни.