Comprender la compresión de datos (compresión con pérdidas y sin pérdidas)

[@hugosilvero8459]

La mejor explicacion que eh visto hasta el momento

[@JorgePetrosino]

Muchas gracias por tu comentario. Me alegro que te haya resultado útil.

[@paulinarambaudi1060]

gracias jorge sos un capo re sirve tu material

[@JorgePetrosino]

Muchas gracias por tu comentario! Saludos.

[@Jose1959-ky7tl]

La información, informáticamente hablando, es NÚMERO. Creo que Shannon acertó en lo que se refiere al cálculo para la transmisión de datos, pero se equivocó con el concepto... de "compresión". Los datos no se "comprimen". Es una representación errónea de los datos como si fuesen átomos de materia... Los datos son números en secuencia (binarios, hexadecimales, decimales, etc.) y pueden, como tales, codificarse, descomponerse hasta convertirlos en una "clave"... Una clave que contenga muchísimos menos números que el archivo original, pero que permita reconstruir este, mediante los cálculos apropiados previstos, resultando después de ser reconstruído en el número información completo original. Por eso creo que Shannon se equivocó al suponer unos límites teóricos para la "compresión" de la información... Para un ordenador la información es número y, como tal, susceptible de ser tratado mediante operaciones matemáticas de suma, resta, multiplicación , división, etc.. La Teoría y representación de la información de Shannon, en relación con la "compresión" de datos, solo tiene sentido si entendemos a esos datos como materia... o como lenguaje no numérico... y por ello no susceptible de ser codificado matemáticamente mediante una "clave de reconstrucción". No voy a detallar aquí mis algoritmos, pero para que se entienda el concepto pondré un ejemplo sencillo: El número 604462909807314587354095 (24 dígitos) es 2 elevado a la potencia 79 (3 dígitos) más (+) 1007 (4 dígitos). Es decir que con dos "claves" de 3 y 4 dígitos respectivamente podemos reconstruir la información numérica original. Saludos. 🫡

[@JorgePetrosino]

Gracias por comentar

[@angelandresbejarmerma9994]

Gracias solo un aporte:en el caso del png , una mayor compresión sin perdida , solo implica mas tiempo de procesamiento .

[@JorgePetrosino]

Gracias por tu aporte