Codificación RLE

Cómo se realiza el proceso de compresión de imágenes RLE.

Se basa en la repetición de elementos consecutivos. El principio fundamental consiste en codificar un primer elemento al dar el número de repeticiones de un valor y después el valor que va a repetirse. Por lo tanto, según este principio, la cadena “AAAAAHHHHHHHHHHHHHH” cuando está comprimida da como resultado "5A14H". La ganancia de compresión es (19-5) / 19, es decir, aproximadamente 73,7%. Por otro lado, para la cadena "CORRECTLY", donde hay poca repetición de caracteres, el resultado de la compresión es “1C1O2R1E1C1T1L1Y”. Por lo tanto, la compresión genera un costo muy elevado y una ganancia de compresión negativa de (9-16) / 9, es decir, ¡-78%!

Ejercicio 1.3

¿Cuál sería el archivo comprimido para el siguiente bitmap de 6 × 8?

6, 8, 0, 1, 3, 1, 4, 1, 3, 1, 4, 1, 3, 1, 4, 1, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 6, 1, 1. Los dos primeros, son la resolución del bitmap (6 × 8). El siguiente, indica que el primer pixel es negro. Si se almacenan usando un byte por número, el tamaño es de 25 bytes  en comparación con el del mapa de bits de tan solo 6 × 8 bits = 6 bytes—. El método no funciona con imágenes pequeñas.

Cómo se ejemplifica el proceso para la compresión de imágenes en escala de gris

Cada bloque (run) de píxeles con la misma intensidad (nivel de gris) se codifica como un par (run length, valor del píxel). El run length, ocupa normalmente un byte, lo que permite secuencias de hasta 255 píxeles. El valor del píxel ocupa varios bits, dependiendo del número de niveles de gris (típicamente, entre 4 y 8 bits). Ejemplo: Un mapa de bits, en escala de grises de 8 bit de profundidad, que comienza con 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 35, 76, 112, 67, 87, 87, 87, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 1, . . .  se comprime como 9 ,12, 35, 76, 112, 67, 3 ,87, 6 ,5, 1,. . . , donde los números en las cajas son contadores que indican la cantidad de veces que se repite el siguiente elemento.

Cómo son las formas de muestreo en RLE.

´

Ejercicio 1.4

Hay otra razón obvia, por la que cada fila de un bitmap debería ser codificada individualmente. ¿Cuál es?

El método RLE para imágenes se basa en la idea de que los pixeles adyacentes tienden a ser Idénticos. No es común que el último pixel de una fila sea idéntico al primer pixel de la fila siguiente.

Explique el algoritmo RLE como trabaja para su funcionamiento.

El código es muy sencillo. Comienza por la conversión de la matriz —M— en un vector unidimensional —x—; para ello, guarda en f y c el número de filas y de columnas, respectivamente —[f, c] = size (M)—, y con el bucle for van introduciendo en x las filas de la matriz —M (k, :)—, una tras otra. Cada run length, continúa de una línea a la siguiente y se calculan todos a partir de x, mediante las siguientes operaciones:

·         N = f ∗ c, calcula el número de elementos de la matriz, N. La suma de los elementos —de 2 a N— de x (x (2 : N)), con los elementos —de 1 a N − 1— de x (x (1 : N − 1)), proporciona el vector z, que contendrá unos en los lugares clave .

·         Con la búsqueda de los unos en z, obtenemos una matriz unidimensional z1 (z1 = find(z == 1)), con la que se construyen dos vectores: el primero —i1—, formado por todos los elementos de z1 con N al final (i1 = [z1 N]); el segundo —i2—, formado por todos los elementos de z1 precedidos por 0 (i2 = [0 z1]).

·         La resta i1 − i2 genera todos los run lengths de la matriz M.

La desventaja del algoritmo RLE para imágenes consiste en que cuando se modifica la imagen, normalmente los run lengths tienen que ser reconstruidos por completo. La salida proporcionada por el método RLE en imágenes complejas, a veces puede ser más grande que el almacenamiento de la imagen sin comprimir (i.e., una imagen sin comprimir —un volcado píxel a píxel del bitmap original—).

Codificar el algoritmo de compresión RLE

Codificación de la fuente, Tecnicas Importantes

Código Braille:
Describa su funcionalidad para optimizar códigos.

Para optimizar códigos: Una letra es mayúscula, si va precedida del signo Mayúscula; los números tienen la misma representación que las 10 primeras letras (1–2–3–4–5–6–7–8–9–0 se corresponden, respectivamente, con a–b–c–d–e–f–g–h–i–j), y deben ir precedidos del signo Número. Puesto que en las primeras letras, la última fila del código es siempre “◦◦”, se aprovecha esta circunstancia para representar las fracciones (las dos primeras filas del código del numerador de la fracción son desplazadas.

Como se representan las 26 letras del alfabeto en esta codificación

Resolver el ejercicio 1.1:

Encuéntrense frases redundantes que formen parte de la vida cotidiana.

Hacer una pregunta, es absolutamente necesario, con previo aviso,  punto de ebullición caliente, subir, un examen riguroso, exactamente lo mismo, obsequio, calentador de agua, mi opinión personal, recién nacido, aplazado hasta más tarde, sorpresa inesperada, misterios sin resolver.

Comprensión irreversible de texto
Cuál es la funcionalidad más destacada de este sistema de compresión.

Algunas veces, es aceptable “comprimir” texto, simplemente desechando alguna información. Esto se conoce como compresión irreversible de texto o compactación. El texto descomprimido no es idéntico al original, por lo que estos métodos no son de propósito general; sólo pueden utilizarse en casos especiales.

Resolver el ejercicio 1.2

Ejercicio 1.2: Un conjunto de caracteres que incluya las 26 letras en mayúsculas y el espacio, puede ser codificado con códigos de 5 bits, pero dejaría cinco códigos sin usar. Sugiérase una forma de utilizarlos.

Una forma razonable de utilizarlos es codificar las cinco cadenas más frecuentes en el texto. Debido a que la compresión irreversible de texto es un método de propósito particular, el usuario puede saber qué cadenas son las más comunes en el flujo de datos a comprimir; tiene que proporcionárselas al codificador y además debe escribirlas al principio de la secuencia de salida (para el uso del decodificador).

Compresión del texto Ad hoc

Cuál es la funcionalidad más destacada de este sistema de compresión de texto ad hoc.

Si el texto contiene muchos espacios, pero no están agrupados, se pueden eliminar; sus posiciones, se indican entonces mediante una cadena de bits, que contiene un 0 por cada carácter del texto que no es un espacio y un 1 por cada espacio. Por lo tanto, el texto se codifica en la cadena de bits “0000100010000000100000”.

A que se refiere el código Baudot. 

Era un código de 5 bits desarrollado por J.M.E. Baudot en torno al año 1880 para la comunicación telegráfica. Se hizo popular, y en 1950 fue designado el Código Internacional de Telégrafos.

Utilice un organizador o tabla para conocer el código

Codificación run-lenght
Cuál es la funcionalidad más destacada de este sistema de compresión ruc.

La idea básica de este método es la siguiente: Si un dato d aparece n veces consecutivas en el flujo de entrada, se cambian las n ocurrencias con el par único nd. Las n apariciones consecutivas de un elemento de datos se llama run length9 de n, y este enfoque para la compresión de datos se llama codificación run-length o RLE. Aplicamos esta primera idea a la compresión de texto y luego a la compresión de imágenes.

Utilice un organizador o tabla para conocer la codificación run-length

Compresión de texto RLE.

Cuál es la funcionalidad más destacada de este sistema de compresión de texto RLE

El reemplazo exacto de 2.⊔all⊔is⊔too⊔well con 2.⊔a2⊔is⊔t2⊔we2, es ambiguo y no funciona. Claramente, el descompresor debería tener una manera de expresar que el primer 2 es parte del texto, mientras que los demás indican el número de repeticiones de las letras o y l. Incluso la cadena 2.⊔a2l⊔is⊔t2o⊔we2l, sigue sin resolver este problema (y además no proporciona compresión alguna). Un camino para resolver este problema es preceder cada repetición con un carácter especial de cambio de código (o código de escape). Si usamos @ como carácter de cambio de código, entonces la cadena 2.⊔a@2l⊔is⊔t@2o⊔we@2l, puede ser descomprimida sin ambigüedad. Sin embargo, esta cadena es más larga que la original, ya que sustituye dos letras consecutivas, con tres caracteres. Tenemos que adoptar la convención de que sólo se reemplacen por un factor de repetición, aquellos grupos compuestos por tres o más repeticiones de un mismo carácter.

Busque los algoritmos para Compresión y Descompresión

Codificación relativa

Cuál es la funcionalidad más destacada de este sistema de codificación relativa.

Esta es otra variante, a veces llamada diferenciación. Se utiliza cuando los datos a comprimir, están formados por una serie de números que no difieren en mucho entre sí (e.g., en la telemetría); o bien cuando se componen de cadenas similares. El último caso, se utiliza en la compresión de datos para envío por fax y también en la compresión LZW.

Codificación de la Fuente

Para que se realiza la codificación de la fuente?

Se realiza para asignar códigos binarios a información cuyo origen es textual, requiere de un proceso de conversión análogo-digital antes de ser codificada.

Cómo se hace esta conversión de la fuente de información.

Cómo es el esquema de compresión.

Según el teorema de codificación de fuente se pueden diseñar algoritmos de codificación (y decodificación) sin pérdidas con Ī≤log N siempre que H≤log N, siendo H el límite de Ī. Los mecanismos son variados:

 l Codificación de longitud variable versus fija o Cadenas de símbolos de X (longitud fija) se mapean a cadenas de tamaño variable de símbolos del alfabeto D-ario (cuanto más frecuentes menos símbolos de D). Problemas de sincronización para saber cuándo termina la cadena de tamaño variable

o Codificación Shannon: li=ceil(-log pi ). Solamente funcionan bien bajo ciertas condiciones Analizar {a1, a2} con p1=0.0001 y p2=0.9999 [14, 1] !!!!!

o Codificación Huffman

o Codificación Shannon-Fano-Elias: se basa en F(x)=Σa≤xp(a) [Función de probabilidad acumulada] y logra códigos con li=ceil(-log pi )+1

o Codificación aritmética: se basa en la anterior y codifica bloques de n símbolos en lugar de símbolos aislados. Más eficiente pero con cierta complejidad de implementación: tamaño de buffer, precisión de cálculo,… Patente de IBM

 l Extensión de fuente

 o Previamente a la codificación se modifica (adapta) la fuente para aprovechar el codificador posterior (modificar estadísticos, orden, …)

l Códigos universales

o No es necesario conocer la fdp a priori

 o Codificación aritmética adaptativa

o Codificación Lempel-Ziv y variantes 

Investigar 3 algoritmos de cifrado, explicar cuál es su fundamento.

– DES: Estándar de cifrado de flujo de 52 bits usado en 1976. La cadena de 56 bits es muy corta, por lo que es capaz de comprometerse en menos de 24 horas.

     Longitud de clave: 52 bits.

     Tamaño de bloque: No

– TDES: Conocido también como 3DES o TripleDES, no es más que el estándar DES aplicado 3 veces. En realidad se dobla la longitud efectiva, siendo de 112 bits, aunque es preciso triplicar el número de operaciones de cifrado, haciendo este método de cifrado muchísimo más seguro que el DES. La longitud de la clave es de 192 bits, aunque como se ha dicho su eficacia solo sea de 112 bits.

     Longitud de clave: 192 bits (eficaces 112 bits).

     Tamaño de bloque: No

– ElGamal: Sistema de cifrado asimétrico libre de patentes y utilizado tanto para generar firmas digitales como para cifrar/descifrar. Su funcionamiento se basa en cálculos sobre “logaritmos discretos”, factorizando números muy grandes, de 150 dígitos o más. Usa para ello un número primo y dos enteros. La velocidad de cifrado y autenticación es inferior a la obtenida con RSA, las firmas producidas son más largas y los mensajes cifrados ocupan el doble que el mensaje plano.

     Longitud de clave: Sin límite. El límite lo marca el protocolo usado.

– RSA: Sistema de cifrado asimétrico, que a diferencia de los anteriores sistemas, trabaja con dos claves diferentes: una clave “pública”, y otra “privada”. Ambas son complementarias entre sí, así que un mensaje cifrado con una de ellas sólo puede ser descifrado por su contraparte. La longitud de clave va desde los 128 bits a los 4096.

     Longitud de clave: Variable: 128, 256, 1024, 2048 y 4096 bits.

Desigualdad de Karft

¿En qué consiste la desigualdad de Kraft?

Expresa las condiciones suficientes para la existencia de un prefijo y, las condiciones necesarias para la existencia de un código unívocamente decodificable para un grupo dado de longitudes de palabra. Sus aplicaciones a los códigos y arboles prefijos son usualmente empleadas en ciencias de la computación y teoría de la información.

¿Cuál es el fundamento matemático de la desigualdad de Kraft? y operación matemática importante para definir capacidad de información necesaria al momento de trabajar con volúmenes de información.

Mediante la presentación de un video y un ejercicio resuelto explique de forma clara el proceso de planteamiento y la forma de resolución más óptima.

Por favor haga click para ver su explicacion en el siguiente video: Click aqui para ver el Video

Códigos lineales

¿Qué tipos de códigos se conocen?

Las familias más conocidas de estos códigos son:

Códigos lineales: de Hamming, de Hamming extendidos, simplex, de Golay, de Reed- Muller, de Goppa geométricos.

Códigos cíclicos: BCH, de Reed-Solomon, de residuos cuadr´aticos, de Goppa clásicos.

Códigos no-lineales: Hadamard, Kerdock, Justesen, Preparata.

¿A qué se refiere la equivalencia y automorfismo de códigos?

Dos códigos C y D, q-arios decimos que son equivalentes si se puede obtener uno del otro a través de una combinación de operaciones de

los siguientes tipos:

1. Permutación de las posiciones.

2. Permutación de los símbolos de una posición fija.

A que se refiere un código lineal.

Un código lineal q-ario de longitud n y rango k es un subespacio L ⊂ F n q de dimensión k. Así el subespacio L es un [n, k] q-código; Si L tiene distancia d entonces L es un [n, k, d] q-código; Si L ⊂ Z n 2, en general se escribe simplemente [n, k, d]-código

Que son los códigos duales u ortogonales

Un código lineal C se llama auto ortogonal si C <=~C y se llama auto dual si la igualdad se verifica; es decir, C = ~C

Claramente, para ser autodual, es condición necesaria tener dimensión n=2 2

Codificación y decodificación de códigos lineales

Para hacer la codificación en códigos lineales usamos una aplicación lineal que tiene que ser inyectiva; luego el espacio de las palabras de longitud k verifica F^k~= C. Cuando un código es muy grande, se aprecia con claridad la necesidad de codificar y descodificar por formula. El proceso de codificación es en general, mucho más fácil que el de decodificación. La razón es que en la decodificación hemos incluido la corrección de errores, lo más costoso.

Cuáles son los constructores con códigos lineales

Pinchado, Extendido, Plotkin

A que se refiere la Cota de Hamming, Singleton y Códigos MDS

Cota de Hamming:   En los datos codificados en Hamming se pueden detectar errores en un bit y corregirlos, sin embargo no se distingue entre errores de dos bits y de un bit (para lo que se usa Hamming extendido). Esto representa una mejora respecto a los códigos con bit de paridad, que pueden detectar errores en sólo un bit, pero no pueden corregirlo.

Cota de Singleton y Códigos MDS: Esta cota es sencilla pero muy ´útil y da lugar a los códigos de Reed Solomon, que veremos después, y que se usan para la reproducción de los CD. 4.3.1. Teorema. Para d ≤ n se tiene que Aq(n, d) ≤ q n−d+1. Demostración. Trivialmente, Aq(n, n) = q = q n−n+1 y vamos a hacer descenso. Sea d < n. Aq(n, d) ≤ qAq(n − 1, d) ≤ · · · ≤ q n−d Aq (d, d) = q n−d (q) = q n−d+1. 4.3.2. Observación. En particular, para un [n, k, d]-código lineal q-ario, k ≤ n − d + 1. 4.3.3. Definición. Un código que verifica la igualdad en el teorema anterior se conoce como código separable de distancia máxima (maximum distance separable MDS). La primera propiedad es obvia, aunque muy importante.

Investigue sobre los tipos especiales de códigos lineales: Hamming y códigos simples, de Golay y Reed-Muller

Hamming: El código de Hamming agrega tres bits adicionales de comprobación por cada cuatro bits de datos del mensaje. El algoritmo de Hamming (7.4) puede corregir cualquier error de un solo bit, pero cuando hay errores en más de un bit, la palabra transmitida se confunde con otra con error en un sólo bit, siendo corregida, pero de forma incorrecta, es decir que la palabra que se corrige es otra distinta a la original, y el mensaje final será incorrecto sin saberlo. Para poder detectar (aunque sin corregirlos) errores de dos bits, se debe añadir un bit más, y el código se llama Hamming extendido.

Golay: el código binario de Golay es un tipo de código corrector de errores usado en las comunicaciones digitales. El código binario de Golay, junto con el código terciario de Golay tiene una particularidad y conexión interesante con la teoría de los grupos esporádicos finitos en matemáticas. El código lleva el nombre en honor a Marcel J.E Golay.

Reed-Muller: Los códigos Reed-Muller son una familia de códigos lineales de corrección de errores utilizados en las comunicaciones. Los códigos de Reed-Muller pertenecen a las clases de códigos localmente estables y de códigos localmente decodificables, por lo que son útiles en el diseño de pruebas probabilísticamente verificables en la teoría de la complejidad computacional.

Investigar los siguientes códigos cíclicos:
Códigos cíclicos y anillos de polinomios

Ceros de un código cíclico y matriz de control

Codificación y decodificación en códigos cíclicos.

Codificación: La codificación de un código lineal es bien simple, basta con multiplicar la matriz generadora G del código por el bloque a codificar, esto es: Sea m ∈ Kn q el bloque a codificar y sea G una matriz generadora de nuestro código C entonces el bloque codificado será mtG. Observamos que dar un código lineal en realidad no es más que dar una matriz generatriz G y que el proceso de codificación de un bloque exige la realización de nk sumas y productos (k es la dimensión del código). En cuanto a la codificación de un código cíclico el proceso es exactamente el mismo, solo varia la forma de la matriz generatriz G que en este caso es tiene una forma particular.

Decodificación: Varia la forma de corregir el error debido a las particularidades de estos códigos, pues no va a ser necesaria guardar la tabla completa de síndrome/líder, aunque nos vamos a ver forzados a realizar alguna que otra operación más. Aparte de esto la matriz H de control posee la forma particular vista con anterioridad

Actividad de refuerzo Codificación de Bloques

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Actividad N°6

Prepare un analices similar al caso planteado en el ejemplo donde se obtenga el cálculo de la entropía con ejemplos de codificación.

Las etapas de la vida de un humano son:

B: Bebe

N: Niño

A: Adolecente

D: Adulto

M: Adulto Mayor

Que dice la teoría de Shannon para el manejo de entropías de casos de la información.

El concepto básico de entropía en teoría de la información tiene mucho que ver con la incertidumbre que existe en cualquier experimento o señal aleatoria. Es también la cantidad de "ruido" o "desorden" que contiene o libera un sistema. De esta forma, podremos hablar de la cantidad de información que lleva una señal.

Como ejemplo, consideremos algún texto escrito en español, codificado como una cadena de letras, espacios y signos de puntuación (nuestra señal será una cadena de caracteres). Ya que, estadísticamente, algunos caracteres no son muy comunes (por ejemplo, 'y'), mientras otros sí lo son (como la 'a'), la cadena de caracteres no será tan "aleatoria" como podría llegar a ser.

Obviamente, no podemos predecir con exactitud cuál será el siguiente carácter en la cadena, y eso la haría aparentemente aleatoria. Pero es la entropía la encargada de medir precisamente esa aleatoriedad, y fue presentada por Shannon en su artículo de 1948 A Mathematical Theory of Communication ("Una teoría matemática de la comunicación", en inglés). Shannon ofrece una definición de entropía que satisface las siguientes afirmaciones:

La medida de información debe ser proporcional (continua). Es decir, el cambio pequeño en una de las probabilidades de aparición de uno de los elementos de la señal debe cambiar poco la entropía.

Si todos los elementos de la señal son equiprobables a la hora de aparecer, entonces la entropía será máxima.

 Porqué nlogn como medida para el cálculo de las entropías.

Se usa el logaritmo en base 2 porque se considera que la información se va a representar mediante código binario (se quiere representar con bits). Si para representar la información se usaran valores en una base {\displaystyle a} entonces sería conveniente utilizar el logaritmo en base {\displaystyle a}

¿Qué pasa con los sistemas de probabilidades distintas?

No son tan eficaces a diferencia de la Teoría de Shannon

Actividad N°5

 1. En un organizador gráfico explique los elementos de la teoría fuente
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2. En un resumen corto, mencione el fundamento de la entropía

El nivel de información de una fuente se puede medir según la entropía de la misma. Dada una fuente F que emite mensajes, resulta frecuente observar que los mensajes emitidos no resulten equiprobables sino que tienen una cierta probabilidad de ocurrencia dependiendo del mensaje. El promedio de bits utilizados para codificar los mensajes debe ser  menor a la cantidad de bits promedio de los mensajes originales. Esta es la base de la compresión de datos. La entropía de la fuente determina el nivel de compresión que podemos obtener como máximo para un conjunto de datos. El objetivo de la compresión de datos es encontrar los Li que minimizan a H, además los Li se deben determinar en función de los Pi, pues la longitud de los códigos debe depender de la probabilidad de ocurrencia de los mismos.

3. En un mapa conceptual, defina la entropía de una fuente.

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4. Cuál es el fundamento de la entropía de la información, sus fórmulas.

La entropía nos indica el límite teórico para la compresión de datos. Su cálculo se realiza mediante la siguiente fórmula:

Donde H es la entropía, las p son las probabilidades de que aparezcan los diferentes códigos y m el número total de códigos. Se utiliza habitualmente el logaritmo en base 2, y entonces la entropía se mide en bits.

La longitud promedio de todos los mensajes codificados de la fuente se puede obtener como:

La longitud mínima con la cual puede codificarse un mensaje puede calcularse como Li=log2(1/Pi) = -log2(Pi). Esto da una idea de la longitud a emplear en los códigos a usar para los caracteres de un archivo en función de su probabilidad de ocurrencia. Reemplazando Li podemos escribir H como:

Actividad N°4 Pregunta 3

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Activad N°4 Preguntas 2 y 4

2. En un resumen corto, mencione cual fue el desarrollo de la teoría de la comunicación

Empezó con un modelo propuesto por Shannon en el que un sistema general de la comunicación que parte de una fuente de información desde la cual, a través de un transmisor, se emite una señal, la cual viaja por un canal. La señal sale del canal, llega a un receptor que decodifica la información convirtiéndola posteriormente en mensaje que pasa a un destinatario. Con el modelo de la teoría de la información se trata de llegar a determinar la forma más económica, rápida y segura de codificar un mensaje. Un concepto fundamental en la teoría de la información es que la cantidad de información contenida en un mensaje es un valor matemático bien definido y medible.

4. Cuál es el fundamento de la teoría aplicada a la tecnología, cuáles fueron sus pilares y las aplicaciones más usadas en la actualidad.

Internet fue creado a partir de un proyecto del departamento de defensa de los Estados Unidos cuyo propósito principal era la investigación y desarrollo de protocolos de comunicación para redes de área amplia para ligar redes de transmisión de paquetes de diferentes tipos capaces de resistir las condiciones de operación más difíciles. Estas investigaciones dieron como resultado el protocolo TCP/IP, un sistema de comunicaciones muy sólido y robusto bajo el cual se integran todas las redes que conforman lo que se conoce actualmente como Internet.

Mediante este sistema, los paquetes viajan a través de la red hasta que llegan al destino deseado; una vez ahí, la computadora de destino quita el sobre y procesa la información; en caso de ser necesario envía una respuesta a la computadora de origen usando el mismo procedimiento.

Una de las aplicaciones de la teoría de la información son los archivos ZIP, documentos que se comprimen para su transmisión a través de correo electrónico o como parte de los procedimientos de almacenamiento de datos.

La teoría de la información también entra en uso con otros tipos de archivo; por ejemplo, los archivos de audio y vídeo que se reproducen en un reproductor de MP3 se comprimen para una fácil descarga y almacenamiento en el dispositivo. Cuando se accede a los archivos se amplían para que estén inmediatamente disponibles para su uso.

Actividad N° 4 La importancia de la Teoría de la Comunicación y la Información. Pregunta1

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Actividad de Aprendizaje N°1

Cómo es el proceso para la búsqueda de información utilizando fuentes

Se calcula que los científicos utilizan un 20% del su tiempo como investigadores haciendo bibliografía, es decir, recuperando información. Por ello es importante que se aprenda a hacerlo bien.

ACTIVIDADES DEL APRENDIZAJE 

Para los fines pertinentes a la fijación de conceptos, a la aprehensión de conocimientos y al manejo de elementos teórico – prácticos, realice los siguientes ejercicios:

a. Cuáles son las fuentes de información según el nivel informativo 

1. Fuente de Información Primaria.

2. Fuente de Información Secundaria.

3. Fuente de Información Terciaria.

b. Que es una Fuente de Información Primaria 

Aquellas fuentes que contienen información nueva u original y cuya disposición no sigue, habitualmente, ningún esquema predeterminado

c. Mencione dos tipos de Información Primaria

1.  Libros

2. Revistas Convencionales

d. Que es una Fuente de Información secundaria

Aquellas que contienen material ya conocido, pero organizado según un esquema determinado. La información que contiene referencia a documentos primarios.

e. Menciones dos tipos de información secundaria 

1. Revistas de resúmenes

2. Índices

f. Cuáles son las Fuentes de Información Terciarias 

Son aquellas fuentes que contienen información de las secundarias. Son fuentes que no están muy tratadas aún en su conceptualización y naturaleza.

g. Mencione un tipo de Información Terciaria 

1. Revistas

h. Que es una Base de Datos

Es una entidad en la cual se pueden almacenar datos de manera estructurada, con la menor redundancia posible. Diferentes programas y diferentes usuarios deben poder utilizar estos datos.

Actividad N° 1 Resumen Fuentes de información generales

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