7: Procesos

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Paul Penfield, Jr.
Massachusetts Institute of Technology via MIT OpenCourseWare

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El modelo de un sistema de comunicación que venimos desarrollando se muestra en la Figura 7.1. Este modelo también es útil para algunos sistemas de cómputos. Se supone que la fuente emite un flujo de símbolos. El canal puede ser un canal físico entre diferentes puntos en el espacio, o puede ser una memoria que almacena información para su recuperación en un momento posterior, o puede ser un cálculo en el que la información se procesa de alguna manera.

Screen Shot 2021-05-08 a las 10.48.06 PM.png — Figura 7.1: Sistema de comunicación

La Figura 7.1 muestra las entradas y salidas del módulo y cómo están conectados. Un diagrama como este es muy útil para retratar una visión general del funcionamiento de un sistema, pero otras representaciones también son útiles. En este capítulo desarrollamos dos modelos abstractos que son lo suficientemente generales como para representar cada una de estas casillas en la Figura 7.1, pero que muestran el flujo de información cuantitativamente.

Debido a que cada una de estas cajas de la Figura 7.1 procesa la información de alguna manera, se le llama procesador y lo que hace se llama proceso. Los procesos que consideramos aquí son

Discreta: Las entradas son miembros de un conjunto de posibilidades mutuamente excluyentes, solo una de las cuales ocurre a la vez, y la salida es una de otro conjunto discreto de eventos mutuamente excluyentes.
Finito: El conjunto de posibles entradas es finito en número, al igual que el conjunto de posibles salidas.
Sin memoria: El proceso actúa sobre la entrada en algún momento y produce una salida basada en esa entrada, ignorando cualquier entrada anterior.
No determinista: El proceso puede producir una salida diferente cuando se presenta con la misma entrada por segunda vez (el modelo también es válido para procesos deterministas). Debido a que el proceso no es determinista, la salida puede contener ruido aleatorio.
Lossy: Puede que no sea posible “ver” la entrada desde la salida, es decir, determinar la entrada observando la salida. Dichos procesos se denominan con pérdida porque el conocimiento sobre la entrada se pierde cuando se crea la salida (el modelo también es válido para procesos sin pérdidas).