算术编码英文解释翻译、算术编码的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 arithmetic coding

分词翻译：

算术的英语翻译：

arithmetic
【计】 arithmetic expression

编码的英语翻译：

coding
【计】 coding; encipher; encode; encoding
【化】 code; encode
【经】 encode

专业解析

算术编码（Arithmetic Coding）是一种高效的无损数据压缩技术，属于熵编码的一种。它并非将输入符号直接替换为固定长度的码字（如霍夫曼编码），而是将整个输入消息表示为一个单一的、长度与消息信息量相匹配的分数（通常介于0和1之间的小数）。这个分数最终以二进制形式输出。

核心原理与过程

概率模型建立：首先需要为待编码符号（如字母、像素值等）建立概率模型。每个符号在消息中出现的概率是已知或估计出来的。这些概率定义了符号在[0,1)区间内所占的子区间长度。例如，符号A概率0.5，符号B概率0.3，符号C概率0.2，则A对应[0,0.5)，B对应[0.5,0.8)，C对应[0.8,1.0)。
区间迭代划分：编码过程开始时，当前区间为整个[0,1)。对于消息中的每一个输入符号：
- 根据当前符号的概率模型，将当前区间划分为若干子区间，每个子区间对应一个可能的符号，其长度与该符号的概率成正比。
- 选择与当前输入符号对应的子区间，将其作为新的当前区间。
区间收缩与输出：随着每个符号的编码，当前区间不断缩小。区间缩小的速度与符号序列的概率成反比（概率越小，区间收缩越快）。当所有符号处理完毕后，最终得到一个非常小的区间（如[low, high)）。
分数选择与编码：从这个最终区间中选择一个易于表示的分数（通常选择区间内二进制表示最短的数）。这个分数的二进制表示（去掉前导0和小数点）就是整个消息的算术编码结果。

关键特点

接近熵限：理论上，算术编码可以非常接近信源的信息熵（理论最小平均码长），压缩效率通常优于霍夫曼编码，尤其在符号概率分布不均匀时优势更明显。
自适应能力：概率模型可以是静态的（预先固定）或自适应的（在编码过程中根据已出现的符号动态更新概率估计），后者能更好地适应信源统计特性的变化。
处理小数概率：能够高效处理概率非常小（接近0）的符号，而霍夫曼编码可能因需要分配整数位码字而造成浪费。
无限精度问题：实际实现中，区间划分需要有限的精度（位数）。当区间变得非常小时，需要通过重归一化（Renormalization）技术将区间放大（左移），并输出部分已确定的比特，以避免精度不足导致的信息丢失。

汉英术语对照与解释

算术编码 (Arithmetic Coding): 核心术语。强调其基于算术运算（区间划分）的本质。
概率模型 (Probability Model): 定义符号出现概率的模型，是编码的基础。
区间划分 (Interval Subdivision / Partitioning): 编码过程的核心操作。
当前区间 (Current Interval): 在编码过程中不断缩小的区间。
下界/上界 (Low / High): 表示当前区间的两个端点值。
重归一化 (Renormalization): 解决有限精度问题的关键技术。
信息熵 (Information Entropy): 理论最小平均码长，衡量压缩效率的基准。
无损压缩 (Lossless Compression): 压缩后能完全恢复原始数据的特性。

应用领域

算术编码广泛应用于需要高压缩率的场景，如：

图像压缩：JPEG 2000（替代JPEG中的霍夫曼编码）、JBIG2。
视频压缩：H.264/AVC, H.265/HEVC, H.266/VVC（通常作为CABAC熵编码的核心）。
文本压缩：文件压缩工具（常与其他技术结合）。
数据通信：高效传输。

权威参考来源

IEEE Xplore Digital Library: 作为电气电子工程师协会的文献库，包含大量关于算术编码理论、改进算法及其在图像视频压缩中应用的高水平学术论文。搜索关键词如 "Arithmetic Coding", "Entropy Coding", "Image Compression", "Video Compression"。 (https://ieeexplore.ieee.org/)
SpringerLink: 提供众多计算机科学和信息论领域的权威书籍与期刊。经典教材如 Khalid Sayood 的 Introduction to Data Compression 或 David Salomon 的 Data Compression: The Complete Reference 都对算术编码有深入讲解。 (https://link.springer.com/)
《信息论基础》(Elements of Information Theory) by Thomas M. Cover & Joy A. Thomas: 信息论领域的奠基性教材之一，对熵、信源编码定理以及算术编码的原理有严谨的数学阐述。 (ISBN-13: 978-0471241959)
ITU-T & ISO/IEC Standards Documents: 对于应用，可参考具体的国际标准文档。例如：
- H.264/AVC (ISO/IEC 14496-10): 定义了基于上下文的自适应二进制算术编码（CABAC）。
- JPEG 2000 (ISO/IEC 15444-1): 使用基于上下文的算术编码器。
- JBIG2 (ISO/IEC 14492): 用于二值图像压缩，也采用算术编码。 (标准文档通常可在 ITU-T 和 ISO 官网购买或查阅摘要)
Encyclopedia of Algorithms (Springer): 提供算法（包括算术编码）的标准化、权威性概述。 (https://link.springer.com/referencework/10.1007/978-3-642-27848-8)

网络扩展解释

算术编码是一种高效的无损数据压缩算法，其核心思想是将整个输入数据流映射到[0,1)区间内的一个实数，通过动态调整区间范围实现压缩。以下是关键点解析：

一、基本原理

概率分配
每个符号（如字符、像素）根据出现概率分配区间。例如，符号A概率0.5，B概率0.3，C概率0.2，则初始区间划分为A[0,0.5)、B[0.5,0.8)、C[0.8,1)。
区间迭代缩小
每输入一个符号，算法根据其概率将当前区间按比例缩小。例如，若当前区间为[0.2,0.4)，输入符号B（对应原划分中的0.5~0.8），则新区间计算为：
$$ begin{aligned} text{新区间长度} &= 0.4 - 0.2 = 0.2 text{新区间起点} &= 0.2 + 0.5 times 0.2 = 0.3 text{新区间终点} &= 0.2 + 0.8 times 0.2 = 0.36 end{aligned} $$ 此时区间更新为[0.3,0.36)。

二、编码与解码流程

编码过程
逐符号缩小区间，最终输出一个最短二进制数（如区间中点）表示整个数据流。例如，数据流"BAC"可能最终映射到0.325。
解码过程
根据相同概率表，从编码值反推符号序列。例如，解码0.325时，判断其落在A/B/C哪个子区间，逐步还原出原始数据。

三、技术特点

高压缩率：接近香农熵极限，尤其适合非均匀概率分布的数据。
自适应模型：支持动态调整符号概率（如根据已编码数据实时更新统计）。
复杂度挑战：需处理无限精度计算，实际通过整数运算和位扩展优化实现。

四、与霍夫曼编码对比

特性	算术编码	霍夫曼编码
压缩效率	更高（无整数比特约束）	较低（符号≥1比特）
实现复杂度	高（需浮点运算）	低（基于前缀码表）
实时性	较慢	快

五、应用场景

常用于需要高压缩比的领域，如：

图像压缩：JPEG2000标准中的熵编码。
视频编码：H.265/HEVC中替代霍夫曼编码。
文本压缩：与概率模型结合优化存储。

（注：由于未搜索到具体参考资料，以上内容基于通用信息整理。）