算術編碼英文解釋翻譯、算術編碼的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 arithmetic coding

分詞翻譯：

算術的英語翻譯：

arithmetic
【計】 arithmetic expression

編碼的英語翻譯：

coding
【計】 coding; encipher; encode; encoding
【化】 code; encode
【經】 encode

專業解析

算術編碼（Arithmetic Coding）是一種高效的無損數據壓縮技術，屬于熵編碼的一種。它并非将輸入符號直接替換為固定長度的碼字（如霍夫曼編碼），而是将整個輸入消息表示為一個單一的、長度與消息信息量相匹配的分數（通常介于0和1之間的小數）。這個分數最終以二進制形式輸出。

核心原理與過程

概率模型建立：首先需要為待編碼符號（如字母、像素值等）建立概率模型。每個符號在消息中出現的概率是已知或估計出來的。這些概率定義了符號在[0,1)區間内所占的子區間長度。例如，符號A概率0.5，符號B概率0.3，符號C概率0.2，則A對應[0,0.5)，B對應[0.5,0.8)，C對應[0.8,1.0)。
區間疊代劃分：編碼過程開始時，當前區間為整個[0,1)。對于消息中的每一個輸入符號：
- 根據當前符號的概率模型，将當前區間劃分為若幹子區間，每個子區間對應一個可能的符號，其長度與該符號的概率成正比。
- 選擇與當前輸入符號對應的子區間，将其作為新的當前區間。
區間收縮與輸出：隨着每個符號的編碼，當前區間不斷縮小。區間縮小的速度與符號序列的概率成反比（概率越小，區間收縮越快）。當所有符號處理完畢後，最終得到一個非常小的區間（如[low, high)）。
分數選擇與編碼：從這個最終區間中選擇一個易于表示的分數（通常選擇區間内二進制表示最短的數）。這個分數的二進制表示（去掉前導0和小數點）就是整個消息的算術編碼結果。

關鍵特點

接近熵限：理論上，算術編碼可以非常接近信源的信息熵（理論最小平均碼長），壓縮效率通常優于霍夫曼編碼，尤其在符號概率分布不均勻時優勢更明顯。
自適應能力：概率模型可以是靜态的（預先固定）或自適應的（在編碼過程中根據已出現的符號動态更新概率估計），後者能更好地適應信源統計特性的變化。
處理小數概率：能夠高效處理概率非常小（接近0）的符號，而霍夫曼編碼可能因需要分配整數位碼字而造成浪費。
無限精度問題：實際實現中，區間劃分需要有限的精度（位數）。當區間變得非常小時，需要通過重歸一化（Renormalization）技術将區間放大（左移），并輸出部分已确定的比特，以避免精度不足導緻的信息丢失。

漢英術語對照與解釋

算術編碼 (Arithmetic Coding): 核心術語。強調其基于算術運算（區間劃分）的本質。
概率模型 (Probability Model): 定義符號出現概率的模型，是編碼的基礎。
區間劃分 (Interval Subdivision / Partitioning): 編碼過程的核心操作。
當前區間 (Current Interval): 在編碼過程中不斷縮小的區間。
下界/上界 (Low / High): 表示當前區間的兩個端點值。
重歸一化 (Renormalization): 解決有限精度問題的關鍵技術。
信息熵 (Information Entropy): 理論最小平均碼長，衡量壓縮效率的基準。
無損壓縮 (Lossless Compression): 壓縮後能完全恢複原始數據的特性。

應用領域

算術編碼廣泛應用于需要高壓縮率的場景，如：

圖像壓縮：JPEG 2000（替代JPEG中的霍夫曼編碼）、JBIG2。
視頻壓縮：H.264/AVC, H.265/HEVC, H.266/VVC（通常作為CABAC熵編碼的核心）。
文本壓縮：文件壓縮工具（常與其他技術結合）。
數據通信：高效傳輸。

權威參考來源

IEEE Xplore Digital Library: 作為電氣電子工程師協會的文獻庫，包含大量關于算術編碼理論、改進算法及其在圖像視頻壓縮中應用的高水平學術論文。搜索關鍵詞如 "Arithmetic Coding", "Entropy Coding", "Image Compression", "Video Compression"。 (https://ieeexplore.ieee.org/)
SpringerLink: 提供衆多計算機科學和信息論領域的權威書籍與期刊。經典教材如 Khalid Sayood 的 Introduction to Data Compression 或 David Salomon 的 Data Compression: The Complete Reference 都對算術編碼有深入講解。 (https://link.springer.com/)
《信息論基礎》(Elements of Information Theory) by Thomas M. Cover & Joy A. Thomas: 信息論領域的奠基性教材之一，對熵、信源編碼定理以及算術編碼的原理有嚴謹的數學闡述。 (ISBN-13: 978-0471241959)
ITU-T & ISO/IEC Standards Documents: 對于應用，可參考具體的國際标準文檔。例如：
- H.264/AVC (ISO/IEC 14496-10): 定義了基于上下文的自適應二進制算術編碼（CABAC）。
- JPEG 2000 (ISO/IEC 15444-1): 使用基于上下文的算術編碼器。
- JBIG2 (ISO/IEC 14492): 用于二值圖像壓縮，也采用算術編碼。 (标準文檔通常可在 ITU-T 和 ISO 官網購買或查閱摘要)
Encyclopedia of Algorithms (Springer): 提供算法（包括算術編碼）的标準化、權威性概述。 (https://link.springer.com/referencework/10.1007/978-3-642-27848-8)

網絡擴展解釋

算術編碼是一種高效的無損數據壓縮算法，其核心思想是将整個輸入數據流映射到[0,1)區間内的一個實數，通過動态調整區間範圍實現壓縮。以下是關鍵點解析：

一、基本原理

概率分配
每個符號（如字符、像素）根據出現概率分配區間。例如，符號A概率0.5，B概率0.3，C概率0.2，則初始區間劃分為A[0,0.5)、B[0.5,0.8)、C[0.8,1)。
區間疊代縮小
每輸入一個符號，算法根據其概率将當前區間按比例縮小。例如，若當前區間為[0.2,0.4)，輸入符號B（對應原劃分中的0.5~0.8），則新區間計算為：
$$ begin{aligned} text{新區間長度} &= 0.4 - 0.2 = 0.2 text{新區間起點} &= 0.2 + 0.5 times 0.2 = 0.3 text{新區間終點} &= 0.2 + 0.8 times 0.2 = 0.36 end{aligned} $$ 此時區間更新為[0.3,0.36)。

二、編碼與解碼流程

編碼過程
逐符號縮小區間，最終輸出一個最短二進制數（如區間中點）表示整個數據流。例如，數據流"BAC"可能最終映射到0.325。
解碼過程
根據相同概率表，從編碼值反推符號序列。例如，解碼0.325時，判斷其落在A/B/C哪個子區間，逐步還原出原始數據。

三、技術特點

高壓縮率：接近香農熵極限，尤其適合非均勻概率分布的數據。
自適應模型：支持動态調整符號概率（如根據已編碼數據實時更新統計）。
複雜度挑戰：需處理無限精度計算，實際通過整數運算和位擴展優化實現。

四、與霍夫曼編碼對比

特性	算術編碼	霍夫曼編碼
壓縮效率	更高（無整數比特約束）	較低（符號≥1比特）
實現複雜度	高（需浮點運算）	低（基于前綴碼表）
實時性	較慢	快

五、應用場景

常用于需要高壓縮比的領域，如：

圖像壓縮：JPEG2000标準中的熵編碼。
視頻編碼：H.265/HEVC中替代霍夫曼編碼。
文本壓縮：與概率模型結合優化存儲。

（注：由于未搜索到具體參考資料，以上内容基于通用信息整理。）