압축,compression

이것을 하는 소프트웨어,software 유틸리티,utilityarchiver{ 최선의 번역은? NdEn:archiver Ndict:archiver Ggl:archiver아카이버가 최선?..... WtEn:archive WtEn:archiver WtEn:archiving }라고 많이 불리는 .. (겹치는 경우가 많다)
(Unix_philosophy에 따라?) tar 와 gzip/bzip 처럼 archiving 과 compression 역할이 분담된 경우도 있지만.



1. Lempel-Ziv

Lempel-Ziv =,Lempel-Ziv =,Lempel-Ziv . Lempel-Ziv
{
렘펠-지브??

Sub:
LZW
Lempel-Ziv-Welch
{

}

}// Lempel-Ziv ...NN:Lempel-Ziv Bing:Lempel-Ziv Ggl:Lempel-Ziv

2. Sub: compression *

compression_algorithm
compression_method .. 이 둘은 차이 없는듯 / 보다는 전자가 더 체계적이고 후자가 더 넓은 의미같은데 - 압축을 할 어떤 방법이긴 한데 algorithm의 정의에 들어맞지는 않는?? - 그럼, 그런것은 뭐가 있을지?
방법은 간단한 반복 횟수 세기(RLE)부터
어떤 단위(문자나 바이트)의 빈도를 세어 서로 다른 비트수를 배정(명칭find. Ndict:shannon-fano huffman Google:shannon-fano huffman Google:Shannon-Fano coding Google:Huffman coding )
사전,dictionary을 만들어서 반복 패턴(~= 문자열)이 많이 나올 때 용량을 줄이는 (명칭find. Google:dictionary compression )
{
bmks en


}

compression_library
compression_
compression_
compression_
compression_

3. Sub: * compression

video_compression =,video_compression . video_compression
{
video compression


} // video compression Ggl:video compression

4. ...이하 sectionize 안함, TODO LATER


물질의 경우 압력,pressure을 가해 밀도,density를 높이는?
data(자료,data 데이터,data)/정보,information의 경우 더 적은 공간(이 때는 space : storage)에 효율적으로 저장하기 위한 방법?
bitstream의 length를 최소화하는.
이 때는 이름이 data_compression 이고
정보엔트로피를 유지하거나 약간 손해보더라도 더 큰 효율을 얻는 방법으로 나뉘는데,
전자가 loseless_compression 비손실압축 aka 무손실압축
loseless compression
후자가 lossy_compression 손실압축 ..... ? chk
lossy compression
Ndict:손실 비손실 압축 Google:손실 비손실 압축 Ndict:loseless lossy compression Ggl:loseless lossy compression
다른 번역들:
무손실 압축 방법 / 손실 있는 압축 방법[1]

compression = compressing 이 encoding (부호화,encoding or 인코딩,encoding tbd) 이고
uncompression = uncompressing = decompression = decompressing 이 decoding (복호화,decoding or 디코딩,decoding tbd)


programs


file formats




tmp bmks en

500'000€ Prize for Compressing Human Knowledge
http://prize.hutter1.net/
의 주최자? 는 Marcus_Hutter
{
Marcus Hutter

Homepage of Marcus Hutter
http://www.hutter1.net/home.htm

딥마인드 senior researcher
ANU honorary professor
https://en.wikipedia.org/wiki/AIXI

}

Rationale for a Large Text Compression Benchmark
https://mattmahoney.net/dc/rationale.html