Općenito, postoji takva tema - frekvencijska analiza teksta. Tvrdi se da je za dati jezik učestalost pojavljivanja pojedinih slova u smislenom tekstu stabilna vrijednost. Kombinacije dva, tri (bigrami, trigrami) i četiri slova su također stabilne.
Ova činjenica je posebno korištena u kriptografiji za razbijanje šifri.
Nisam baš dobar u kriptografiji i jedino što mi pada na pamet je razbijanje šifre direktne zamjene. Moram reći, najprimitivnija šifra, kada se znakovi izvorne abecede korištene u poruci pretvaraju u druge znakove prema određenom pravilu. Takve bi šifre, inače, mogle da se otvaraju bez upotrebe statističke analize (gde su, da bi se umanjila greška, očigledno potrebni prilično veliki delovi teksta), već jednostavno nagađanjem nekih reči – pogledajte priču „Muškarci koji plešu“.
I završni dodir (opciono). Ponekad (skoro uvijek do sada) kalkulatoru treba dati opis - koji su parametri, koje formule koristi, i općenito, zašto je to sve - baš kao što ja sada radim. Da biste to učinili, napiše se članak, a kalkulator se umetne direktno u članak. Da biste napisali članak, odaberite stavku menija "Kreiraj ..." -> "Članak" na glavnoj stranici odjeljka "Moji kalkulatori" i počnite pisati. Da biste umetnuli kalkulator, pritisnite dugme sa velikim podvučenim slovom A i izaberite novokreirani kalkulator u dijalogu koji se otvori.
Pita „Neka jedu tortu“
Sastojci:
2 unce mlevenih badema,
6 unci brašna koje se samo diže,
2 kašičice praška za pecivo,
4 unce laganog muscovado šećera
150 ml kukuruznog ulja,
200-250 ml sojinog mleka,
korica dva limuna bez voska,
sok od dva limuna
1 kašika mirisne vode cvetova narandže,
1 kašičica prirodnog ekstrakta vanile.
Zagrijte rernu na 190 stepeni ili manje ako je rerna na ventilator.
Podmažite kalup za pitu. Duboki tiganj od šest inča je najbolji, ali bilo koji tiganj će poslužiti.
U posudu stavite brašno i prašak za pecivo, pa dodajte šećer. Umiješajte mljevene bademe i limunovu koricu. Dodajte puter i mlijeko. Što je manje tečnosti, to će jelo više ličiti na pitu nego na puding. Za ovu tortu ne morate mjeriti tečnosti sa 100% tačnosti.
Sada dodajte limunov sok i dobro promiješajte. Dodajte cvjetnu vodu i ekstrakt vanile, ponovo promiješajte. Rezultat bi trebao izgledati kao gusto tijesto bez kvasca.
Sipajte u kalup i stavite u rernu na četrdesetak minuta. Kora treba da bude smeđa, a fil veoma mekan. Izvadite iz tiganja, ohladite i ukrasite svježim listićima mente i jagodama.
Koje se pismo najčešće koristi u ruskom? A koji je najlakši način da saznate i dobijete najbolji odgovor
Odgovor od Viktora Edinovicha[gurua]
Jedini tačan odgovor! Nekada je svaki tipograf iz iskustva znao koji se font (slovo) najviše koristi prilikom kucanja.
Viktor Edinovich
Prosvetljeni
(38377)
br. Ja sam samo bivsi enciklopedista...
Odgovor od Elizaveta Ventsevich[guru]
Mislim "A".
Odgovor od Aleksandra Lapikova[guru]
prema stepenu istrošenosti tastature pisca
Odgovor od YolaFka[guru]
bukafka AAAAAAAAAAAA))))
Odgovor od BOBA BOBAHOB[guru]
Mislim da je slovo "X" dokaz? samo prošetaj ulicom
Odgovor od *
[stručnjak]
najčešće korištena 3 slova su U Y X
Odgovor od On[guru]
verovatno Komersant
Odgovor od Dyusmikeev Valery[guru]
Slovo a
Odgovor od &ʺ̱[guru]
Kako se svi šale. Naravno, slovo O!!!
Odgovor od Pavel Makagonov[guru]
O, pa E, pa I, pa A. Zatim suglasnici N, T, S, R, itd.
Morao sam da računam na osnovu velikog broja tekstova. Ne vjerujte huliganima.
Odgovor od Elena Strathberry[aktivan]
Naravno slovo R. Jer je u sredini tastature!! ! 🙂
Odgovor od Inga zajontz[guru]
uzimamo bilo koji rečnik, pre svega reči koje počinju sa "p", posle sa "r", posle sa "o", posle sa "T", na kraju najkarakterističnija reč za ruski je prostranost i jednostavnost
prema Dahlu
Odgovor od Alexander Reiser[guru]
Pokušajte da pogodite koje je slovo ruskog jezika najčešće?
Slovo O. Učestalost pojavljivanja – 0,090. Odnosno, u nizu od 1000 slova, slovo O će se pojaviti u prosjeku 90 puta.
Koja slova zauzimaju vodeće pozicije i najčešće se nalaze?
Samoglasnici. Oni su oni koji se najčešće nalaze u ruskom jeziku, čineći naš govor „melodičnim“. Iza O su slova E i E (zajedno nisu razdvojeni, jer prilikom pisanja često gube E). Učestalost pojavljivanja – 0,072. Iza njih su slova A i I. Učestalost pojavljivanja svakog od njih je 0,062.
Je li ovo dovoljno za dekodiranje teksta? U principu, da, ako smo sigurni da niz kodova sadrži tekst na ruskom u nekom od nama poznatih ili nepoznatih kodova. Ali uvek postoji izvesna verovatnoća da predstavljeni niz kodova nema nikakve veze sa ruskim jezikom. Da biste to potvrdili, trebate koristiti frekvencijski rječnik ruskih riječi.
Šta mislite, koja se riječ najčešće javlja u ruskom jeziku?
Iza veznika I slijede jednako kratki dijelovi govora - IN, NOT, OH, ON. Ali najčešće će, naravno, doći do jaza.
Dekodirani tekst se mora provjeriti za podudaranje korištenjem frekvencijskog rječnika. I tek sa manje-više potpunom podudarnošću možemo reći da je riječ o tekstu napisanom na ruskom.
Ovo daje 100% rezultat ako je tekst dovoljno velik. Ako govorimo o nekoliko riječi, frekvencija slova (a još više riječi) može biti poremećena. Šta učiniti u ovom slučaju? Čitaocu treba dati nekoliko opcija za izbor. Dekodirajte tekst pomoću jednog od najčešćih samoglasnika. Samoglasnici! Uvijek će se javljati češće od ostalih slova. Ako je tekst na ruskom jeziku koji je kodiran, onda je uspjeh zagarantovan.
Frekvencijska analiza je jedna od metoda kriptoanalize, zasnovana na pretpostavci postojanja netrivijalne statističke distribucije pojedinačnih znakova i njihovih sekvenci kako u otvorenom tekstu tako iu šifriranom tekstu, koji će se, do zamjene znakova, očuvati tokom proces šifriranja i dešifriranja.
Ukratko, frekvencijska analiza pretpostavlja da je učestalost pojavljivanja datog slova abecede u dovoljno dugim tekstovima ista za različite tekstove istog jezika. Štaviše, u slučaju monoalfabetske enkripcije, ako postoji znak sa sličnom vjerovatnoćom pojavljivanja u šifriranom tekstu, onda možemo pretpostaviti da je to navedeno šifrirano slovo. Slično razmišljanje se odnosi na bigrame (nizove od dva slova), trigrame u slučaju polialfabetskih šifri.
Metoda frekventne analize poznata je još od 9. stoljeća i također je povezana s imenom Al-Kindi. Ali najpoznatiji slučaj primjene takve analize je dešifriranje egipatskih hijeroglifa od strane J.-F. Šampolion 1822.
Ova vrsta analize zasniva se na činjenici da se tekst sastoji od riječi, a riječi od slova. Broj različitih slova u svakom jeziku je ograničen i slova se mogu jednostavno navesti. Važne karakteristike teksta su ponavljanje slova, parovi slova (digrami) i m-ok (m-grami) uopšte, kompatibilnost slova međusobno, smenjivanje samoglasnika i suglasnika i neke druge.
Ideja je da se prebroji broj pojavljivanja svakog nm mogućih m-grama u dovoljno dugačkim otvorenim tekstovima T=t1t2...tl, sastavljenim od slova abecede (a1, a2, ..., an). Istovremeno se pregledavaju uzastopni m-grami teksta:
t1t2...tm, t2t3... tm+1, ..., ti-m+1tl-m+2...tl.
Ako je broj pojavljivanja m-grama ai1ai2...cilj u tekstu T, a L ukupan broj izbrojanih m-grama, onda iskustvo pokazuje da za dovoljno velike L frekvencije
za dati m-gram malo se razlikuju jedni od drugih.
Zbog toga se relativna frekvencija smatra aproksimacijom vjerovatnoće P (ai1ai2...aim) pojave datog m-grama na slučajno odabranom mjestu u tekstu (ovaj pristup je usvojen u statističkom određivanju vjerovatnoće).
Donja tabela prikazuje učestalost pojavljivanja slova u ruskom jeziku (u procentima):
| Pismo abecede | Pismo abecede | Indikator frekvencije | |
|---|---|---|---|
| A | 0,062 | R | 0,04 |
| IN | 0,038 | T | 0,053 |
| D | 0,025 | F | 0,002 |
| I | 0,007 | C | 0,004 |
| I | 0,062 | Sh | 0,006 |
| TO | 0,028 | b, b | 0,014 |
| M | 0,026 | E | 0,003 |
| O | 0,09 | I | 0,018 |
Postoji mnemoničko pravilo za pamćenje deset najčešćih slova ruske abecede. Ova slova čine riječ HAIL.
Stabilne su i frekvencijske karakteristike bigrama, trigrama i četiri grama smislenih tekstova. Postoje posebne tabele koje pokazuju učestalost bigrama nekih abeceda. Na osnovu rezultata istraživanja koristeći takve tabele, naučnici su identifikovali najčešće bigrame i trigrame za rusku abecedu:
ST, ALI, EN, TO, NA, OV, NI, RA, VO, KO, STO, ENO, NOVO, TOV, OVO, OVA.
Iz bigramskih tabela možete lako izvući informacije o kompatibilnosti slova, tj. o preferiranim vezama slova jedno s drugim.
Rezultat takvog istraživanja je tabela u kojoj su najpoželjniji „susjedi“ smješteni lijevo i desno od svakog slova (u opadajućem redoslijedu učestalosti odgovarajućih bigrama). Takve tabele obično takođe ukazuju na omjer samoglasnika i suglasnika (u procentima) koji prethode (ili slijede) dato slovo.
| G | WITH | lijevo | Desno | G | WITH | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | 97 | l, d, k, t, v, r, n | A | l, n, s, t, r, v, k, m | 12 | 88 |
| 80 | 20 | ja, e, y, i, a, oh | B | o, s, e, a, p, y | 81 | 19 |
| 68 | 32 | i, t, a, e, i, o | IN | o, a, i, s, s, n, l, r | 60 | 40 |
| 78 | 22 | p, y, a, i, e, o | G | o, a, r, l, i, v | 69 | 31 |
| 72 | 28 | r, i, y, a, i, e, o | D | e, a, i, o, n, y, p, v | 68 | 32 |
| 19 | 81 | m, i, l, d, t, r, n | E | n, t, r, s, l, v, m, i | 12 | 88 |
| 83 | 17 | p, e, i, a, y, o | I | e, i, e, a, n | 71 | 29 |
| 89 | 11 | o, e, a i | Z | a, n, c, o, m, d | 51 | 49 |
| 27 | 73 | r, t, m, i, o, l, n | I | s, n, c, i, e, m, k, h | 25 | 75 |
| 55 | 45 | b, v, e, o, a, i, s | TO | o, a, i, p, y, t, l, e | 73 | 27 |
| 77 | 23 | g, v, s, i, e, o, a | L | i, e, o, a, b, i, yu, y | 75 | 25 |
| 80 | 20 | i, s, a, i, e, o | M | i, e, o, y, a, n, p, s | 73 | 27 |
| 55 | 45 | d, b, n, o | N | o, a, i, e, s, n, y | 80 | 20 |
| 11 | 89 | p, p, k, v, t, n | O | c, s, t, r, i, d, n, m | 15 | 85 |
| 65 | 35 | u, sa, y, a, i, e, o | P | o, p, e, a, y, i, l | 68 | 32 |
| 55 | 45 | i, k, t, a, p, o, e | R | a, e, o, i, y, i, s, n | 80 | 20 |
| 69 | 31 | s, t, v, a, e, i, o | WITH | t, k, o, i, e, b, s, n | 32 | 68 |
| 57 | 43 | h, y, i, a, e, o, s | T | o, a, e, i, b, v, r, s | 63 | 37 |
| 15 | 85 | p, t, k, d, n, m, r | At | t, p, s, d, n, y, w | 16 | 84 |
| 70 | 30 | n, a, e, o, i | F | i, e, o, a, e, o, a | 81 | 19 |
| 90 | 10 | y, e, o, a, s i | X | o, i, s, n, v, p, r | 43 | 57 |
| 69 | 31 | e, yu, n, a i | C | i, e, a, s | 93 | 7 |
| 82 | 18 | e, a, y, i, o | H | e, i, t, n | 66 | 34 |
| 67 | 33 | b, y, s, e, o, a, i, in | Sh | e, i, n, a, o, l | 68 | 32 |
| 84 | 16 | e, b, a, i, y | SCH | e, i, a | 97 | 3 |
| 0 | 100 | m, r, t, s, b, c, n | Y | l, x, e, m, i, v, s, n | 56 | 44 |
| 0 | 100 | n, s, t, l | b | n, k, v, p, s, e, o, i | 24 | 76 |
| 14 | 86 | s, s, m, l, d, t, r, n | E | n, t, r, s, k | 0 | 100 |
| 58 | 42 | b, o, a, i, l, y | YU | d, t, u, c, n, str | 11 | 89 |
| 43 | 57 | o, n, r, l, a, i, s | I | c, s, t, p, d, k, m, l | 16 | 84 |
Primjer: Analizirajmo tekst sljedećeg sadržaja
„SOKRAT iz Atine (469–399. p.n.e.) je poznati antički filozof, Platonov učitelj, oličenog ideala pravog mudraca u istorijskom sjećanju čovječanstva. Prva temeljna podjela istorije antičke filozofije na pre- i post- Sokratova filozofija je povezana sa imenom Sokrata („Presokratovci“), što odražava interesovanje ranih filozofa 6.–5. veka za prirodnu filozofiju, i naredne generacije sofista 5. veka za etičke i političke teme, od kojih je glavno bilo obrazovanje vrline i građanina.Sokrat je bio blizak sofističkom pokretu.Sokratovo učenje je bilo usmeno, svo slobodno vrijeme provodio je u razgovorima sa gostujućim sofistima i lokalnim građanima, političarima i običnim ljudima, prijateljima i stranci o temama koje su postale tradicionalne za sofističku praksu: šta je dobro a šta zlo, šta je lepo a šta ružno, šta je vrlina, a šta porok, da li se može naučiti biti dobar i kako se znanje stiče. o ovim razgovorima uglavnom zahvaljujući Sokratovim učenicima - Ksenofontu i Platonu.Osim njihovih spisa, postoje i fragmenti i dokazi o sadržaju "sokratskih dijaloga" drugih Sokrata, parodija na Sokrata u komediji Aristofanovi oblaci i niz opaski o Sokratu kod Aristotela. Problem pouzdanosti prikaza Sokratove ličnosti u sačuvanim djelima ključno je pitanje u svim studijama o njemu."
u polju za unos ovaj tekst i dobijamo odgovor
Sprovedena analiza teksta
Broj znakova u tekstu 1329
Broj mjesta 179
Broj cifara 6
Broj tačaka i zareza 25
Broj engleskih slova 4
Broj ruskih slova 1094
Statistika simbol po simbol i analiza učestalosti
Simbol se pojavljuje 179 puta. Učestalost 13,47%
Simbol o se pojavljuje 130 puta. Učestalost 9,78%
Simbol i pojavljuje se 117 puta. Učestalost 8,80%
Simbol a se pojavljuje 88 puta. Učestalost 6,62%
Simbol e se pojavljuje 86 puta. Učestalost 6,47%
Simbol c se pojavljuje 70 puta. Učestalost 5,27%
Simbol n se pojavljuje 70 puta. Učestalost 5,27%
Simbol t se pojavljuje 70 puta. Učestalost 5,27%
Simbol p pojavljuje se 55 puta. Učestalost 4,14%
Pretražite DPVA Engineering Handbook. Unesite svoj zahtjev:
Dodatne informacije iz DPVA Inženjerskog priručnika, odnosno ostalih pododjeljaka ovog odjeljka:
