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Governor

A governor is a governing official, usually the executive (at least nominally, to different degrees also politically and administratively) of a non-sovereign level of government, ranking under the head of state. In federations, a governor may be the title of each appointed or elected politician who governs a constitutive state. In some countries the heads of the constitutive states, provinces, communities and regions may be titled "governor," although this is less common in parliamentary systems such as in some European nations and many of their former colonies, which use titles such as President of the Regional Council in France and minister-president in Germany. Other countries using different titles for sub-national units include Spain and Switzerland. The title also lies, historically, to executive officials acting as representatives of a chartered company which has been granted exercise of sovereignty in a colonial area, such as the British HEIC or the Dutch VOC. These companies operate as a major state within a state with its own armed forces. There can also be non-political governors: high ranking officials in private or similar governance such as commercial and non-profit management, styled governor(s), who simply govern an institution, such as a corporation or a bank. For example, in the United Kingdom and other Commonwealth countries there are prison governors ("warden" in the United States), school governors and bank governors. Though the legal and administrative framework of provinces, each administrated by a governor, was created by the Romans, the term governor has been a convenient term for historians to use in describing similar systems in antiquity. Indeed, many regions of the pre-Roman antiquity were ultimately replaced by Roman 'standardized' provincial governments after their conquest by Rome.

知事

知事は、支配している当局者、通常政府の非自主レベルで重役にふさわしいもの、国家元首の下のランキングで（名目上くだらないもの、政治的に、そして、行政的に異なる程度にも、で）す。連邦では、知事は構成する州を支配する各々の指定されたか選択政治家のタイトルであるかもしれません。数カ国では、構成する国、行政区、コミュニティと地方の上部は肩書のある「知事」であるかもしれません、しかし、これは若干のヨーロッパの国と彼らの旧植民地の多くで例えば議員内閣制でより一般的でありません。そして、それはタイトル（例えばフランスでの地域会議議長とドイツの大統領）を使用します。準全国単位のために異なるタイトルを使用している他の国は、スペインとスイスを含みます。タイトルも、歴史的に、植民地の地域（例えば英国のHEICまたはオランダのVOC）で主権の運動を与えられた特許会社の代表の役をしている執行当局に嘘をつきます。これらの会社は、それ自身の軍隊をもつ州の中の大きな状態として営業します。非政治的な知事が、いることもできます：非公式の高い上位の当局または商業で非営利の管理のような類似した自治は知事（s）のスタイルを整えました。そして、その人は単に機関（例えば会社または銀行）を支配します。たとえば、イギリスと他の連邦国で、刑務所所長（アメリカ合衆国の「監督官」）、学校理事と銀行知事がいます。行政区（各々知事によって管理される）の法律で管理のフレームワークがローマ人によって構築されたけれども、学期知事は歴史家が古代に類似したシステムを記述する際に使用するのに便利な語でした。本当に、予めローマの古代の多くの地域は、ローマによって彼らの征服の後、ローマ『標準化された』州政府と最終的に取り替えられました。

information

Information theory is a branch of applied mathematics and electrical engineering involving the quantification of information. Historically, information theory was developed to find fundamental limits on compressing and reliably communicating data. Since its inception it has broadened to find applications in many other areas, including statistical inference, natural language processing, cryptography generally, networks other than communication networks -- as in neurobiology, the evolution and function of molecular codes, model selection in ecology, thermal physics,quantum computing, plagiarism detection and other forms of data analysis. A key measure of information in the theory is known as information entropy, which is usually expressed by the average number of bits needed for storage or communication. Intuitively, entropy quantifies the uncertainty involved when encountering a random variable. For example, a fair coin flip (2 equally likely outcomes) will have less entropy than a roll of a die (6 equally likely outcomes). Applications of fundamental topics of information theory include lossless data compression (e.g. ZIP files), lossy data compression (e.g. MP3s), and channel coding (e.g. for DSL lines). The field is at the intersection of mathematics, statistics, computer science, physics, neurobiology, and electrical engineering. Its impact has been crucial to the success of the Voyager missions to deep space, the invention of the CD, the feasibility of mobile phones, the development of the Internet, the study of linguistics and of human perception, the understanding of black holes, and numerous other fields[citation needed]. Important sub-fields of information theory are source coding, channel coding, algorithmic complexity theory, algorithmic information theory, and measures of information. The main concepts of information theory can be grasped by considering the most widespread means of human communication: language. Two important aspects of a good language are as follows: First, the most common words (e.g., "a", "the", "I") should be shorter than less common words (e.g., "benefit", "generation", "mediocre"), so that sentences will not be too long. Such a tradeoff in word length is analogous to data compression and is the essential aspect of source coding. Second, if part of a sentence is unheard or misheard due to noise ? e.g., a passing car ? the listener should still be able to glean the meaning of the underlying message. Such robustness is as essential for an electronic communication system as it is for a language; properly building such robustness into communications is done by channel coding. Source coding and channel coding are the fundamental concerns of information theory. Note that these concerns have nothing to do with the importance of messages. For example, a platitude such as "Thank you; come again" takes about as long to say or write as the urgent plea, "Call an ambulance!" while clearly the latter is more important and more meaningful. Information theory, however, does not consider message importance or meaning, as these are matters of the quality of data rather than the quantity and readability of data, the latter of which is determined solely by probabilities. Information theory is generally considered to have been founded in 1948 by Claude Shannon in his seminal work, "A Mathematical Theory of Communication." The central paradigm of classical information theory is the engineering problem of the transmission of information over a noisy channel. The most fundamental results of this theory are Shannon's source coding theorem, which establishes that, on average, the number of bits needed to represent the result of an uncertain event is given by its entropy; and Shannon's noisy-channel coding theorem, which states that reliable communication is possible over noisy channels provided that the rate of communication is below a certain threshold called the channel capacity. The channel capacity can be approached in practice by using appropriate encoding and decoding systems.

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情報

情報理論は、情報の定量化を含んでいる応用数学と電気工学の分科です。歴史的に、情報理論は基本的な限度をデータを圧縮して、確実に伝えることで発見するために展開されました。その初めから、アプリケーションを統計的推論、自然言語処理、一般に暗号、コミュニケーションネットワーク以外のネットワークを含む多くの他の地域で見つけることは、広がりました ― 神経生物学、進化と分子コード、生態学の模範的な適任者、熱のphysics,quantumコンピューティング、剽窃発見とデータ分析の他の方式の機能の場合のように。理論の重要なかなりの情報は情報エントロピーとして知られています。そして、それは通常、保管またはコミュニケーションのために必要とされるビットの平均数によって表されます。直観的に、確率変数に遭遇するとき、エントロピーは関係する不確実性を定量化します。たとえば、公平なコインフリップ（2つの等しくありそうな結果）には、型（6つの等しくありそうな結果）のロールより少ないエントロピーがあります。情報理論の基本的な話題のアプリケーションは、無損失性データ圧縮（例えばZIPファイル）、損失性データ圧縮（例えばMP3）とチャンネルコーディング（例えばDSL線のために）を含みます。フィールドは、数学、統計、コンピューターサイエンス、物理学、神経生物学と電気工学の交差にあります。その影響は、深淵空間、CDの発明、携帯電話の実現可能性、インターネットの開発、言語学の、そして、人間の認識の研究、ブラックホールの理解と多数の他の場所［必要とされる表彰状］へのボイジャー派遣の成功にとって重要でした。情報理論の重要なサブフィールドは、ソースコーディング、チャンネルコーディング、アルゴリズムの複雑さ論、アルゴリズムの情報理論と情報の計測です。情報理論の主要な概念は、人間のコミュニケーションで最も広範囲にわたる手段を考慮することによってつかまれることができます：言語。良い言語の2つの重要な面は、以下の通りです：最初に、最も多くの一般語（例えば「」、「私」）はより少ない一般語（例えば、「平凡な」、「利益」、「生成」）より短くなければなりません、そのため、文はあまり長くありません。語長のそのような取引は、データ圧縮に類似していて、ソースコーディングの重要な面です。文のパートが聞いたこともないか、ノイズにより聞き違えたならば第2の？通過する車で例えばす？リスナーは、下にあるメッセージの意味を収集することがまだできなければなりません。そのような頑丈さは、それが言語に賛成であるのと同じくらい、電子通信システムにとって不可欠です;きちんとそのような頑丈さを通信に組み入れることは、チャンネルコーディングによってされます。ソースコーディングとチャンネルコーディングは、情報理論の基本的な懸念です。これらの懸念がメッセージの重要性とは無関係であることに注意すべきです。たとえば、「ありがとう、のような決まり文句;長い時間としてについての再び来られた」取得は、言うか、緊急の嘆願として、書きます ― 「救急車を呼んでください！」明らかに後者がより重要でより意味がある間。これらが量よりむしろデータの品質とデータの読みやすさの問題で、情報理論は、しかし、メッセージを重要性または意味と考えません。そして、それの後者は単に可能性だけで測定されます。情報理論は、通常、彼の有力な仕事（「CommunicationのMathematical Theory）でクロードシャノンによって1948年に基づいていたと考えられます。」、古典的な情報理論の中心模範は、騒がしいチャンネルの上の情報の伝送のエンジニアリング問題です。この理論で最も基本的な結果はシャノンのソースコーディング定理です。そして、それは、平均して、不確かなイベントの結果を意味するために必要なビットの数がそのエントロピーによって与えられると確認します;そして、シャノンは騒がしいチャンネルコーディング定理です、そしてそれは、信頼できるコミュニケーションが騒がしいチャンネルの上に可能である州はコミュニケーションの率が通信路容量と呼ばれている特定の閾値以下にあると定めました。

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