INFORMATICA CdL in Scienze e Tecniche Psicologiche Parte I Informazione digitale (Che lingua parla un computer?) 1.

INFORMATICA CdL in Scienze e Tecniche Psicologiche Parte I Informazione digitale (Che lingua parla un computer?) 1

Sul libro... Console, Ribaudo, Avalle: Introduzione all’Informatica. Capitolo 2. – Introduzione  tutta – 2.1  tutto – 2.2  tutto tranne 2.2.2, 2.2.3 – 2.3  tutto – 2.4  tutto – 2.5  no 2

Computer Possiamo definire il computer come una macchina in grado di elaborare dei dati a partire da programmi che descrivono l’elaborazione da compiere. HARDWARE + SOFTWARE definiscono le capacità di un computer, cosa è in grado di fare. 3 HARDWARE (HW) La macchina. Tutto ciò che in un computer si può toccare fa parte dell’hardware. HARDWARE = corpo SOFTWARE (SW) I programmi che il computer esegue. SOFTWARE = mente

L’attività di un computer Un computer è in grado di elaborare dati esclusivamente rappresentati con numeri interi – È una limitazione imposta dal suo HARDWARE – Ma è una vera limitazione? – Come scopriremo in questa prima parte del corso, molte cose possono essere rappresentate come numeri. – Il limite non è sul tipo di informazione, ma sulla qualità 4 Dati in ingresso Dati elaborati in uscita

Tipi di informazione Esistono vari tipi di informazione, di natura e forma diversa, così come rappresentazioni diverse della stessa informazione – La scelta della rappresentazione è in genere vincolata al tipo di utilizzo ed al tipo di operazioni che devono essere fatte sulle informazione stesse 5

Tipi di informazione Il computer memorizza ed elabora informazioni che devono essere rappresentate in una forma gestibile – Rappresentazione digitale – Digitale deriva da digit che in inglese significa cifra, e digit deriva a sua volta dal latino digitus che significa dito. In definitiva digitale è ciò che è rappresentato con i numeri, che si contano appunto con le dita. 6

Tipi di informazione Mondo esterno 7 informazione rappresentazione digitale codifica decodifica Computer: memorizzazione, elaborazione

Rappresentazione digitale = rappresentazione binaria L’entità minima di informazione che possiamo trovare all’interno di un elaboratore prende il nome di bit – Binary digit – cifra binaria – Un bit può assumere due valori Rappresentazione binaria – Solo due simboli (0 e 1) 8

Perché la rappresentazione binaria? I due simboli (0 e 1) possono essere rappresentate da: – Due stati di polarizzazione di una sostanza magnetizzabile – Due stati di carica elettrica di una sostanza – … 9

Perché la rappresentazione binaria? I due simboli (0 e 1) possono essere rappresentate da: – … – Al passaggio/non passaggio di corrente attraverso un cavo conduttore – Al passaggio/non passaggio di luce attraverso un cavo ottico 10

Codifica dell’informazione Per poter rappresentare un numero maggiore di informazione si usano sequenze di bit Per esempio, per rappresentare quattro informazioni diverse possiamo utilizzare due bit che ci permettono di ottenere quattro configurazione distinte 00011011 Il processo secondo cui si fa corrispondere ad un’informazione una sequenze di bit prende il nome codifica dell’informazione 11

Codifica binaria Esempio: un esame può avere quattro possibili esiti: ottimo, discreto, sufficiente, insufficiente Codifico (due bit): – ottimo con00 – discreto con01 – sufficiente con10 – insufficiente con11 12

Codifica binaria Esempio: otto colori: nero, rosso, blu, giallo, verde, viola, grigio, arancione Codifico (tre bit): – nero con000 – rosso con001 – blu con010 – giallo con011 – verde con100 – viola con101 – grigio con110 – arancione con111 13

Codifica binaria Con 2 bit si codificano 4 informazioni (2 2 ) Con 3 bit si codificano 8 informazioni (2 3 ) … Con N bit si possono codificare 2 N informazioni differenti 14

Codifica binaria Se il problema è quello di dover rappresentare M informazioni differenti si deve selezionare il numero di N bit in modo tale che 2 N >= M Esempio: per rappresentare 40 informazioni differenti devo utilizzare 6 bit perché 2 6 = 64 – 5 bit non sono sufficienti perché 2 5 = 32 15

Codifica binaria Esiste una particolare aggregazione di bit che è costituita da 8 bit (2 8 = 256 informazioni) e prende il nome di byte Di solito si usano i multipli del byte 16 KiloKB2 10 (~ un migliaio, 1024 byte) MegaMB2 20 (~ un milione, 1KB x 1024 byte) GigaGB2 30 (~ un milliardo, 1MB x 1024 byte) TeraTB2 40 (~ mille milliardi, 1GB x 1024 byte)

Codifica dei caratteri Alfabeto latino – Lettere maiuscole e minuscole – Cifre numeriche (0, 1, 2, …, 9) – Simboli di punteggiatura (,. ; : ! “ ? …) – Segni matematici (+, -, {, [, >, …) – Caratteri nazionali (à, è, ì, ò, ù, ç, ñ, ö, …) può essere codificato usando un byte (220 caratteri circa) Il metodo di codifica più diffuso tra i produttori di hardware e di software prende il nome ASCII (American Standard Code for Information Interchange) 17

Codifica dei caratteri (ASCII) ASCIISimbolo 00000000NUL (spazio bianco) …… 00111110> 00111111? 01000000@ 01000001A 01000010B 01000011C …… 18

Codifica delle parole Parole sono sequenze di caratteri Codifica della parole cane 01100011 01100001 01101110 01100101 c a n e Il problema inverso: data una sequenza di bit, il testo che essa codifica può essere ottenuto nel modo seguente: – si divide la sequenza in gruppi di otto bit (byte) – si determina il carattere corrispondente ad ogni byte 19

Codifica dei caratteri Abbiamo considerato il codice: – ASCII: 8 bit per carattere ASCII base: usa solo 7 degli 8 bit (non codifica ad es. i caratteri nazionali) ASCII esteso: usa tutti gli 8 bit Un’altro codice: – UNICODE, 16 bit per carattere (ASCII + caratteri etnici) – Microsoft Windows usa un codice proprietario a 16 bit per carattere, simile ad UNICODE 20

Codifica delle immagini 21 Suddividiamo l’immagine mediante una griglia formata da righe orizzontali e verticali a distanza costante

Codifica delle immagini Ogni quadratino derivante da tale suddivisione prende il nome di pixel (picture element) e può essere codificato in binario secondo la seguente convenzione: – Il simbolo “0” viene utilizzato per la codifica di un pixel corrispondente ad un quadratino in cui il bianco è predominante – Il simbolo “1” viene utilizzato per la codifica di un pixel corrispondente ad un quadratino in cui il nero è predominante 22

Codifica delle immagini 23 0001000000 0011100000 0011111000 0000000000

Codifica delle immagini 24 0001000000 0011100000 0011111000 0000000000 Poiché una sequenza di bit è lineare, è necessario definire convenzioni per ordinare la griglia dei pixel in una sequenza. Assumiamo che i pixel siano ordinati dal basso verso l’alto e da sinistra verso destra 0000000000 0011111000 0011100000 0001000000

Codifica delle immagini 25 Non sempre il contorno della figura coincide con le linee della griglia. Quella che si ottiene nella codifica è un’approssimazione della figura originaria Se riconvertiamo la sequenza di stringhe 0000000000 0011111000 0011100000 0001000000 in immagine otteniamo:

Codifica delle immagini 26 La rappresentazione sarà più fedele all’aumentare del numero di pixel, ossia al diminuire delle dimensioni dei quadratini della griglia in cui è suddivisa l’immagine

Codifica delle immagini Assegnando un bit ad ogni pixel è possibile codificare solo immagini in bianco e nero Per codificare le immagini con diversi livelli di grigio oppure a colori si usa la stessa tecnica: per ogni pixel viene assegnata una sequenza di bit 27

Codifica delle immagini (grigio e colore) Per memorizzare un pixel non è più sufficiente un solo bit – Per esempio, se utilizziamo quattro bit possiamo rappresentare 2 4 = 16 livelli di grigio o 16 colori diversi – Mentre con otto bit ne possiamo distinguere 2 8 = 256, ecc. 28

L’uso del colore Il colore può essere generato componendo 3 colori: red, green, blue (codifica RGB) – Ad ogni colore si associa una possibile sfumatura – Usando 8 bit per ogni colore si possono ottenere 256 sfumature per il rosso, 256 per il blu e 256 per il verde che, combinate insieme, danno origine a circa 16,7 milioni di colori diversi (precisamente 16777216 colori) – Ogni pixel per essere memorizzato richiede 3 byte 29

Codifica delle immagini (riassumendo…) 1 pixel a 2 colori  1 bit 1 pixel a 256 colori  1 byte (1*8 bit) 1 pixel a 65535 colori  2 byte (2*8 bit) 1 pixel a 16 milioni di colori  3 byte (3*8 bit) 30

I pixel Il pixel corrispondono quindi ai punti di cui sono fatte le immagini Sono l’unità di informazione minima delle immagini 31

I bit e i byte… Bit e byte servono invece a definire lo spazio necessario per memorizzare l’immagine. 32

Qualità delle immagini digitali Due parametri di qualità: risoluzione e profondità del colore – La risoluzione indica la precisione con cui viene effettuata la suddivisione di un’immagine in pixel. La risoluzione si misura dunque in pixel. – La profondità del colore indica il numero di colori diversi che possono essere rappresentati È data dal numero di bit o byte utilizzati per rappresentare ciascun pixel La profondità del colore si misura quindi in bit o byte La dimensione dell’immagine è il numero di bit o byte che servono per memorizzarla – dimensione = risoluzione x profondità del colore – maggiore la qualità, maggiore la dimensione 33

Dimensione di un’immagine In questo esempio sto usando 160 pixel (20x8) 34 20 pixel in larghezza 8 pixel in lunghezza Sto inoltre usando 2 colori = 1 bit per pixel L’immagine occupa dunque 160x1=160 bit In byte: 160 bit = 160/8 byte = 20 byte

Qualità e dimensione 35 318x234 pixel 3 B per pixel (16M colori) 318x234x3 = 223236 B  218 KB 80x59 pixel 3 B per pixel (16M colori) 80x59x3 = 14160 B  14 KB 48x35 pixel 3 B per pixel (16M colori) 48x35x3 = 5040 B  5 KB 318x234 pixel 3 B per pixel (16M colori) 318x234x3 = 223236 B  218 KB 318x234 pixel 4 bit per pixel (16 colori) 318x234x4 = 297648 bit  36 KB 318x234 pixel 3 bit per pixel (8 colori) 318x234x3 = 223236 bit  27 KB

Esempio: fotocamera digitale La qualità delle immagini è espressa in MegaPixel (milioni di pixel) – I colori sono sempre 16 milioni (3 byte per pixel). 36  6.0 MegaPixel = 6 Milioni di pixel  Le proporzioni di una foto sono di solito di 4:3  Quindi al massimo la foto potrà avere una risoluzione di... 4A x 3A = 600000012A 2 = 6000000 A 2 = 500000A  700 risoluz. max.  2800 x 2100 dim.  6000000 x 3 B = 18 MB

Compressione delle immagini Le immagini codificate pixel per pixel sono dette immagini in grafica bitmap (mappa di bit) – Le immagini bitmap occupano parecchio spazio Esistono delle tecniche di compressione che permettono di ridurre le dimensioni – Sono essenzialmente modi “più furbi” di memorizzare le immagini, invece che elencare semplicemente i pixel che le compongono. – A volte comportano una riduzione della qualità dell’immagine che risulta impercettibile per l’occhio umano. Due modi diffusi di comprimere le immagini: GIF e JPEG 37

Compressione GIF GIF = Graphic Interchange Format – Applicabile quando i colori sono “pochi” (max 8 bit = 256 colori) – Invece di elencare i pixel uno per uno elenca il numero di pixel consecutivi di uno stesso colore. 38 BITMAP:9x6 R R R R R R R R R B B B B B B B B B V V V V V V V V V GIF:9x6 18 R 18 B 18 V

Compressione GIF Vantaggi – Se l’immagine ha pochi colori non viene “deteriorata” (compressione lossless) Svantaggi – Se l’immagine ha molti colori (es. una foto) bisogna ridurli, perdendo in qualità. Pertanto questo formato è preferibile per immagini dalle linee nette e con poche sfumature. 39

Compressione GIF 40 352 KB47 KB

Compressione JPEG JPEG = Joint Photographic Expert Group – Studiata appositamente per le fotografie – Si basa sul principio di rinunciare ad una parte dell’informazione presente nell’immagine (compressione lossy) quando quell’informazione non verrebbe comunque percepita dall’occhio umano. – Ovviamente se si esagera con la riduzione dell’informazione la perdita di qualità diventa percepibile. – Le idee su cui è basata (in breve): L’occhio umano è più sensibile alle variazioni di luminosità che di tonalità. Meglio dunque sacrificare le seconde. Tali variazioni di luminosità sono ben percepite su aree ampie, ma non su aree piccole (un singolo pixel molto più luminoso in mezzo ad altri più scuri non viene notato) 41

Compressione JPEG 42 352 KB38 KB23 KB

Grafica bitmap Un oggetto bitmap è memorizzato semplicemente come una griglia di pixel a ciascuno dei quali è associato un colore. Una volta disegnata una linea, essa non è più una “linea” ma solo un insieme di pixel sullo schermo, pertanto non è più possibile modificarne le coordinate. 43

Grafica bitmap L’immagine è descritta pixel per pixel Per ridurre l’occupazione di memoria, l’immagine è spesso compressa La qualità dipende da tanti fattori - numero di bit utilizzati per ciascun pixel - caratteristiche dell’immagine - algoritmo di compressione usato - fattore di ingrandimento sul video 44

Immagine bitmap (GIF) 45 L’ingrandimento fa perdere risoluzione

Grafica vettoriale Un oggetto vettoriale è costituito da una sequenza di segmenti, che vengono memorizzati registrando le coordinate delle estremità di ciascun segmento. Tali segmenti possono essere dritti o curvi, e possono essere uniti a formare una linea spezzata, aperta o chiusa. Un oggetto vettoriale ha inoltre degli attributi, come ad esempio il colore e lo spessore della linea, il riempimento se si tratta di una figura chiusa (ad es. un rettangolo), etc. Gli attributi sono memorizzati separatamente dalle coordinate, per cui una volta creato l’oggetto è possibile modificare le coordinate lasciando inalterati gli attributi, oppure modificare gli attributi senza cambiare la forma dell’oggetto. 46

Grafica vettoriale L’immagine è descritta da un algoritmo che permette di ricrearla La qualità è indipendente dal fattore di inrandimento L’ingrandimento non fa perdere la risoluzione 47

Immagine vettoriale 48

Codifica delle immagini Immagini complesse od irregolari: codifica bitmap (o raster) Immagini regolari: codifica vettoriale (es., SVG) Codifiche ibride (raster/vettoriale) – Codifiche standard: Postscript, PDF 49

Codifica di immagini in movimento Un filmato è una sequenza di immagini statiche (dette fotogrammi o frame). Per codificare un filmato si digitalizzano i suoi fotogrammi Tanto maggiore è il numero di fotogrammi tanto migliore apparirà la qualità del movimento I filmati in digitale possono essere molto pesanti 50

Compressione di immagini in movimento Si possono comprimere le immagini con le tecniche viste prima Si memorizza il primo fotogramma e nei successivi si memorizzano le differenze rispetto a quello iniziale Dopo un certo numero di fotogrammi si memorizza un nuovo fotogramma in modo completo Esempi di formati per il video: AVI, MOV Compressione: MPEG (Moving Picture Expert Group), differenza tra fotogrammi 51

Compressione di immagini in movimento CODEC (Compress or DECompress): sofrware in grado di codificare e decodificare un flusso di dati, come una sequenza video – MPEG, DIVX 52

Codifica dei suoni Fisicamente un suono è rappresentato come un’onda che descrive la variazione della pressione dell’aria nel tempo (onda sonora) che quando rilevata dall’orecchio viene trasformata in un particolare stimolo elettrico 53  Sull’asse delle ascisse viene rappresentato il tempo e sull’asse delle ordinate viene rappresentata la variazione di pressione corrispondente al suono stesso rappresentazione analogica

Codifica dei suoni Si effettuano dei campionamenti sull’onda (cioè si misura il valore dell’onda a intervalli di tempo costanti) e si codificano in forma digitale le informazione estratte da tali campionamenti 54 Quanto più frequentemente il valore di intensità dell’onda viene campionato, tanto più precisa sarà la sua rappresentazione Il numero di campioni raccolti per ogni secondo definisce la frequenza di campionamento che si misura in Hertz (Hz) rappresentazione analogica

Codifica dei suoni La sequenza dei valori numerici ottenuti dai campioni può essere facilmente codificata con sequenze di bit 55 La rappresentazione è tanto più precisa quanto maggiore è il numero di bit utilizzati per codificare l’informazione estratta in fase di campionamento

Codifica dei suoni Codifiche standard – WAV (MS-Windows), AIFF (Audio Interchange File Format, Apple) – MIDI – MP3 MIDI – Codifica le note e gli strumenti che devono eseguirle – Efficiente, ma solo musica, non voce MP3 – MPEG-3: variante MPEG per suoni – Grande diffusione, molto efficiente 56

Codifica dei numeri Il codice ASCII consente di codificare le cifre decimali da “0” a “9” fornendo in questo modo una rappresentazione dei numeri Per esempio: il numero 324 potrebbe essere rappresentato dalla sequenza di byte: 00110011 00110010 00110100 3 2 4 Ma questa rappresentazione non è efficiente e soprattutto non è adatta per eseguire le operazioni aritmetiche sui numeri Sono stati pertanto studiati codici alternativi per rappresentare i numeri in modo efficiente ed eseguire le usuali operazioni aritmetiche 57

Codifica dei numeri (il sistema decimale) La rappresentazione dei numeri con il sistema decimale può essere utilizzata come spunto per definire un metodo di codifica dei numeri all’interno degli elaboratori – Esempio: la sequenza di cifre 324 viene interpretato come: 3 centinaia + 2 decine + 4 unità 324 = 3 x 100 + 2 x 10 + 4 x 1 324 = 3 x 10 2 + 2 x 10 1 + 4 x 10 0 58

Codifica dei numeri (il sistema binario) La numerazione decimale quindi utilizza una notazione posizionale basata sul numero 10 La notazione posizionale può essere utilizzata in qualunque altro sistema di numerazione (con base diversa di 10) Per ogni sistema di numerazione si usa un numero di cifre uguale alla base 59

Conversione base 2  base 10 Esempio: la sequenza “1011” denota il numero 1 x 2 3 + 0 x 2 2 + 1 x 2 1 + 1 x 2 0 = 11 (in base 10) Esempio: la sequenza “10011” denota il numero 1 x 2 4 + 0 x 2 3 + 0 x 2 2 + 1 x 2 1 + 1 x 2 0 = 19 (in base 10) Per evitare ambiguità si usa la notazione 1011 2 = 11 10, 10011 2 = 19 10 60

Conversione base 10  base 2 Dato un numero N rappresentato in base dieci, la sua rappresentazione in base due sarà del tipo c m c m-1 c m-2 … c 1 c 0 (le “c i ” sono cifre binarie) Due modi per effettuare la conversione: – Un modo più empirico  più facile da ricostruire se non ci si ricorda come fare, ma anche più soggetto ad errori. Richiede anche di fare più calcoli a mente. – Un modo più formale  richiede di fare a mente calcoli semplicissimi (divisioni per due!); è però un po’meno intuitivo. 61

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 62 4096204810245122561286432168421

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 1.Scrivo un 1 nella casella corrispondente alla potenza più grande che però sia sotto il numero considerato (5712). 63 4096204810245122561286432168421 1

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 1.Scrivo un 1 nella casella corrispondente alla potenza più grande che però sia sotto il numero considerato (5712). 2.Questo 1 “vale” 4096 unità, quindi mi restano da distribuire 5712  4096=1616 unità 64 4096204810245122561286432168421 1

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 1.Scrivo un 1 nella casella corrispondente alla potenza più grande che però sia sotto il numero considerato (5712). 2.Questo 1 “vale” 4096 unità, quindi mi restano da distribuire 5712  4096=1616 unità 3.Ricomincio dal passo 1 con le unità che mi restano da distribuire, ossia 1616 65 4096204810245122561286432168421 1

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 1.Scrivo un 1 nella casella corrispondente alla potenza più grande che però sia sotto il numero considerato (1616). 66 4096204810245122561286432168421 11

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 1.Scrivo un 1 nella casella corrispondente alla potenza più grande che però sia sotto il numero considerato ( 592 ). 2.Questo 1 “vale” 512 unità, quindi mi restano da distribuire 592  512=80 unità 3.Ricomincio dal passo 1 con le unità che mi restano da distribuire, ossia 80 69 4096204810245122561286432168421 111

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 1.Scrivo un 1 nella casella corrispondente alla potenza più grande che però sia sotto il numero considerato (8). 2.Questo 1 “vale” 8 unità, quindi mi restano da distribuire 8  8=0 unità 3.Poiché non ho più unità da distribuire, ho finito. Riempio le caselle restanti con tutti 0. 72 4096204810245122561286432168421 1011001010000

Conversione base 10  base 2 Modo più empirico – Funziona se i numeri non sono troppo grossi! Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Scrivo tutte le potenze di 2 (corrispondenti alle posizioni delle cifre) che sono MINORI del numero: 73 1011001010000

Conversione base 10  base 2 Modo più formale – Funziona anche con numeri grandi Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Non ho bisogno di preparare prima le caselle, procedo infatti da destra a sinistra, allungando il numero a piacimento. 74

Conversione base 10  base 2 Modo più formale – Funziona anche con numeri grandi Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Non ho bisogno di preparare prima le caselle, procedo infatti da destra a sinistra, allungando il numero a piacimento. 1.Calcolo il quoziente e il resto della divisione per 2 del numero considerato (5712)  Il resto può essere solo 0 o 1, 0 se il numero è pari, 1 se il numero è dispari. In questo caso il resto è 0.  Il quoziente è la metà del numero: 2856. 75

Conversione base 10  base 2 Modo più formale – Funziona anche con numeri grandi Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Non ho bisogno di preparare prima le caselle, procedo infatti da destra a sinistra, allungando il numero a piacimento. 1.Calcolo il quoziente e il resto della divisione per 2 del numero considerato (5712)  Il resto può essere solo 0 o 1, 0 se il numero è pari, 1 se il numero è dispari. In questo caso il resto è 0.  Il quoziente è la metà del numero: 2856. 2.Scrivo il resto nella prima casella libera a destra 76 0

Conversione base 10  base 2 Modo più formale – Funziona anche con numeri grandi Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Non ho bisogno di preparare prima le caselle, procedo infatti da destra a sinistra, allungando il numero a piacimento. 1.Calcolo il quoziente e il resto della divisione per 2 del numero considerato (5712)  Il resto può essere solo 0 o 1, 0 se il numero è pari, 1 se il numero è dispari. In questo caso il resto è 0.  Il quoziente è la metà del numero: 2856. 2.Scrivo il resto nella prima casella libera a destra 3.Ricomincio dal passo 1 usando il quoziente (2856) 77 0

Conversione base 10  base 2 Modo più formale – Funziona anche con numeri grandi Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Non ho bisogno di preparare prima le caselle, procedo infatti da destra a sinistra, allungando il numero a piacimento. 1.Calcolo il quoziente e il resto della divisione per 2 del numero considerato (2856)  Il resto può essere solo 0 o 1, 0 se il numero è pari, 1 se il numero è dispari. In questo caso il resto è 0.  Il quoziente è la metà del numero: 1428. 78 0

Conversione base 10  base 2 Modo più formale – Funziona anche con numeri grandi Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Non ho bisogno di preparare prima le caselle, procedo infatti da destra a sinistra, allungando il numero a piacimento. 1.Calcolo il quoziente e il resto della divisione per 2 del numero considerato (1)  Il resto può essere solo 0 o 1, 0 se il numero è pari, 1 se il numero è dispari. In questo caso il resto è 1.  Il quoziente è la metà del numero: 0. 2.Scrivo il resto nella prima casella libera a destra 90 1011001010000

Conversione base 10  base 2 Modo più formale – Funziona anche con numeri grandi Prendo il numero da convertire. Es.: 5712 Non ho bisogno di preparare prima le caselle, procedo infatti da destra a sinistra, allungando il numero a piacimento. 1.Calcolo il quoziente e il resto della divisione per 2 del numero considerato (1)  Il resto può essere solo 0 o 1, 0 se il numero è pari, 1 se il numero è dispari. In questo caso il resto è 1.  Il quoziente è la metà del numero: 0. 2.Scrivo il resto nella prima casella libera a destra 3.Siccome sono arrivato a 0, termino il procedimento. 91 1011001010000

Notazione esadecimale Vale la pena menzionare un altro tipo di notazione: la notazione esadecimale, ossia in base 16 – Il principio è lo stesso della notazione decimale (base 10) e binaria (base 2) – Si usano 16 cifre: 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F Usata spesso in ambito informatico perché: – più compatta della notazione binaria (e anche di quella decimale!) – conversione esadecimale  binario molto semplice (cifra per cifra) 92 A93E 16 (43326 10 ) A 16 = 10 10 = 1010 2 9 16 = 9 10 = 1001 2 3 16 = 3 10 = 0011 2 E 16 = 14 10 = 1110 2 1010-1001-0011-1110 2

INFORMATICA CdL in Scienze e Tecniche Psicologiche Parte I Informazione digitale (Che lingua parla un computer?) 1.

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INFORMATICA CdL in Scienze e Tecniche Psicologiche Parte I Informazione digitale (Che lingua parla un computer?) 1.

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