As there are 10 such symbols in the

As there are 10 such symbols in the sequence, we need a total of 10 bits to represent the
entire sequence—a reduction of a factor of three. The theory says we can always extract the
structure of the data by taking larger and larger block sizes; in practice, there are limitations
to this approach. To avoid these limitations, we try to obtain an accurate model for the
data and code the source with respect to the model. In Section 2.3, we describe some of
the models commonly used in lossless compression algorithms. But before we do that, let’s
make a slight detour and see a more rigorous development of the expression for average
information. While the explanation is interesting, it is not really necessary for understanding
much of what we will study in this book and can be skipped.

Kết quả (Việt) 1:

Vì có 10 biểu tượng như vậy trong chuỗi, chúng ta cần một tổng số là 10 bit đại diện cho cáctoàn bộ chuỗi — một giảm một yếu tố của ba. Lý thuyết nói chúng tôi luôn luôn có thể trích xuất cáccấu trúc dữ liệu bằng cách lấy kích thước lớn hơn và lớn hơn khối; trong thực tế, không có giới hạnvới cách tiếp cận này. Để tránh những hạn chế này, chúng tôi cố gắng để có được một mô hình chính xác cho cácdữ liệu và mã nguồn đối với các mô hình. Tại mục 2.3, chúng tôi mô tả một sốCác mô hình thường được sử dụng trong các thuật toán nén lossless. Nhưng trước khi chúng tôi làm điều đó, hãythực hiện một đường vòng nhẹ và thấy một phát triển khắt khe hơn của biểu thức cho trung bìnhthông tin. Trong khi những lời giải thích thú vị, nó không phải là thực sự cần thiết cho sự hiểu biếtphần lớn những gì chúng ta sẽ học trong cuốn sách này và có thể được bỏ qua.