𝌎Compression

Compression reduces the size of a representation of an object while preserving all or some of its information. Lossless compression loses no information and allows the original object to be reconstructed exactly, while lossy compression loses some. Information can only be compressed insofar as it has lawful regularities; noise, which has no regularities by definition, is incompressible.

β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€ COMPRESSION TOPOLOGY ANALYZER ─────────────────┐
β”‚ Information Density and Pattern Recognition                β”‚
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β”‚                                                           β”‚
β”‚ Lossless Compression:                                     β”‚
β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”       β”‚
β”‚ β”‚ Original    Compressed    Reconstructed          β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ AAABBBCCC β†’ 3A3B3C    β†’  AAABBBCCC             β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ Size: 9      Size: 6      Size: 9               β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ Info: 100%   Info: 100%   Info: 100%            β”‚       β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜       β”‚
β”‚                                                           β”‚
β”‚ Lossy Compression:                                        β”‚
β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”       β”‚
β”‚ β”‚ Original     Compressed    Reconstructed         β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ β–“β–“β–’β–’β–‘β–‘     β†’  β–ˆβ–ˆβ–ˆ     β†’   β–“β–“β–“                  β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ β–“β–’β–’β–‘β–‘β–‘        β–“β–“β–“         β–“β–“β–“                  β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ β–’β–’β–‘β–‘β–‘β–‘        β–‘β–‘β–‘         β–‘β–‘β–‘                  β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ Size: 48      Size: 12     Size: 12            β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ Info: 100%    Info: 85%    Info: 85%           β”‚       β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜       β”‚
β”‚                                                           β”‚
β”‚ Pattern vs. Noise Compression:                            β”‚
β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”       β”‚
β”‚ β”‚ Pattern:    1010101010 β†’ [10]Γ—5   (60% smaller) β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ Noise:      1001011100 β†’ 1001011100 (0% smaller)β”‚       β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜       β”‚
β”‚                                                           β”‚
β”‚ Compression Ratio vs. Pattern Recognition:                β”‚
β”‚ β”Œβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”       β”‚
β”‚ β”‚Ratioβ”‚                                          β”‚       β”‚
β”‚ β”‚100% β”‚    β–„β–„β–„                                   β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ 80% β”‚   β–„   β–„β–„β–„                                β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ 60% β”‚  β–„       β–„β–„β–„                             β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ 40% β”‚ β–„           β–„β–„β–„                          β”‚       β”‚
β”‚ β”‚ 20% β”‚β–„               β–„β–„β–„β–„                      β”‚       β”‚
β”‚ β”‚  0% └─────────────────────────> Pattern Strengthβ”‚       β”‚
β”‚ β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜       β”‚
β”‚                                                           β”‚
β”‚ Information Theory Metrics:                               β”‚
β”‚ β€’ Shannon Entropy: H = -βˆ‘ p(x) logβ‚‚ p(x)                 β”‚
β”‚ β€’ Compression Ratio = Compressed Size / Original Size     β”‚
β”‚ β€’ Information Retention = Recovered Info / Original Info  β”‚
β”‚                                                           β”‚
β”‚ [Analyze Pattern] [Compress Data] [Calculate Entropy]     β”‚
β””β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”˜

prediction-compression duality