Поиск самой сложной модели ( изображения ) по весу в байтах

Интуитивно понятно, что чем более упорядочена система, тем короче

описание, необходимое для определения типичного микросостояния.

Проще говоря, что чем больше повторов и закономерностей, тем легче описать систему и не важно что это, информация, или изображение, или данные любых видов.
архиваторы ищут повторы и обозначают ( эти повторы ) формулой.
самые простые изображения, и меньшие по весу, это сплошной цвет.

возьмём изображение 2 на 2 пикселя, цвет чёрный и белый.

Какое будет самое сложное изображение ? который архиватор не сможет сжать?

учитывая что jpeg - это и есть формат архивации.

2X2 = это значит что существует 2X2 = 4 варианта всех видов изображений 2 на 2 пикселя.

Вот это изображение 2X2 пикселя - весит 690 байт. И является самым сложным. Ведь никакой алгоритм архивации не сможет дальше это сжать.
Изображение увеличено в 40 раз.

Подобные работы, должны интересовать математиков, ведь это фундаментальная математика, о сжатии информации, для таких прорывов вроде "ИИ"

Поиск самой сложной модели ( изображения ) по весу в байтах Архивация, Математика, Длиннопост

Из 3X3 = 3X3X3X3 81 модель и самая сложная модель у этого изображения. вес 542 байта

4x4 модель

5X5 модели уже 15625 вариантов расположения точек. и вот самая сложная.

Дальше уж очень много моделей. и долго вычислять. Перейдём к цветным!

Самые лёгкие изображения это океаны и ровные поверхности

Потом идут побережья и города!

Потом идут горы, и горы имеют очень странные формы, и изображения плохо сжимаются алгоритмами архивации

Города тоже сложные по структуре, но города квадратные, алгоритмы архивации видят что квадратные дома и улицы одинаковые и сжимают изображение а вот горы сжать нельзя!

интересно соотносить ещё то, что горы результат движения и высокого давления материковых плит. горы имеют всё время разные формы, и такие изображения хуже всего сжимаются.