20 أكتوبر 2025·8 دقيقة
نظرية المعلومات لكلود شانون في التقنيات الرقمية الحديثة
تعرف على أفكار كلود شانون الأساسية — البتات، الإنتروبيا، وسعة القناة — وكيف تدعم الضغط، تصحيح الأخطاء، الشبكات الموثوقة ووسائط الإعلام الرقمية الحديثة.
تعرف على أفكار كلود شانون الأساسية — البتات، الإنتروبيا، وسعة القناة — وكيف تدعم الضغط، تصحيح الأخطاء، الشبكات الموثوقة ووسائط الإعلام الرقمية الحديثة.
تستخدم أفكار كلود شانون في كل مرة ترسل فيها رسالة نصية، تشاهد فيديو، أو تتصل بشبكة واي‑فاي. ليس لأن هاتفك «يعرف شانن»، بل لأن الأنظمة الرقمية الحديثة بُنيت حول وعد بسيط: يمكن تحويل الرسائل الحقيقية الفوضويّة إلى بتات، ونقل تلك البتات عبر قنوات غير مثالية، واستعادة المحتوى الأصلي بدقة عالية.
نظرية المعلومات هي رياضيات الرسائل: كم من الاختيار (اللايقين) تحتوي الرسالة، كم يمكن تمثيلها بكفاءة، ومدى موثوقية نقلها حين يَعكر الضوضاء والتداخل والازدحام صفوها.
هناك رياضيات خلف ذلك، لكنك لست بحاجة أن تكون رياضياً لتفهم الحدس العملي. سنستخدم أمثلة يومية—مثل لماذا بعض الصور تنضغط أفضل من غيرها، أو لماذا مكالمتك قد تبدو جيدة حتى عندما الإشارة ضعيفة—لشرح الأفكار بدون صيغ ثقيلة.
تدور هذه المقالة حول أربعة أعمدة مستوحاة من شانن وتظهر عبر التكنولوجيا الحديثة:
بنهاية المقال، ستكون قادراً على التفكير بوضوح في المفاضلات الحقيقية: لماذا جودة الفيديو الأعلى تحتاج عرض نطاق أكبر، لماذا «عدد الأعمدة» لا يعني دائماً إنترنت أسرع، لماذا بعض التطبيقات تبدو فورية بينما أخرى تتلعثم، ولماذا كل نظام يصادف حدود—خاصة حد شانون الشهير حول مقدار البيانات الموثوقة التي يمكن لقناة حملها.
في 1948 نشر الرياضي والمهندس كلود شانون ورقة بعنوان متواضع—A Mathematical Theory of Communication—أعادت بشكل صامت تشكيل فهمنا لإرسال البيانات. بدلاً من اعتبار الاتصال فناً، عالجه كمشكلة هندسية: هناك مصدر ينتج رسائل، قناة تنقلها، الضوضاء تُفسدها، ومستقبل يحاول إعادة بناء ما أُرسل.
خطوة شانن الأساسية كانت تعريف المعلومة بطريقة قابلة للقياس ومفيدة للآلات. في إطاره، المعلومة ليست حول كم هي مهمة رسالة أو ماذا تعني؛ إنها حول كم هي مفاجِئة—كم من اللايقين يتم إزالته عند معرفتك للنتيجة.
إذا كنت تعرف بالفعل ما سيحدث، فالرسالة تحمل تقريباً لا معلومات. إذا كنت غير متأكد فعلاً، فإن معرفة النتيجة تحمل معلومات أكثر.
لقياس المعلومة، شاع شانن استخدام البت (اختصار binary digit). البت هو مقدار المعلومة اللازم لحل شكّ نعم/لا بسيط.
مثال: إذا سألت «هل الضوء مُضاء؟» ولم يكن لديك فكرة مسبقة، فالجواب (نعم أو لا) يمكن التفكير فيه كمقدّم 1 بت من المعلومة. العديد من الرسائل الحقيقية تُفكّك إلى سلاسل طويلة من هذه الخيارات الثنائية، ولهذا كل شيء من النص إلى الصور والصوت يمكن تخزينه ونقله كبتات.
تركز هذه المقالة على الحدس العملي وراء أفكار شانن ولماذا تظهر في كل مكان: الضغط، تصحيح الأخطاء، موثوقية الشبكات، وسعة القناة.
ما لن تفعله المقالة هو الخوض في براهين معقدة. لا تحتاج رياضيات متقدمة لفهم الخلاصة: بمجرد أن تستطيع قياس المعلومة، يمكنك تصميم أنظمة تقترب من أفضل كفاءة ممكنة—وغالباً بشكل مفاجئ قريب من الحدود النظرية التي وصفها شانن.
قبل الحديث عن الإنتروبيا أو الضغط أو تصحيح الأخطاء، من المفيد تثبيت بعض المصطلحات اليومية. أفكار شانن تصبح أسهل عندما تستطيع تسمية الأجزاء.
رمز هو «رمز واحد» من مجموعة متفق عليها. تلك المجموعة هي الأبجدية. في النص الإنجليزي، قد تكون الأبجدية حروفاً (بالإضافة للمسافة وعلامات الترقيم). في ملف حاسوبي، قد تكون الأبجدية هي قيم البايت 0–255.
رسالة هي تسلسل من الرموز من تلك الأبجدية: كلمة، جملة، ملف صورة، أو تدفق عينات صوتية.
للحفاظ على البساطة، تخيّل أبجدية صغيرة: {A, B, C}. قد تكون رسالة مثل:
A A B C A B A ...
بت هو رقم ثنائي: 0 أو 1. تخزن الحواسيب وتنقل البتات لأن العتاد يمكنه تمييز حالتين بشكل موثوق.
ترميز هو قاعدة لتمثيل الرموز باستخدام بتات (أو رموز أخرى). مثلاً، مع أبجدية {A, B, C}، أحد الترميزات الثنائية الممكنة هو:
الآن أي رسالة من A/B/C يمكن تحويلها إلى تيار من بتات.
تُخلط هذه المصطلحات كثيراً:
الرسائل الحقيقية ليست عشوائية: بعض الرموز تظهر أكثر من غيرها. افترض أن A تحدث 70% من الوقت، B 20%، C 10%. ستعطي خطة ضغط جيدة عادةً رموز بت أقصر للرموز الشائعة (A) ورموز أطول للنادرة (C). تلك «اللاتماثل» هي ما ستوضحه لاحقاً الإنتروبيا.
الفكرة الأكثر شهرة لشانن هي الإنتروبيا: طريقة لقياس كم من «المفاجأة» في مصدر معلومات. ليست المفاجأة بمعنى العاطفة—بل المفاجأة بمعنى عدم القدرة على التنبؤ. كلما كانت الرموز اللاحقة أقل قابلية للتنبؤ، كلما حملت معلومات أكثر عند وصولها.
تخيّل أنك تتابع رميات عملة.
هذا التأطير كـ "مفاجأة متوسطة" يتطابق مع الأنماط اليومية: ملف نص به مسافات متكررة وكلمات شائعة يكون أسهل في التنبؤ من ملف أحرف عشوائية.
يعمل الضغط عبر إعطاء رموز أقصر للرموز الشائعة ورموز أطول للنادرة. إذا كان المصدر قابل للتنبؤ (إنتروبيا منخفضة)، يمكنك الاعتماد على الرموز القصيرة معظم الوقت وتوفير المساحة. إذا اقترب المصدر من العشوائية (إنتروبيا عالية)، المساحة للتقليص تكون قليلة لأن لا شيء يظهر بما يكفي ليستغل.
بين أنشانن أن الإنتروبيا تضع علامة قياسية مفاهيمية: إنها الحد الأدنى الممكن متوسطاً لعدد البتات لكل رمز يمكن تحقيقه عند ترميز بيانات من ذلك المصدر.
مهم: الإنتروبيا ليست خوارزمية ضغط. لا تخبرك بالضبط كيف تضغط ملفاً. تخبرك بما هو ممكن نظرياً—ومتى تكون قريباً من الحد.
الضغط يحدث عندما تأخذ رسالة يمكن وصفها بأقل بتات فعلاً، وتفعل ذلك. البصيرة الأساسية لشانن أن البيانات ذات الإنتروبيا المنخفضة (قابلة للتنبؤ أكثر) لها «مساحة» لتقليصها، بينما البيانات ذات الإنتروبيا العالية لا.
التكرارات الواضحة هي المكسب الواضح: إذا يحتوي الملف نفس السلاسل مراراً، يمكنك تخزينها مرة واحدة والإشارة إليها مرات متعددة. لكن حتى دون تكرارات واضحة، توزيع رموز غير متساوٍ يساعد.
إذا كان النص يستخدم "e" أكثر بكثير من "z"، أو سجل يحتوي طوابع زمنية وكلمات مفتاحية متكررة، فلن تحتاج إلى إنفاق نفس عدد البتات على كل حرف. كلما زاد عدم التماثل في الترددات، زاد قابلية التنبؤ، وزادت قابلية الضغط.
طريقة عملية لاستغلال التفاوت في الترددات هي الترميز بطول متغير:
فعل ذلك بعناية يخفض متوسط البتات لكل رمز دون فقدان المعلومات.
الضواغط الخالية من الفاقد في العالم الحقيقي غالباً تمزج أفكاراً متعددة، لكن ستسمع عادةً عن هذه العائلات:
الضغط بدون فقد يعيد الأصلي تماماً (مثلاً ZIP، PNG). ضروري للبرمجيات والوثائق وأي شيء خطأ بسيط فيه قد يكون مهماً.
الضغط بفقد يتخلى عمداً عن معلومات لا يلاحظها البشر غالباً (مثلاً صور JPEG، صوت MP3/AAC). الهدف يتحول من "إعادة نفس البتات" إلى "نفس التجربة"، ما يحقق ملفات أصغر بكثير عبر إزالة تفاصيل إدراكية ثانوية.
كل نظام رقمي يقوم على افتراض هشّ: 0 يبقى 0، و1 يبقى 1. في الواقع، قد تنقلب البتات.
في الإرسال، يمكن للتداخل الكهربائي، إشارة واي‑فاي ضعيفة، أو ضوضاء الراديو أن تدفع الإشارة عبر العتبة فتُفسَّر بشكل خاطئ. في التخزين، تأثيرات فيزيائية صغيرة—تآكل فلاش، خدوش على وسائط بصرية، أو إشعاع عابر—قد تغير حالة مشحونة أو مغناطيسية.
لأن الأخطاء حتمية، يضيف المهندسون عمداً زائدة: بتات إضافية لا تحمل "معلومة جديدة" لكنها تساعد على اكتشاف أو إصلاح التلف.
بت التكافؤ (Parity) — كشف سريع. أضف بت واحد ليكون إجمالي عدد الواحدات زوجياً (parity زوجي) أو فردياً. إذا انقلبت بت واحدة، يفشل فحص التكافؤ.
الملخص الاختباري (Checksum) — كشف أفضل للوحدات. بدلاً من بت واحد، احسب رقم صغير من حزمة أو ملف (مثل جمعي، CRC). يعيد المستقبل الحساب ويقارن.
كود التكرار (Repetition code) — تصحيح بسيط. أرسل كل بت ثلاث مرات: 0 يصبح 000، 1 يصبح 111. يستخدم المستقبل تصويت الأغلبية.
كشف الخطأ يجيب: "هل حدث شيء؟" شائع عندما تكون عمليات الإعادة رخيصة—مثل حزم الشبكة التي يمكن إعادة إرسالها.
تصحيح الخطأ يجيب: "ما هي البتات الأصلية؟" يُستخدم عندما تكون الإعادة مكلفة أو مستحيلة—مثل الصوت المباشر عبر رابط ضوضائي، الاتصالات الفضائية، أو قراءة بيانات من تخزين قد تعيد نفس الخطأ.
الزائدة تبدو مضيعة، لكنها السبب الذي يجعل الأنظمة الحديثة سريعة وموثوقة رغم العتاد غير الكامل والقنوات المزعجة.
عندما ترسل بيانات عبر قناة حقيقية—واي‑فاي، خلوّي، كابل USB، وحتى قرص صلب—الضوضاء والتداخل يمكن أن تقلب بتات أو تُطمس الرموز. وعد شانن الكبير كان مفاجئًا: الاتصال الموثوق ممكن حتى عبر قنوات صاخبة، بشرط ألا تدفع الكثير من المعلومات عبرها.
سعة القناة هي "حد السرعة" للقناة: أقصى معدل (بت في الثانية) يمكنك أن تنقل به معلومات مع إمكانية جعل الأخطاء تقترب من الصفر، بالنظر لمستوى الضوضاء وقيود مثل النطاق الترددي والطاقة.
ليست نفس سرعة الرموز الخام (كمية تبديل الإشارة). هي عن كم من المعلومة المعنى يصل بعد الضوضاء—عندما تستخدم ترميزات وطرائق تصحيح ذكية.
حد شانون هو اسم عملي للحد: تحته يمكنك (نظرياً) جعل الاتصالات موثوقة قدر ما تشاء؛ فوقه لا يمكنك—الأخطاء ستبقى مهما كانت الحيلة.
يصرف المهندسون جهداً كبيراً للاقتراب من الحد عبر تعديل التضمين (modulation) وشيفرات تصحيح الأخطاء. أنظمة حديثة مثل LTE/5G وواي‑فاي تستخدم شيفرات متقدّمة لتعمل قرب هذا الحد بدل إهدار الطاقة أو النطاق بكثرة.
فكّر فيها كحزم نقل في شاحنة على طريق وعرة:
شانن لم يعطنا كود «الأفضل» الوحيد، لكنه أثبت أن الحد موجود—وأن السعي تحته مجدٍ.
نظرية شانن لقناة الضوضاء عادة تُلخّص بوعد: إذا أرسلت بيانات بمعدل أقل من سعة القناة فهناك شيفرات تجعل الأخطاء نادرة جداً. الهندسة الواقعية تتعلّق بتحويل ذلك "البرهان على الوجود" إلى حلول عملية تناسب رقاقات، بطاريات، ومواعيد نهائية.
معظم الأنظمة الحقيقية تستخدم شيفرات كتلية (تحمي قطعة من البتات في آن واحد) أو شيفرات متدفقة (تحمي تسلسلًا مستمراً).
مع الشيفرات الكتلية تضيف زائدة مصممة بعناية لكل كتلة حتى يستطيع المستقبل اكتشاف وتصحيح الأخطاء. مع التشويش (interleaving) تعيد ترتيب البتات/الرموز بحيث ينتشر انفجار ضوضاء (أخطاء متتالية) إلى أخطاء متباعدة ضمن كتل متعددة—مهم جداً في اللاسلكي والتخزين.
فاصل كبير آخر هو كيف يقرّر المستقبل ما سمعه:
القرارات الناعمة تعطي معلومات أكثر للمفكك ويمكن أن تحسّن الموثوقية كثيراً، خاصة في الواي‑فاي والخلوّي.
من الاتصالات الفضائية البعيدة (حيث إعادة الإرسال مكلفة أو مستحيلة) إلى الأقمار الصناعية، الواي‑فاي، و5G، شيفرات تصحيح الأخطاء هي الجسر العملي بين نظرية شانن وواقع القنوات المزعجة—تبادل بتات وحسابات إضافية مقابل مكاسب في معدل الأخطاء المنخفض، مكالمات أقل مقطوعة، تنزيلات أسرع، وروابط أكثر موثوقية.
الإنترنت تعمل رغم أن الروابط الفردية غير مثالية. الواي‑فاي يتلاشى، الإشارة الخلوية تُحجب، والنحاس والألياف لا تزال تحتمل ضوضاء واختلالات. رسالة شانن الأساسية—الضوضاء حتمية، لكن الموثوقية ممكنة—تظهر في الشبكات كمزيج دقيق من كشف/تصحيح الأخطاء وإعادة الإرسال.
تقسم البيانات إلى حزم حتى يمكن للشبكة التجاوز عن المشاكل واسترداد الخسائر دون إعادة إرسال كل شيء. كل حزمة تحمل بتات إضافية (رؤوس وملخصات) تساعد المستقبل على تقرير ما إذا ما وصل ما أرسِل بثقة.
نمط شائع هو ARQ (Automatic Repeat reQuest):
عندما تكون الحزمة خاطئة، لديك خياران رئيسيان:
يمكن أن يقلّل FEC التأخير على الروابط التي تكون فيها إعادة الإرسال مكلفة (كمون عالي، فقد متقطع). ARQ يكون فعّالاً عندما تكون الخسائر نادرة، لأنك لا تجهد كل حزمة بزائدة كبيرة.
آليات الموثوقية تستهلك السعة: بتات إضافية، حزم إضافية، وانتظار. الإعادات تزيد الحمل، ما قد يزيد الازدحام؛ الازدحام بدوره يزيد التأخير والفقدان، مما يطلق المزيد من الإعادات.
تصميم شبكات جيد يهدف إلى توازن: قدر كافٍ من الموثوقية لتسليم البيانات الصحيحة، مع إبقاء النفقات العامة منخفضة حتى تحافظ الشبكة على الإنتاجية تحت ظروف متغيرة.
طريقة مفيدة لفهم الأنظمة الرقمية الحديثة هي أن تراها كسلسلة ذات مهمّتين: تصغير الرسالة وجعل الرسالة تصمد في الرحلة. بصيرة شانن الأساسية أنها غالباً ما تسمح بالتفكير في هذين الأمرين كطبقتين مستقلتين—حتى لو أن المنتجات الحقيقية تخلط بينهما أحياناً.
تبدأ بـ "مصدر": نص، صوت، فيديو، قراءات حسّاس. ترميز المصدر يزيل البنية المتوقعة حتى لا تهدر بتات. قد يكون ذلك ZIP للملفات، AAC/Opus للصوت، أو H.264/AV1 للفيديو.
الضغط هو المكان الذي تظهر فيه الإنتروبيا عملياً: كلما كان المحتوى أكثر قابلية للتنبؤ، كلما احتجت بتات أقل في المتوسط.
ثم يجب أن تعبر البتات المضغوطة قناة صاخبة: واي‑فاي، خلوّي، ألياف، كابل USB. ترميز القناة يضيف زائدة مصممة بعناية حتى يستطيع المستقبل اكتشاف وتصحيح الأخطاء. هذا عالم CRCs، Reed–Solomon، LDPC، وطرق تصحيح أمامي أخرى.
أظهر شانن أن، نظرياً، يمكنك تصميم ترميز المصدر ليقترب من أفضل ضغط ممكن، وترميز القناة ليقترب من أفضل موثوقية حتى سعة القناة—باستقلالية. في التطبيق العملي، لا يزال هذا الفصل طريقة جيدة لتشخيص الأنظمة: إذا كانت الأداء سيئاً، يمكنك التساؤل عمّا إذا كنت تخسر كفاءة في الضغط (ترميز المصدر)، أو تفقد موثوقية على الرابط (ترميز القناة)، أو تدفع كثيراً في الكمون عبر الإعادات والتخزين المؤقت.
عند بث فيديو، يستخدم التطبيق كوديك لضغط الإطارات. عبر واي‑فاي قد تُفقد أو تُفسد حزم، لذلك يضيف النظام كشف أخطاء، أحياناً FEC، ثم يستخدم إعادة الإرسال (ARQ) عند الحاجة. إذا ساء الاتصال، قد يتحول المشغّل إلى تدفق بمعدل بت أقل.
الأنظمة الحقيقية تُمزج الفصل لأن الوقت مهم: الانتظار لإعادة الإرسال قد يسبب تخزيناً مؤقتاً، وظروف اللاسلكي تتغير بسرعة. لذلك تجمع أقنيات البث بين اختيارات الضغط، الزائدة، والتكيف معاً—ليست مفصولة تماماً، لكنها ما تزال موجهة بنموذج شانن.
نظرية المعلومات تُستشهد بها كثيراً، وبعض الأفكار تُبسّط بشكل مفرط. هنا سوء فهم شائع—والمفاضلات الحقيقية التي يتخذها المهندسون عند بناء أنظمة ضغط، تخزين، وشبكات.
في الكلام اليومي، «عشوائي» قد يعني "فوضوي" أو "غير متوقع". إنتروبيا شانن أضيق: تقيس المفاجأة بالنسبة إلى نموذج احتمالي.
الإنتروبيا ليست شعوراً؛ إنها رقم مربوط بافتراضات عن سلوك المصدر.
الضغط يزيل الزائدة. تصحيح الأخطاء غالباً يضيف زائدة عمدًا حتى يستطيع المستقبل استرداد التلف.
هذا يخلق توتراً عملياً:
سعة القناة تقول إن لكل قناة سقف موثوق تحت ظروف الضوضاء المعطاة. تحت ذلك السقف يمكن جعل معدلات الخطأ ضئيلة جداً؛ فوقه، الأخطاء لا مفر منها مهما كانت الحيلة.
لهذا السبب «موثوق تماماً بأي سرعة» غير ممكن: زيادة السرعة عادةً تعني قبول احتمال خطأ أعلى، أو كمون أعلى (إعادة إرسال أكثر)، أو نفقات أعلى (ترميز أقوى).
عند تقييم منتج أو معماريات، اسأل:
ضبط هذه الأربعة أهم من حفظ الصيغ.
رسالة شانن الأساسية أن المعلومة يمكن قياسها، نقلها، حمايتها، وضغطها باستخدام مجموعة صغيرة من الأفكار.
الشبكات وأنظمة التخزين الحديثة هي عملياً مفاضلات دائمة بين المعدل، الموثوقية، الكمون، والحساب.
إذا كنت تبني منتجات حقيقية—واجهات برمجة تطبيقات، ميزات بث، تطبيقات موبايل، خطوط أنابيب تتبع—إطار شانن مفيد كقائمة تصميم: اضغط ما يمكنك، احمِ ما يجب، وكن صريحاً تجاه ميزانية الكمون/الإنتاجية. أحد الأمثلة العملية يظهر فوراً عندما تنمذج نظامًا من الطرف إلى الطرف بسرعة ثم تتكرر: بمنصة ترميز مثل Koder.ai، يمكن للفرق إنشاء تطبيق ويب React، خادم Go مع PostgreSQL، وحتى عميل Flutter موبايل من مواصفات مدفوعة بالمحادثة، ثم اختبار مفاضلات العالم الحقيقي مبكراً (حجم الحمولة، الإعادات، سلوك التخزين المؤقت). ميزات مثل وضع التخطيط، اللقطات، والتراجع تجعل التجريب بتغييرات "موثوقية أقوى مقابل نفقات أقل" أسهل دون فقدان الزخم.
القراءة المتعمقة مجزية بالنسبة لـ:
للاستمرار، تصفّح الشروحات ذات الصلة في /blog، ثم تفقد /docs لمعرفة كيف يكشف منتجنا عن إعدادات وواجهات برمجة تطبيقات متعلقة بالاتصال والضغط. إذا كنت تقارن الخطط أو حدود الإنتاجية، /pricing هي المحطة التالية.
التحرك الأساسي لشانن كان تعريف المعلومة على أنها انخفاض اللايقين، لا كمعنى أو أهمية. هذا يجعل المعلومات قابلة للقياس، ما سمح للمهندسين بتصميم أنظمة تستطيع:
البت هو مقدار المعلومة اللازم لحل شكّ نعم/لا واحد. الأجهزة الرقمية قادرة على تمييز حالتين بشكل موثوق، لذا تُحوّل أنواع البيانات المختلفة إلى سلاسل طويلة من 0 و1 (بتات) لتخزينها ونقلها بنفس الطريقة.
الإنتروبيا هي مقياس لـمتوسط عدم القدرة على التنبؤ بمصدرٍ ما. أهميتها أنها تتنبأ بالضغط:
الإنتروبيا ليست أداة ضغط؛ إنها معيار لما هو ممكن متوسطاً.
الضغط يقلل الحجم عبر استغلال الأنماط وتوزيعات الرموز غير المتكافئة.
الترميز: تحويل البيانات إلى تمثيل متفق عليه (مثلاً UTF‑8 أو تحويل رموز إلى بتات).
الضغط: ترميز يقلل متوسط عدد البتات عبر استغلال القابلية للتنبؤ.
التشفير: تشفير البيانات بمفتاح للسرية؛ عادةً يجعل البيانات تبدو عشوائية ويجعل الضغط أصعب.
لأن القنوات ووسائط التخزين غير مثالية — التداخل، الإشارة الضعيفة، تآكل الذاكرة — قد تنقلب بتات. يضيف المهندسون زائدة (بتات إضافية) حتى يستطيع المستقبل:
هذه البتات «الإضافية» هي ثمن الموثوقية.
كشف الخطأ يخبرك أن "هناك خطأ" (مفيد عندما يمكن إعادة الإرسال، مثل حزم الشبكة).
تصحيح الخطأ يعيد تكوين البيانات الأصلية (مفيد عندما تكون إعادة الإرسال مكلفة أو مستحيلة، مثل البث الفضائي أو التخزين).
الأنظمة العملية غالباً تجمع بينهما: تكشف أولاً، تصلح بعض الحالات محلياً، وتعيد الإرسال إذا لزم الأمر.
سعة القناة هي أقصى معدل (بت/ث) يمكنك إرساله بينما تجعل معدلات الخطأ تقترب قدر الإمكان من الصفر، بالنظر إلى الضوضاء وقيود العرض والطاقة.
حد شانون: تحت هذه الحدود يمكنك (نظرياً) جعل الاتصالات موثوقة بقدر ما تريد؛ فوقها ستبقى أخطاء مهما حاولت.
لهذا السبب إشارات أقوى أو خطوط بها «أشرطة» أكثر لا تعني دائماً سرعة أعلى إذا كنت قريباً من حدود أخرى (ازدحام، تشويش، اختيارات الترميز).
تجزئ الشبكات البيانات إلى حزم وتستخدم مزيجاً من:
الموثوقية ليست مجانية: الإعادة والبتات الإضافية تقلل السعة المتاحة، خاصة عند الازدحام أو ظروف لاسلكية سيئة.
لأنك تتعامل مع مفاضلة بين المعدل، الموثوقية، الكمون، والتكاليف:
تتكيف تطبيقات البث عادةً بمعدل البت والحماية حسب تغير ظروف الواي‑فاي/الخلوية للبقاء عند أفضل نقطة من تلك المفاضلة.