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一串比特通常代表的是数字信息（numer…ica1informadon）。

假如你数数的时候，跳过所有不含1和0的数字，得出的结果会是：1，10，11，100，101，110，111，等等。

这些数字在二进制中代表了1，2，3，4，5，6，7等数字。

比特一向是数字化计算中的基本粒子，但在过去25年中，我们极大地扩展了二进制的语汇，使它包含了大量数字以外的东西。

越来越多的信息，如声音和影像，都被数字化了，被简化为同样的1和0。

把一个信号数字化，意味着从这个信号中取样。

如果我们把这些样本紧密地排列起来，几乎能让原状完全重现。

例如，在一张音乐光盘中，声音的取样是每秒44100次，声波的波形（waveform，声压的度数，可以像电压一样衡量）被记录成为不连贯的数字（这些数字被转换为比特）。

当比特串以每秒44100次的速度重现时，能以连续音重新奏出原本的音乐。

由于这些分别取样的连续音节之间间隔极短，因此在我们耳中听不出一段段分隔的音阶，而完全是连续的曲调。

黑白照片的情况也如出一辙。

你只要把电子照相机的道理想成是在一个影像上打出精密的格子（grid），然后记录每个格子的灰度就可以了。

假定我们把全黑的值设为1，全白的值设为255，那么任何明暗度的灰色都会介于这两者之间。

而由8个比特组成的二进制位组（称为一个字节，即byte）就正好有256种排列“1”和“0”的方式，也就是从 到11111111。

用这种严密的格子和细致的明暗度层次，你可以完美地复制出肉眼难辨真伪的图像。

但是，假如你采用的格子比较粗糙，或是明暗度的层次不够精细，那么你就会看到数字化的斧凿痕迹，也就是依稀可见的轮廓线条和斑驳的颗粒。

从个别的像素（pixel）中产生连续图像的道理，和我们所熟悉的物质世界的现象非常类似，只不过其过程更为精细而已。

物质是由原子组成的，但是假如你从亚原子（subatomic）的层次来观察经过处理的光滑的金属表面，那么你会看到许多坑洞。

我们眼中的金属所以光滑而坚实，只不过是因为其组成部分非常微小。

数字化产物也是如此。

但是，我们在日常生活中所体验的世界其实是非常“模拟化�