Deux objets remarquables, la cruche cérémonielle de Brno en Moravie et un vase peint de l’aire celtibérique de Numance en Espagne livrent deux variantes différentes de la représentation de l’année fondée sur les observations du ciel étoilé : la cruche de Brno illustre les astres qui correspondent aux deux grandes fêtes de l’année – Samain (début de l’année et de la saison sombre, hivernale) et Belteine (début de la saison claire, estivale) – et aux deux solstices ; le vase de Numance présente une séquence fondée sur les deux aspects principaux – hivernal (taureau noir) et estival (taureau clair) de la constellation du Taureau. Malgré la distance géographique considérable et l’appartenance à des faciès culturels celtiques très différents, ces deux oeuvres de grande qualité artistique relèvent d’un même fond commun constitué très anciennement à partir d’observations élaborées et précises du ciel étoilé. and Dva výjimečné předměty, obřadní konvice z Brna-Maloměřic na Moravě a malovaná nádoba z Numancie, v keltiberské oblasti ve Španělsku, poskytují dvě varianty zobrazení roku založené na pozorování hvězdné oblohy: brněnská konvice předvádí souhvězdí odpovídajíci dvěma hlavním svátkům – Samain (začátek roku a temné, zimní sezóny) a Belteine (začátek světlé, letní sezóny) – a oběma slunovratům; malovaná nádoba z Numancie nese sekvenci založenou na dvou polohách souhvězdí Býka: zimní (černý býk) a letní (světlý býk). Přes značnou vzdálenost a rozdílnou kulturní příslušnost v rámci keltského světa, tyto dva předměty mimořádné umělecké kvality vycházejí ze společného základu vytvořeného velmi dlouho předtím s použitím vypracovaného a přesného systému pozorování hvězdné oblohy.
This paper suggests a new algorithm for data compression that depends on Boolean minimization of binary data. On the compressor side, the input bit-stream is chopped into chunks of 16-bit each, and a "sum of products" function is found for each chunk of bits using the Quine-McClusky algorithm. The minimized "sum of products" function is stored in a file. Later, the Huffman coding is applied to this file. The obtained Huffman code is used to convert the original file into a compressed one. On the decompression side, the Huffman tree is used to retrieve the original file. The experimental results of the proposed algorithm showed that the saving ratio on average is around 50%. In addition, the worst case was investigated and a remedy to it was suggested. The proposed technique can be used for various file formats including images and videos.