データ圧縮方法の一つ。(かぎゃくあっしゅく)とは、圧縮前のデータと、圧縮・展開の処理を経たデータが完全に等しくなるデータ圧縮方法のこと。ロスレス圧縮とも呼ばれる。アルゴリズムとしてはランレングス、ハフマン符号、LZWなどが有名。一般的に「データ圧縮は可逆圧縮と非可逆圧縮に分けられる」と言われるが、厳密な意味ではこのうちデータ圧縮に当たるのは可逆圧縮のみである。データ圧縮は「情報量を保ったまま」データ量を減らした別のデータに変換することをいうからである。可逆圧縮アルゴリズムは、データの冗長性を排除するために、データ列の偏りや法則性を見つけ出すように設計されており、大きな偏りや明確な法則性を持つデータであれば大幅にデータサイズを圧縮する事ができる。従って、ホワイトノイズ等の、明確な構造を持たない極めて乱雑な情報のみを含むデータを圧縮することを考えると、全く圧縮する事が出来ない事が分かる。人間に取って意味を持つデータは、必ず何らかの構造を含んでおり、大きな偏りや明確な法則性を持つため、人間が日常的に用いるデータに関しては可逆圧縮アルゴリズムが上手く機能する。乱雑度が高く、冗長性の低いデータを圧縮しようとすると、圧縮後にデータサイズが大きくなってしまう事も考えられる。この場合は圧縮に向かないデータ列のみ無圧縮で記録する事によって、圧縮後にデータサイズが大きくなる事を回避する事ができる。可逆圧縮アルゴリズムの実用性に関する評価基準は、データの冗長性を的確かつ高速に抽出できるかどうかである。ある可逆圧縮アルゴリズムがデータを大きく圧縮できたとしても、圧縮完了までに天文学的な時間を要する場合は実用性が無いと言える。3.0のもとで利用可能です。プライバシーデスクトップ。