Элементы теории информации
Elements of Information Theory
2001-10-05
SCID: 54.1/m6h5h3qj
Discuss with AI
асимптотическое свойство равнораспределенностипропускная способность каналанеравенство обработки данныхэнтропиявзаимная информация
Figures from the paper
Abstract (AI)
Предисловие ко второму изданию. Предисловие к первому изданию. Благодарности за второе издание. Благодарности за первое издание. 1. Введение и обзор. 1.1 Обзор книги. 2. Энтропия, относительная энтропия и взаимная информация. 2.1 Энтропия. 2.2 Совместная энтропия и условная энтропия. 2.3 Относительная энтропия и взаимная информация. 2.4 Связь между энтропией и взаимной информацией. 2.5 Цепные правила для энтропии, относительной энтропии и взаимной информации. 2.6 Неравенство Йенсена и его следствия. 2.7 Неравенство логарифмической суммы и его применения. 2.8 Неравенство обработки данных. 2.9 Достаточные статистики. 2.10 Неравенство Фано. Резюме. Задачи. Исторические примечания. 3. Асимптотическое свойство равнораспределённости. 3.1 Теорема об асимптотическом свойстве равнораспределённости. 3.2 Следствия AEP: сжатие данных. 3.3 Множества с высокой вероятностью и типичное множество. Резюме. Задачи. Исторические примечания. 4. Скорости энтропии случайного процесса. 4.1 Цепи Маркова. 4.2 Скорость энтропии. 4.3 Пример: скорость энтропии случайного блуждания на взвешенном графе. 4.4 Второй закон термодинамики. 4.5 Функции цепей Маркова. Резюме. Задачи. Исторические примечания. 5. Сжатие данных. 5.1 Примеры кодов. 5.2 Неравенство Крафта. 5.3 Оптимальные коды. 5.4 Границы длины оптимального кода. 5.5 Неравенство Крафта для однозначно декодируемых кодов. 5.6 Коды Хаффмана. 5.7 Некоторые замечания о кодах Хаффмана. 5.8 Оптимальность кодов Хаффмана. 5.9 Кодирование Шеннона—Фано—Элиаса. 5.10 Конкурентная оптимальность кода Шеннона. 5.11 Получение дискретных распределений с помощью честных монет. Резюме. Задачи. Исторические примечания. 6. Азартные игры и сжатие данных. 6.1 Скачки. 6.2 Азартные игры и побочная информация. 6.3 Зависимые скачки и скорость энтропии. 6.4 Энтропия английского языка. 6.5 Сжатие данных и азартные игры. 6.6 Оценка энтропии английского языка с помощью азартных игр. Резюме. Задачи. Исторические примечания. 7. Пропускная способность канала. 7.1 Примеры пропускной способности канала. 7.2 Симметричные каналы. 7.3 Свойства пропускной способности канала. 7.4 Обзор...
Key Findings
1
Устанавливаются основные неравенства и принципы, включая неравенство Йенсена, неравенство log-sum, неравенство обработки данных и неравенство Фано.
2
Представлены результаты теории кодирования, охватывающие неравенства Крафта, оптимальные длины кодов, коды Хаффмана, кодирование Шеннона—Фано—Элиаса и пропускную способность каналов.
3
Теорема асимптотической равнораспределённости объясняет типичные множества и формирует теоретическую основу сжатия данных без потерь.
4
Книга развивает фундаментальные меры теории информации, включая энтропию, относительную энтропию, взаимную информацию и их цепные правила.
5
Рассматриваются скорости энтропии стохастических процессов, включая цепи Маркова, случайные блуждания на взвешенных графах и функции цепей Маркова.
Research Object
Информационно-теоретические системы и понятия (энтропия, взаимная информация, каналы, кодирование источника, теория скорости и искажения, колмогоровская сложность, сетевая теория информации и т.д.)
Research Subject
основные информационно-теоретические величины, законы и предельные характеристики, а также свойства кодирования и передачи информации
Publication Details
Publication Date
2001-10-05
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest
Работы, цитирующие эту статью4
Достижения и открытые проблемы федеративного обучения2020
Машинное обучение и наука о данных в инженерии мягких материалов2017
Улучшение сжатия данных без потерь посредством перечисления подстрок2011
Сегментация многомерных смешанных данных с использованием кодирования с потерями и сжатия данных2007