La investigación contemporánea implica encontrar respuestas a problemas de la vida real. Sin embargo, el objetivo principal de esta investigación es comprender lo imposible. Los principales resultados de la imposibilidad son la representación de los principales límites, la identificación de objetivos poco razonables, la garantía de la optimalidad de los sistemas útiles y la detección de cuellos de botella en los detalles de los problemas que pueden requerir desarrollo. El proceso de determinar la mejor solución posible para un problema es una tarea común en varios campos de la teoría de la información. Por ejemplo, ¿cuál es el tiempo mínimo requerido para que un algoritmo calcule la función distribuida? ¿Cuántas repeticiones se requieren para determinar la solución óptima de optimización y cuánta memoria se necesita para conocer la distribución de los datos o la portabilidad? ¿Cuál es el procedimiento para determinar los mejores métodos de codificación y decodificación en un canal de comunicación? Esto exige la necesidad de deducir, utilizando las aplicaciones originales, algunas desigualdades conocidas de la teoría de la información para determinar la ruta más corta hacia

El enfoque principal de este curso se basa en dos temas importantes: «Teoría de la información» y «Límites inferiores». En primer lugar, describe la importancia de los límites inferiores para la compresión de datos y la generación de aleatoriedad. Estudiarás el proceso de representación precisa de la información excluyendo la redundancia utilizando el teorema de codificación de fuentes de Shannon. A continuación, explicamos la implicación del teorema de la inversa fuerte para los canales discretos sin memoria. Luego, explorará el procedimiento para establecer un umbral entre una comunicación perfectamente confiable y una comunicación completamente poco confiable. A continuación, investigue el proceso de determinación de las funciones de confiabilidad de la codificación fuente con un criterio de fidelidad a velocidades más bajas mediante el establecimiento de una inversa sólida. Se destacan las aplicaciones del lema de la eliminación circular, incluida la teoría de la demostración de la información y otros teoremas y conjeturas de suma directa hacia los límites inferiores. El curso explora los distintos límites inferiores de la estructura de datos en función de la complejidad de la comunicación para clasificar las

Por último, el curso ilustra los límites inferiores del riesgo mínimo en los problemas generales de teoría de la toma de decisiones. Descubrirá el papel de la redundancia mínima al actuar como límite inferior para la mayoría de las fuentes. Comprenderá las técnicas utilizadas para limitar el riesgo mínimo de un problema estadístico, incluidos los métodos de Markov y Fano. A continuación, estudiará los métodos para derivar los límites inferiores a partir de la integración de varias nociones contrastantes de diversos campos y problemas. Esto incluirá el procedimiento para determinar el método apropiado para un problema específico. Por último, el curso describe la eficiencia de aplicar estos límites inferiores a una amplia gama de problemas de estimación estadística. Los límites inferiores son la solución a problemas complicados. «Reduzca los límites utilizando herramientas de teoría de la información» es un curso informativo que describe el panorama actual de la construcción de límites inferiores utilizando los marcos de la teoría de la información. Inscríbase en este curso y aprenda las técnicas y los principios de los límites inferiores para encontrar