Diploma in teoria della codifica delle informazioni

È necessario progettare metodi che rilevano e correggano automaticamente gli errori in un canale di comunicazione. I fondamenti della teoria dei codici, con particolare attenzione agli sviluppi e agli algoritmi indispensabili, sono i componenti principali di questo corso. Inizia descrivendo il significato dei codici a lunghezza variabile e privi di prefissi. Scoprirai il ruolo della disuguaglianza di Kraft-McMillan nella definizione dei parametri per la presenza di un codice prefisso. Successivamente, il corso spiega i vari metodi di codifica utilizzati nella compressione dei dati senza perdita di dati. Scoprirai le proprietà di base dei codici Shannon e Huffman nell'accertamento della compressione. Successivamente, vengono spiegati i processi per ottenere la migliore compressione possibile per tutti i parametri di input. Ciò includerà il significato della parola «frequenze» nell'esecuzione della compressione dei dati. Successivamente, ti verrà insegnata una tecnica di «codifica entropica» che trasforma una sequenza di simboli di file in un singolo numero decimale. Scoprirai la superiorità dei codici aritmetici rispetto alla codifica Huffman nell'allocare una frazione di bit per le parole

Successivamente, il corso esplora le proprietà fondamentali dei vari metodi di compressione dei database. Esplorerai le differenze tra schemi di compressione entropici e basati su hash. Inoltre, viene descritta la nozione di codifica dei canali nella teoria dell'informazione. Scoprirai come la codifica dei canali protegge i dati dal danneggiamento nel canale di trasmissione. Vengono inoltre spiegati i processi di trasmissione di informazioni prive di errori in un canale di comunicazione contaminato dal rumore. Successivamente, esplorerai come sphere-packing bound limita i limiti di un codice a blocchi arbitrario. Ciò includerà il processo di risoluzione dell'errore per un determinato codice utilizzando il metodo random coding bound. Viene evidenziata la probabilità di interpretazione dell'errore per i codici di una determinata lunghezza di blocco utilizzando il limite superiore. Successivamente, vengono spiegati i risultati inversi e di realizzabilità della dimostrazione del teorema della codifica dei canali. Ciò include il processo di determinazione della velocità di comunicazione in un canale rumoroso nella rappresentazione di

Infine, il corso spiega l'importanza del canale gaussiano nella capacità del canale. Esplorerai il processo di confronto dei sistemi di trasmissione con i limiti di Shannon. Inoltre, scoprirai i processi di modellazione dei vari canali di trasmissione. Successivamente, vengono descritte le varie misure di informazione per una variabile casuale continua. Studierai i concetti di informazione reciproca ed entropia differenziale nell'accertare le distribuzioni di probabilità continue. Ciò includerà le quantità matematiche necessarie per dimostrare la formula per la capacità dei canali gaussiani. Successivamente, il processo di derivazione del teorema di codifica dei canali nel canale gaussiano è illustrato con esempi. Esplorerai le dimostrazioni inverse e di realizzabilità del teorema. Infine, vengono spiegati i metodi per allocare la potenza ottimale per aumentare la capacità totale utilizzando canali paralleli e algoritmi di riempimento idrico. «Diploma in Information Coding Theory» è un corso rivelatore che affronta il processo di creazione di sistemi affidabili per la trasmissione di