A implicação da pesquisa contemporânea é encontrar respostas para problemas da vida real. No entanto, o foco principal desta pesquisa visa compreender o impossível. Os principais resultados da impossibilidade são retratar os principais limites, identificar metas não razoáveis, dar garantias de otimização a sistemas úteis e perceber gargalos nos detalhes do problema que podem exigir desenvolvimento. O processo de determinar a melhor solução possível para um problema é uma tarefa comum em vários campos da teoria da informação. Por exemplo, qual é o tempo mínimo necessário para um algoritmo computar a função distribuída? Quantas repetições são necessárias para determinar a solução ideal em otimização e quanta memória é necessária para aprender a distribuição de dados ou portabilidade? Qual é o procedimento para determinar os melhores métodos de codificação e decodificação em um canal de comunicação? Isso exige a necessidade de derivar usando as aplicações originais de algumas desigualdades conhecidas da teoria da informação para determinar o caminho mais curto para

O foco principal deste curso se baseia em dois tópicos importantes: “Teoria da Informação” e “Limites Inferiores”. Primeiro, ele descreve a importância dos limites inferiores para compressão de dados e geração de aleatoriedade. Você estudará o processo de uma representação precisa das informações excluindo a redundância usando o teorema da codificação fonte de Shannon. Depois disso, explicamos a implicação do teorema inverso forte para canais discretos sem memória. Em seguida, você explorará o procedimento de estabelecer um limite entre a comunicação perfeitamente confiável e a totalmente não confiável. Em seguida, investigue o processo de determinação das funções de confiabilidade para a codificação fonte com um critério de fidelidade em taxas mais baixas, estabelecendo um forte inverso. As aplicações do lema da eliminação redonda, incluindo a prova da teoria da informação e outros teoremas de soma direta e conjecturas em relação aos limites inferiores, são destacadas. O curso explora vários limites inferiores da estrutura de dados com base na complexidade da comunicação para classificar as várias tarefas de problemas de estimativa e otimização

Finalmente, o curso ilustra os limites inferiores do risco mínimo máximo em problemas gerais de teoria da decisão. Você descobrirá o papel da redundância mínima em atuar como um limite inferior para a maioria das fontes. Isso incluirá as técnicas usadas para vincular o risco mínimo de um problema estatístico, incluindo os métodos de Markov e Fano. Em seguida, você estudará os métodos para derivar limites inferiores com base na integração de várias noções contrastantes de diversos campos e problemas. Isso incluirá o procedimento para determinar o método apropriado para um problema específico. Por fim, o curso descreve a eficiência da aplicação desses limites inferiores a uma ampla gama de problemas de estimativa estatística. Limites inferiores são a solução para problemas complicados. 'Limites inferiores usando ferramentas de teoria da informação' é um curso informativo que retrata o cenário atual na construção de limites inferiores usando as estruturas da teoria da informação. Inscreva-se neste curso e aprenda as técnicas e os princípios dos limites inferiores para encontrar a solução mais curta para uma