Explore le binning aléatoire dans la théorie de l'information avancée, en se concentrant sur l'attribution d'étiquettes basées sur la typicité et en atteignant des taux d'erreur négligeables dans le codage source.
Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explore le codage de canal en mettant l'accent sur les codes convolutifs, en mettant l'accent sur les processus de détection, de correction et de décodage des erreurs.
Couvre l'algorithme de Leighton-Rao pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique, en se concentrant sur ses étapes et ses fondements théoriques.
Explore la convergence en droit pour les variables aléatoires, y compris le théorème de Kolmogorov et les preuves basées sur les lemmes de probabilité.
