Séance de cours
Mesures de l'information : Entropie et théorie de l'information
Séances de cours associées (151)
Renseignements quantitatifs
Explore l'opérateur CHSH, l'auto-test, les eigenstates et la quantification du hasard dans les systèmes quantiques.
Codage de la source quantique
Couvre les notions entropiques dans les sources quantiques, l'entropie Shannon, l'entropie Von Neumann et le codage source.
Génération de nombres aléatoires quantiques
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
Mesures d'information
Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.
Formulation variationnelle : Mesures d'information
Explore la formulation variationnelle pour mesurer le contenu de l'information et la divergence entre les distributions de probabilité.
Variables aléatoires et valeur prévue
Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.
Probabilité et statistiques
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Mesures d'information
Couvre les mesures d'information comme l'entropie et la divergence Kullback-Leibler.
Quantifier l'aléatoire et l'information dans les données biologiques
Explore l'entropie, le caractère aléatoire et la quantification de l'information dans l'analyse des données biologiques, y compris les neurosciences et la prédiction de la structure des protéines.
Introduction au Quantum Chaos
Couvre l'introduction au Quantum Chaos, le chaos classique, la sensibilité aux conditions initiales, l'ergonomie, et les exposants Lyapunov.