Compression des données et Théorème de Shannon : Démonstration du Théorème de Shannon

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Théorèmes de codage de source : modèles d'entropie et de source

Couvre les théorèmes de codage de source, l'entropie et divers modèles de source dans la théorie de l'information.

Compression des données et entropie : Conclusion

Couvre la définition de l'entropie, l'algorithme de Shannon-Fano et les sujets à venir.

Concepts d'entropie conditionnelle et de théorie de l'information

Discute de l'entropie conditionnelle et de son rôle dans la théorie de l'information et la compression des données.

Interprétation de la compression des données et de l'entropie

Explore les origines et l'interprétation de l'entropie, en mettant l'accent sur son rôle dans la mesure du trouble et du contenu de l'information dans un système.

Entropie et algorithmes : Applications au tri et à la pesée

Couvre l'application de l'entropie dans les algorithmes, en se concentrant sur le tri et les stratégies de prise de décision.

Entropie et compression I

Explore la théorie de l'entropie, la compression sans perte, et l'efficacité de l'algorithme Shannon-Fano dans la compression des données.

Séance de cours: Shannon

Couvre les bases de la théorie de l'information, en se concentrant sur le réglage de Shannon et la transmission de canal.

Compression de données et théorème de Shannon: Exemple de calcul d'entropie

Démontre le calcul de l'entropie pour un exemple spécifique, résultant en une valeur d'entropie de 2,69.

Compression des données et entropie : bases et introduction

Introduit la compression des données, l'entropie, et l'importance de réduire la redondance dans les données.

Entropie et algorithmes

Explore le rôle de l'entropie dans les stratégies de codage et les algorithmes de recherche, en montrant son impact sur la compression de l'information et l'efficacité des données.