Règle de chaîne pour l'entropie

Cette séance de cours couvre la règle de chaîne de l'entropie, qui indique que l'entropie articulaire de plusieurs variables aléatoires est la somme des entropies individuelles et des entropies conditionnelles. Le théorème présenté montre comment l'incertitude dans une collection de variables aléatoires peut être décomposée. Divers exemples illustrent l'application de la règle de la chaîne dans le calcul des entropies conditionnelles. La séance de cours présente également des modèles de source, des taux d'entropie et des limites fondamentales dans le codage des sources. L'instructeur souligne l'importance de spécifier les distributions conjointes pour les processus aléatoires et fournit des informations sur les séquences en évolution et les événements indépendants.