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Sur l'entropie et l'information mutuelle explore la quantification de l'information dans la science des données au moyen de distributions de probabilités.
Plonge dans la quantification de l'entropie dans les données de neurosciences, explorant comment l'activité neuronale représente l'information sensorielle et les implications des séquences binaires.
Explore la corrélation maximale dans la théorie de l'information, les propriétés mutuelles de l'information, les mesures de Renyi et les fondements mathématiques de la théorie de l'information.
Explore l'approche du volume de contrôle en dynamique des fluides, en mettant l'accent sur la conservation de masse et la deuxième loi de Newton pour l'analyse pratique des flux.
Explore la réponse linéaire à base de martingale, la diffusion complexe et la relation Nyquist dans les systèmes stochastiques avec perturbation dépendante du temps.
Couvre l'information, la mémoire, les glyphes, les systèmes d'écriture, les images numériques, les connexions physiques et morphologiques, les formes 3D et les défis du traitement informatique.
