Théorie de l'information: Codage des sources, Cryptographie, Codage des canaux

Cette séance de cours porte sur trois sujets principaux : le codage des sources pour la compression de l'information, la cryptographie pour la protection de l'intégrité et de la confidentialité de l'information et le codage des canaux pour la protection de l'information contre les dommages naturels. Ces sujets sont des éléments fondamentaux des systèmes de communication, intimement liés à la théorie des probabilités, à l'algèbre linéaire et à la théorie des nombres, et partagent une racine commune dans la notion d'entropie. La séance de cours explore également les systèmes de communication numérique, la communication point à point, l'entropie, l'entropie conditionnelle, les codes décodables uniques, les codes Shannon-Fano et Huffman, et les sources fixes. En outre, il se transforme en cryptographie en utilisant la théorie des nombres, Euler, Shannon, Fermat, théorie de groupe, et le travail de Rivest, Shamir, et Adleman. La séance de cours se termine par un aperçu des canaux d'erreur, des codes linéaires, des codes Reed-Solomon et des cours futurs liés aux signaux, aux systèmes, aux réseaux et à la sécurité.

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Séances de cours associées (57)

Concepts associés (47)

Code (information)

vignette|redresse|Code morse international. En sciences et techniques, notamment en informatique et en théorie de l'information, un code est une règle de transcription qui, à tout symbole d'un jeu de caractères (alphabet source) assigne de manière univoque un caractère ou une chaîne de caractères pris dans un jeu de caractères éventuellement différent (alphabet cible). Un exemple est le code morse qui établit une relation entre lettres de l'alphabet latin et des séquences de sons courts et longs.

Codage de Huffman

Le codage de Huffman est un algorithme de compression de données sans perte. Le codage de Huffman utilise un code à longueur variable pour représenter un symbole de la source (par exemple un caractère dans un fichier). Le code est déterminé à partir d'une estimation des probabilités d'apparition des symboles de source, un code court étant associé aux symboles de source les plus fréquents. Un code de Huffman est optimal au sens de la plus courte longueur pour un codage par symbole, et une distribution de probabilité connue.

Code préfixe

Un code préfixe (ou code instantané) est un code ayant la particularité de ne posséder aucun mot du code ayant pour préfixe un autre mot du code. Autrement dit, aucun mot du code (ou symbole) d'un code préfixe ne peut se prolonger pour donner un autre mot du code (ou symbole). C'est une propriété souvent recherchée pour les codes à longueur variable, afin de pouvoir les décoder lorsque plusieurs symboles sont concaténés les uns aux autres sans qu'il soit nécessaire d'utiliser des séparateurs (les séparateurs rendent préfixes des codes non préfixes).

Error correction code

In computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliable or noisy communication channels. The central idea is that the sender encodes the message in a redundant way, most often by using an error correction code or error correcting code (ECC). The redundancy allows the receiver not only to detect errors that may occur anywhere in the message, but often to correct a limited number of errors.

Théorie des codes

En théorie de l'information, la théorie des codes traite des codes et de leurs propriétés et de leurs aptitudes à servir sur différents canaux de communication. On distingue deux modèles de communication : avec et sans bruit. Sans bruit, le codage de source suffit à la communication. Avec bruit, la communication est possible avec les codes correcteurs. En définissant l'information de façon mathématique, l'étape fondatrice de la théorie des codes a été franchie par Claude Shannon.

COM-102: Advanced information, computation, communication II

Text, sound, and images are examples of information sources stored in our computers and/or communicated over the Internet. How do we measure, compress, and protect the informatin they contain?

Renseignements quantitatifs PHYS-758: Advanced Course on Quantum Communication

Explore l'opérateur CHSH, l'auto-test, les eigenstates et la quantification du hasard dans les systèmes quantiques.

Compression: Codes sans préfixe COM-406: Foundations of Data Science

Explique les codes sans préfixe pour une compression efficace des données et l'importance des codes décodables de manière unique.

Séance de cours: Shannon PHYS-435: Statistical physics III

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

Codage de la source quantique PHYS-758: Advanced Course on Quantum Communication

Couvre les notions entropiques dans les sources quantiques, l'entropie Shannon, l'entropie Von Neumann et le codage source.

Codage des canaux : codes convolutifs EE-543: Advanced wireless receivers

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.