Statistical Physics and Information Theory
A Statisztikai fizika és információelmélet az információelmélet és a statisztikus fizika - a fizika azon ága, amely valószínűségi és statisztikai módszerek segítségével mikroszkopikus szinten sok részecskéből álló rendszerekkel foglalkozik - közötti kapcsolatokra és kölcsönhatásokra összpontosít. A szerző a fizikát és az információelméleti témákat egymásba fonja, ahelyett, hogy két összefüggő, különálló részben adná elő őket.
Ezáltal az információelmélet és a statisztikus fizika közötti összefüggések jobban láthatóvá válnak. Azt is megmutatja, hogy az információelmélet és a statisztikus fizika közötti kapcsolatok nemcsak önmagukban tudományos szempontból érdekesek, hanem ezen túlmenően hasznosnak és hasznosnak bizonyulnak, mivel új meglátásokkal és matematikai eszközökkel látják el az információelmélet-elméleti problémákat az információelméleti szakembereket. Ezek a matematikai eszközök néha sokkal hatékonyabbnak bizonyulnak, mint az információelméletben használt hagyományos eszközök, és vagy egyszerűbb kifejezéseket adnak a teljesítményelemzéshez, vagy jobb korlátokat, vagy mindkettőt.
A szerző példákat hoz a technikákra és a felismerésekre. Az egyik példa a komplex síkbeli integrálok és a nyeregpont-módszer használata.
Egy másik példa a hibaexponensek elemzési technikája, amely a véletlen energiamodellből származik, a fázisátmenetekre vonatkozó meglátásaival együtt. A Statisztikai fizika és információelmélet rávilágít az olvasó számára az egyik tudományágban alkalmazott technikákra, amelyek hatékonyan alkalmazhatók egy másik tudományágban.
A lényeg az, hogy nem maga a fizika lehet hasznos, hanem az, ahogyan a fizikusok a matematikai eszközöket használják. Ez új meglátásokkal szolgál az információelmélet és a kommunikáció területén dolgozó valamennyi hallgató és kutató számára.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)