出版社内容情報
AI社会を生き抜くための基礎知識である情報理論。本書は微分積分・線形代数・確率論などの大学初年級で学ぶ数学をベースに、エントロピー理論と符号化定理を中心に解説した入門的テキスト。詳細な証明や計算が必要なため、重要事項だが他書では割愛されるような内容も、本書では丁寧に取り上げる。また、情報理論における三大定理のうちの2つ「情報源符号化定理」「通信路符号化定理」の詳細を解説し、「エントロピーの一意性定理」についてもその概略を紹介する。
内容説明
いま知っておきたい情報理論の数学的基礎がここに！ＡＩ社会を生き抜くための基礎知識である情報理論。本書は大学初年級で学ぶ数学（微分積分・線型代数・確率論など）をベースに、エントロピーと符号化定理を中心に丁寧に解説する。
目次
第１章 情報理論から広がる世界
第２章 物理学におけるエントロピー
第３章 情報（Ｓｈａｎｎｏｎ）エントロピー
第４章 情報源符号化
第５章 相対エントロピー
第６章 通信路符号化
第７章 符号理論入門
第８章 典型系列による符号化定理の証明
第９章 量子情報理論
付録
著者等紹介
古市茂［フルイチシゲル］
１９９５年東京理科大学理工学部数学科卒業。１９９７年東京理科大学大学院理工学研究科情報科学専攻修了。現在、日本大学文理学部情報科学科教授（博士（理学））。専門は情報理論、行列解析、不等式（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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情報理論から広がる世界 物理学におけるエントロピー：熱力学的・統計力学的エントロピー 情報エントロピー：自己情報量とエントロピー エントロピーの性質と公理的特徴付け 情報源符号化：符号化の基本 符号化アルゴリズムと情報源符号化定理 Huffman 符号の最適性 ユニバーサル符号化 相対エントロピー： 相互情報量 相対・微分エントロピー 通信路符号化 符号理論入門 典型系列による符号化定理の証明 量子情報理論 付録：マルコフ情報源 いくつかの不等式のまとめ さまざまなエントロピー ９章で必要な事柄2021/04/18
