252-0055-00L Informationstheorie
Semester | Frühjahrssemester 2020 |
Dozierende | L. Haug, J. M. Buhmann |
Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
Lehrsprache | Deutsch |
Kurzbeschreibung | Die Vorlesung vermittelt die Grundlagen von Shannons Informations- und Codierungstheorie. Die wichtigsten Themen sind: Entropie, Information, Datenkompression, Kanalcodierung, Codes. |
Lernziel | Ziel der Vorlesung ist es, sowohl mit den theoretischen Grundlagen der Informationstheorie vertraut zu machen, als auch den praktischen Einsatz der Theorie anhand ausgewählter Beispiele aus der Datenkompression und -codierung zu illustrieren. |
Inhalt | Einführung und Motivation, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Entropie und Information, Kraft-Ungleichung, Schranken für die erwartete Länge von Quellcodes, Huffman-Codierung, asympotische Äquipartitionseigenschaft und typische Sequenzen, Shannons Quellcodierungstheorem, Kanalkapazität und Kanalcodierung, Shannons Kanalcodierungstheorem, Beispiele |
Literatur | T. Cover, J. Thomas: Elements of Information Theory, John Wiley, 1991. D. MacKay, Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003. C. Shannon, The Mathematical Theory of Communication, 1948. |