Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka służy jako przystępne wprowadzenie do teorii informacji, szczególnie dla osób z doświadczeniem w matematyce i rachunku prawdopodobieństwa. Obejmuje najważniejsze tematy, zapewnia rygorystyczne wyjaśnienia matematyczne i zawiera zestawy problemów z rozwiązaniami do samodzielnej nauki. Niektórzy czytelnicy uznali ją jednak za przestarzałą i zbyt techniczną, przez co może ona nie przypaść do gustu nowicjuszom lub osobom poszukującym interdyscyplinarnych powiązań.
Zalety:⬤ Wyczerpujące omówienie najważniejszych zagadnień teorii informacji.
⬤ Nadaje się do samodzielnej nauki dzięki zestawom problemów i szczegółowym rozwiązaniom.
⬤ Przejrzysta i rygorystyczna ekspozycja matematyczna.
⬤ Unika niepotrzebnej popularyzacji i skupia się na temacie.
⬤ Przystępna dla osób z podstawową znajomością rachunku prawdopodobieństwa.
Wady:⬤ Zawiera przestarzałe teorie i koncepcje, głównie z lat 50. i 60.
⬤ Może być zbyt techniczna dla nowicjuszy lub osób poszukujących interdyscyplinarnego spojrzenia.
⬤ Gęsto upakowane rysunki i tabele mogą być trudne do odczytania.
⬤ Formatowanie i prezentacja pozostają w tyle za nowoczesnymi standardami.
(na podstawie 16 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Information Theory
Zawartość książki:
Opracowana przez Claude'a Shannona i Norberta Wienera pod koniec lat czterdziestych XX wieku teoria informacji lub statystyczna teoria komunikacji zajmuje się teoretycznymi podstawami szerokiej gamy urządzeń komunikacyjnych: radia, telewizji, radaru, komputerów, telegrafii i innych. Niniejsza książka stanowi doskonałe wprowadzenie do matematyki leżącej u podstaw tej teorii.
Zaprojektowana z myślą o studentach wyższych lat studiów licencjackich i studentach pierwszego roku studiów magisterskich, książka traktuje o trzech głównych obszarach: analizie modeli kanałów i dowodzie twierdzeń dotyczących kodowania (rozdziały 3, 7 i 8)
badanie konkretnych systemów kodowania (rozdziały 2, 4 i 5)
Badanie statystycznych właściwości źródeł informacji (rozdział 6). Wśród poruszanych tematów znajdują się kodowanie bezszumowe, dyskretny kanał bez pamięci, kody korygujące wysiłek, źródła informacji, kanały z pamięcią i kanały ciągłe.
Autor starał się ograniczyć wymagania wstępne do minimum. Studenci powinni jednak posiadać wiedzę z zakresu podstawowej teorii prawdopodobieństwa. Trochę teorii miary i przestrzeni Hilberta jest również pomocne w dwóch ostatnich sekcjach rozdziału 8, które traktują o kanałach czasowo-ciągłych. Dodatek podsumowuje tło przestrzeni Hilberta i wyniki z teorii procesów stochastycznych niezbędne dla tych sekcji. Dodatek nie jest samodzielny, ale służy do wskazania konkretnego sprzętu potrzebnego do analizy kanałów czasowo-ciągłych.
Oprócz historycznych notatek na końcu każdego rozdziału, wskazujących na pochodzenie niektórych wyników, autor dołączył również 60 problemów ze szczegółowymi rozwiązaniami, dzięki czemu książka jest szczególnie cenna do samodzielnego studiowania.
