Teoria dell'informazione

Recensioni dei lettori

Il libro è un'introduzione accessibile alla teoria dell'informazione, in particolare per coloro che hanno un background in matematica e probabilità. Copre gli argomenti essenziali, fornisce spiegazioni matematiche rigorose e include serie di problemi con soluzioni per l'autoapprendimento. Tuttavia, alcuni lettori l'hanno trovata datata ed eccessivamente tecnica, e potrebbe non essere adatta ai neofiti o a coloro che cercano collegamenti interdisciplinari.

⬤ Copertura completa degli argomenti essenziali della teoria dell'informazione.
⬤ Adatto all'autoapprendimento con serie di problemi e soluzioni dettagliate.
⬤ Esposizione matematica chiara e rigorosa.
⬤ Evita inutili divulgazioni e mantiene l'attenzione sull'argomento.
⬤ Accessibile a chi ha una conoscenza di base della probabilità e del calcolo.

⬤ Contiene teorie e concetti obsoleti, principalmente degli anni '50 e '60.
⬤ Può essere troppo tecnico per i neofiti o per chi cerca approfondimenti interdisciplinari.
⬤ Le figure e le tabelle, molto dense, possono essere difficili da leggere.
⬤ La formattazione e la presentazione sono in ritardo rispetto agli standard moderni.

(basato su 16 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Information Theory

Contenuto del libro:

Sviluppata da Claude Shannon e Norbert Wiener alla fine degli anni Quaranta, la teoria dell'informazione, o teoria statistica della comunicazione, si occupa dei fondamenti teorici di un'ampia gamma di dispositivi di comunicazione: radio, televisione, radar, computer, telegrafia e altro ancora. Questo libro è un'eccellente introduzione alla matematica alla base della teoria.

Pensato per gli studenti universitari di livello superiore e per i laureati del primo anno, il libro tratta tre aree principali: analisi dei modelli di canale e dimostrazione dei teoremi di codifica (capitoli 3, 7 e 8)

studio di sistemi di codifica specifici (capitoli 2, 4 e 5)

e studio delle proprietà statistiche delle fonti di informazione (capitolo 6). Tra gli argomenti trattati vi sono la codifica senza rumore, il canale discreto senza memoria, i codici con correzione dello sforzo, le sorgenti di informazione, i canali con memoria e i canali continui.

L'autore ha cercato di ridurre al minimo i prerequisiti. Tuttavia, gli studenti dovrebbero avere una conoscenza di base della teoria della probabilità. Un po' di teoria delle misure e dello spazio di Hilbert è utile anche per le ultime due sezioni del capitolo 8, che trattano i canali continui nel tempo. Un'appendice riassume il background dello spazio di Hilbert e i risultati della teoria dei processi stocastici necessari per queste sezioni. L'appendice non è autonoma, ma servirà a individuare alcuni degli strumenti specifici necessari per l'analisi dei canali continui nel tempo.

Oltre alle note storiche alla fine di ogni capitolo che indicano l'origine di alcuni risultati, l'autore ha incluso anche 60 problemi con soluzioni dettagliate, rendendo il libro particolarmente prezioso per lo studio indipendente.