Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, la divergence Kullback-Leibler et l'inégalité de traitement des données, ainsi que les noyaux de probabilité et les informations mutuelles.
Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, l'entropie articulaire et l'information mutuelle dans la théorie de l'information et le traitement des données.
Explore l'information mutuelle dans les données biologiques, en mettant l'accent sur son rôle dans la quantification de la dépendance statistique et l'analyse des séquences protéiques.
Explore les promenades aléatoires, le modèle Moran, la chimiotaxie bactérienne, l'entropie, la théorie de l'information et les sites en coévolution dans les protéines.
Sur l'entropie et l'information mutuelle explore la quantification de l'information dans la science des données au moyen de distributions de probabilités.
Explore les informations mutuelles pour quantifier la dépendance statistique entre les variables et déduire des distributions de probabilité à partir de données.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Explore la corrélation maximale dans la théorie de l'information, les propriétés mutuelles de l'information, les mesures de Renyi et les fondements mathématiques de la théorie de l'information.
