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.
Explore l'approche du processus de Poisson dans l'analyse des valeurs extrêmes, en mettant l'accent sur les transformations par composante et les fonctions de probabilité pour les événements extrêmes.
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 promenades aléatoires, le modèle Moran, la chimiotaxie bactérienne, l'entropie, la théorie de l'information et les sites en coévolution dans les protéines.
Explore les informations mutuelles pour quantifier la dépendance statistique entre les variables et déduire des distributions de probabilité à partir de données.
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.
