課程說明
資訊量之度量：熵、相對熵、互信息、漸近等分佔性質、隨機過程之熵率；資料壓縮：Huffman 編碼、算術編碼；通道容量：隨機編碼界、可靠函數、Blahut–Arimoto 演算法、高斯通道、有色高斯雜訊與「水桶填充」(water-filling)；率失真理論；網路資訊理論。
先修條件
- 先修科目：SYSC 5503 (ELG 6153) 或 EACJ 5109 (ELG 5119) 或等同課程。
條件與方式
- 不得與 EACJ 5501 (ELG 5170) 取得重複學分。
- 先修科目：SYSC 5503 (ELG 6153) 或 EACJ 5109 (ELG 5119) 或等同課程。
原文參考文本
Measure of information: entropy, relative entrophy, mutual information, asymptotic equipartition property, entropy rates for stochastic processes; data compression: Huffman code, arithmetic coding; channel capacity: random coding bound, reliability function, Blahut-Arimoto algorithm, Gaussian channels, coloured Gaussian noise and 'water-filling'; rate distortion theory; network information theory.
- Prerequisite(s): SYSC 5503 (ELG 6153) or EACJ 5109 (ELG 5119) or equivalent.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for EACJ 5501 (ELG 5170).
來源與參考
保留日期與來源以協助你核實資料。為便於閱讀提供譯文；官方來源為條件與要求的參照。
來源參考 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/SYSC/