MARC details
000 -Record Label |
fixed length control field |
02900nam a22003015i 4500 |
005 - Identificador da versão |
control field |
20231110162534.0 |
010 ## - ISBN - International Standard Book Number |
Número (ISBN) |
978-3-030-86552-8 |
Modalidade de aquisição e/ou preço |
compra |
100 ## - Entrada principal |
Dados gerais de processamento |
20231023d2021 k||y0pory50 ba |
101 0# - Língua do documento |
Língua do texto, banda sonora, etc. |
eng |
102 ## - País da publicação |
País de publicação |
Switzerland, Swiss Confederation |
200 1# - Título |
Título próprio |
New foundations for information theory |
Indicação geral da natureza do documento |
Documento eletrónico |
Informação de outro título |
logical entropy and Shannon entropy |
Primeira menção de responsabilidade |
by David Ellerman |
210 ## - Local de edição |
Lugar da edição, distribuição, etc. |
Cham |
Nome do editor, distribuidor, etc. |
Springer International Publishing |
Data da publicação, distribuição, etc. |
2021 |
215 ## - Descrição física (Vol.pg.fl.tm.fsc) |
Descrição física |
XIII, 113 p. |
Outras indicações físicas |
il. |
225 2# - Coleção |
Título próprio da colecção |
SpringerBriefs in philosophy |
303 ## - Notas Informação descritiva |
Texto da nota |
This monograph offers a new foundation for information theory that is based on the notion of information-as-distinctions, being directly measured by logical entropy, and on the re-quantification as Shannon entropy, which is the fundamental concept for the theory of coding and communications. Information is based on distinctions, differences, distinguishability, and diversity. Information sets are defined that express the distinctions made by a partition, e.g., the inverse-image of a random variable so they represent the pre-probability notion of information. Then logical entropy is a probability measure on the information sets, the probability that on two independent trials, a distinction or "dit" of the partition will be obtained. The formula for logical entropy is a new derivation of an old formula that goes back to the early twentieth century and has been re-derived many times in different contexts. As a probability measure, all the compound notions of joint, conditional, and mutual logical entropy are immediate. The Shannon entropy (which is not defined as a measure in the sense of measure theory) and its compound notions are then derived from a non-linear dit-to-bit transform that re-quantifies the distinctions of a random variable in terms of bits-so the Shannon entropy is the average number of binary distinctions or bits necessary to make all the distinctions of the random variable. And, using a linearization method, all the set concepts in this logical information theory naturally extend to vector spaces in general-and to Hilbert spaces in particular-for quantum logical information theory which provides the natural measure of the distinctions made in quantum measurement. Relatively short but dense in content, this work can be a reference to researchers and graduate students doing investigations in information theory, maximum entropy methods in physics, engineering, and statistics, and to all those with a special interest in a new approach to quantum information theory. |
606 ## - Nome comum como assunto |
Elemento de entrada |
Logic, Symbolic and mathematical |
606 ## - Nome comum como assunto |
Elemento de entrada |
Coding theory |
606 ## - Nome comum como assunto |
Elemento de entrada |
Information theory |
680 ## - Classificação Biblioteca Congresso |
Notação |
BC131-135 |
680 ## - Classificação Biblioteca Congresso |
Notação |
QA8.9-10.3 |
700 ## - Autor (resp. principal) |
Koha Internal Code |
70550 |
Palavra de ordem |
Ellerman |
Outra parte do nome |
David |
801 #0 - Fonte de origem |
País |
Portugal |
Regras de catalogação |
RPC |
856 4# - URL Endereço WEB |
URL |
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86552-8 |
942 ## - Elementos de entrada adicionados (Koha) |
Fonte da classificação ou esquema de estante |
Library of Congress Classification |
Tipo de item no Koha |
E-Books |
Suprimido |
0 |