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Code d'information: Source, Cryptographie, Canal

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Dans cours

COM-102: Advanced information, computation, communication II

Text, sound, and images are examples of information sources stored in our computers and/or communicated over the Internet. How do we measure, compress, and protect the informatin they contain? ...

Description

Cette séance de cours porte sur trois sujets principaux : le codage des sources, la cryptographie et le codage des canaux, tous liés au stockage de l'information et à la communication. Les sujets sont des éléments essentiels des systèmes de communication, nécessitant une réflexion rigoureuse et étant intimement liés à des concepts fondamentaux comme la théorie des probabilités et l'algèbre linéaire.

Enseignant·e·s (2)

Bixio Rimoldi

Enseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Nicolae Chiurtu, Ninoslav Marina, Prasenjit Dey, Raja Manakkal, Peter Allan Berlin, Marius Kleiner, Vojislav Gajic, Saeid Haghighatshoar, Adrian Dan Tarniceriu A co-dirigé les thèses EPFL de Michael Gastpar, Tarik Tabet

Michael Christoph Gastpar

Michael Gastpar is a (full) Professor at EPFL. From 2003 to 2011, he was a professor at the University of California at Berkeley, earning his tenure in 2008. He received his Dipl. El.-Ing. degree from ETH Zürich, Switzerland, in 1997 and his MS degree from the University of Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA, in 1999. He defended his doctoral thesis at EPFL on Santa Claus day, 2002. He was also a (full) Professor at Delft University of Technology, The Netherlands. His research interests are in network information theory and related coding and signal processing techniques, with applications to sensor networks and neuroscience. He is a Fellow of the IEEE. He is the co-recipient of the 2013 Communications Society & Information Theory Society Joint Paper Award. He was an Information Theory Society Distinguished Lecturer (2009-2011). He won an ERC Starting Grant in 2010, an Okawa Foundation Research Grant in 2008, an NSF CAREER award in 2004, and the 2002 EPFL Best Thesis Award. He has served as an Associate Editor for Shannon Theory for the IEEE Transactions on Information Theory (2008-11), and as Technical Program Committee Co-Chair for the 2010 International Symposium on Information Theory, Austin, TX.

Source officielle

Concepts associés (32)

Probabilité

vignette|Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens : venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude ; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude ; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités ; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.

Théorème du codage de canal

En théorie de l'information, le théorème du codage de canal aussi appelé deuxième théorème de Shannon montre qu'il est possible de transmettre des données numériques sur un canal bruité avec un taux d'erreur arbitrairement faible si le débit est inférieur à une certaine limite propre au canal. Ce résultat publié par Claude Shannon en 1948 est fondé sur des travaux antérieurs de Harry Nyquist et Ralph Hartley. La première preuve rigoureuse fut établie par Amiel Feinstein en 1954.

Data storage

Data storage is the recording (storing) of information (data) in a storage medium. Handwriting, phonographic recording, magnetic tape, and optical discs are all examples of storage media. Biological molecules such as RNA and DNA are considered by some as data storage. Recording may be accomplished with virtually any form of energy. Electronic data storage requires electrical power to store and retrieve data. Data storage in a digital, machine-readable medium is sometimes called digital data.

Error correction code

In computing, telecommunication, information theory, and coding theory, forward error correction (FEC) or channel coding is a technique used for controlling errors in data transmission over unreliable or noisy communication channels. The central idea is that the sender encodes the message in a redundant way, most often by using an error correction code or error correcting code (ECC). The redundancy allows the receiver not only to detect errors that may occur anywhere in the message, but often to correct a limited number of errors.

Mémoire (informatique)

En informatique, la mémoire est un dispositif électronique numérique qui sert à stocker des données. La mémoire est un composant essentiel, présent dans tous les ordinateurs, les consoles de jeux, les GPS et de nombreux appareils électroniques. Les mémoires sont vendues sous forme de pièces détachées de matériel informatique, ou de composants électroniques. Les différences entre les pièces sont la forme, l'usage qui en est fait, la technologie utilisée, la capacité de stockage et le rapport entre le coût et la capacité.

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Probabilité conditionnelle : Décomposition de la prévision

Explore la probabilité conditionnelle, le théorème de Bayes et la décomposition de prédiction pour une prise de décision éclairée.

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Explore la quantification de l'information basée sur la probabilité, l'entropie et les contraintes dans les systèmes de communication.

Dépendance et corrélation

Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.

Concepts d'entropie conditionnelle et de théorie de l'information

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Séance de cours: Shannon

Couvre les bases de la théorie de l'information, en se concentrant sur le réglage de Shannon et la transmission de canal.

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