Teoría de la información

Opiniones de los lectores

El libro constituye una introducción accesible a la teoría de la información, especialmente para quienes tienen formación en matemáticas y probabilidad. Abarca temas esenciales, ofrece explicaciones matemáticas rigurosas e incluye conjuntos de problemas con soluciones para el autoaprendizaje. Sin embargo, algunos lectores lo encontraron anticuado y excesivamente técnico, y puede que no se adapte bien a los recién llegados o a aquellos que buscan conexiones interdisciplinarias.

⬤ Cobertura exhaustiva de los temas esenciales de la teoría de la información.
⬤ Adecuado para el autoestudio con conjuntos de problemas y soluciones detalladas.
⬤ Exposición matemática clara y rigurosa.
⬤ Evita popularizaciones innecesarias y mantiene el enfoque en el tema.
⬤ Accesible para aquellos con conocimientos básicos de probabilidad y cálculo.

⬤ Contiene teorías y conceptos anticuados principalmente de los años 50 y 60.
⬤ Puede ser demasiado técnico para los principiantes o para los que buscan conocimientos interdisciplinarios.
⬤ Las figuras y tablas densamente empaquetadas pueden resultar difíciles de leer.
⬤ El formato y la presentación no están a la altura de los estándares modernos.

(basado en 16 opiniones de lectores)

Título original:

Information Theory

Contenido del libro:

Desarrollada por Claude Shannon y Norbert Wiener a finales de la década de 1940, la teoría de la información, o teoría estadística de la comunicación, se ocupa de los fundamentos teóricos de una amplia gama de dispositivos de comunicación: radio, televisión, radar, ordenadores, telegrafía, etc. Este libro es una excelente introducción a las matemáticas subyacentes a la teoría.

Diseñado para estudiantes de grado superior y de primer año de posgrado, el libro trata tres áreas principales: análisis de modelos de canal y demostración de teoremas de codificación (capítulos 3, 7 y 8)

Estudio de sistemas de codificación específicos (capítulos 2, 4 y 5)

Y estudio de las propiedades estadísticas de las fuentes de información (capítulo 6). Entre los temas tratados figuran la codificación sin ruido, el canal discreto sin memoria, los códigos de corrección del esfuerzo, las fuentes de información, los canales con memoria y los canales continuos.

El autor ha intentado reducir al mínimo los requisitos previos. Sin embargo, los estudiantes deben tener conocimientos básicos de teoría de la probabilidad. Para las dos últimas secciones del capítulo 8, en las que se tratan los canales continuos en el tiempo, también es útil algo de teoría de medidas y del espacio de Hilbert. Un apéndice resume los antecedentes del espacio de Hilbert y los resultados de la teoría de procesos estocásticos necesarios para estas secciones. El apéndice no es autocontenido, pero servirá para señalar algunos de los equipos específicos necesarios para el análisis de canales continuos en el tiempo.

Además de notas históricas al final de cada capítulo que indican el origen de algunos de los resultados, el autor también ha incluido 60 problemas con soluciones detalladas, lo que hace que el libro sea especialmente valioso para el estudio independiente.