Khác biệt giữa bản sửa đổi của “Lý thuyết thông tin”

'''Lý thuyết thông tin''' là một nhánh của [[toán học ứng dụng]] và [[kĩ thuật điện]] nghiên cứu về đo đạc lượng thông tin. Lý thuyết thông tin được xây dựng bởi [[Claude E. Shannon]] để xác định giới hạn cơ bản trong các hoạt động [[xử lý tín hiệu]] chẳng hạn như nén [[dữ liệu]] hay [[lưu trữ]] và [[viễn thông|truyền dẫn]] dữ liệu. Ngay từ những ngày đầu, nó đã mở rộng phạm vi ứng dụng ra nhiều lĩnh vực khác, bao gồm [[suy luận thống kê]], [[xử lý ngôn ngữ tự nhiên]], [[mật mã học]], các mạng lưới bên cạnh mạng lưới viễn thông - chẳng hạn như trong [[thần kinh]]<ref>F. Rieke, D. Warland, R Ruyter van Steveninck, W Bialek, Spikes: Exploring the Neural Code. The MIT press (1997).</ref>, sự tiến hóa<ref>cf. Huelsenbeck, J. P., F. Ronquist, R. Nielsen and J. P. Bollback (2001) Bayesian inference of phylogeny and its impact on evolutionary biology, ''Science'' '''294''':2310-2314</ref> và chức năng<ref>Rando Allikmets, Wyeth W. Wasserman, Amy Hutchinson, Philip Smallwood, Jeremy Nathans, Peter K. Rogan, [http://www.lecb.ncifcrf.gov/~toms/ Thomas D. Schneider], Michael Dean (1998) Organization of the ABCR gene: analysis of promoter and splice junction sequences, ''Gene'' '''215''':1, 111-122</ref> của các mã phân tử, lựa chọn mô hình<ref>Burnham, K. P. and Anderson D. R. (2002) ''Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach, Second Edition'' (Springer Science, New York) ISBN 978-0-387-95364-9.</ref> trong sinh thái học, vật lý nhiệt, máy tính lượng tử<ref>Jaynes, E. T. (1957) [http://bayes.wustl.edu/ Information Theory and Statistical Mechanics], ''Phys. Rev.'' '''106''':620</ref>, phát hiện sao chép<ref>Charles H. Bennett, Ming Li, and Bin Ma (2003) [http://sciamdigital.com/index.cfm?fa=Products.ViewIssuePreview&ARTICLEID_CHAR=08B64096-0772-4904-9D48227D5C9FAC75 Chain Letters and Evolutionary Histories]</ref> và các hình thức [[phân tích dữ liệu]] khác.<ref>

| author = David R. Anderson

| title = Some background on why people in the empirical sciences may want to better understand the information-theoretic methods