THÉORIE DE L’INFORMATION Entropie et information mutuelle
Texte intégral
Documents relatifs
Lors d’une expérience aléatoire, il arrive souvent qu’on s’intéresse plus à une fonction du résultat qu’au résultat lui-même!. Par exemple si on lance un dé à
On note X la variable aléatoire correspondant au numéro de la boule tirée dans la première urne et Y le numéro de la boule tirée dans la deuxième urne.. On suppose que le tirage
• La probabilité d’un chemin (ou d’une liste) est le produit des probabilités figurant sur ses branches. • La probabilité d’un évènement est la somme des probabilités de
On note X n la variable aléatoire égale au nombre de tirages nécessaires pour l’obtention de la boule numéro 1.. On note Y n la variable aléatoire égale à la somme des numéros
Si la suite des Xn et la suite des yn sont canoniques dans tout le cercle C et si ces suites convergent en une infinité de points ayant un au moins point limite 3o intérieur à C,
Dans ce chapitre on désigne par (Ω, A , P) un espace probabilisé, c’est-à-dire, un espace mesurable (Ω, A ) muni d’une probabilité P.. Sont écrites en rouge les parties
Sont écrites en rouge les parties hors programme, en violet les parties traitées en TD (résultats à connaitre pour sa culture) et en bleu les parties modifiées par rapport au cours
Sont écrites en rouge les parties hors programme, en violet les parties traitées en TD (résultats à connaître pour sa culture) et en bleu les parties modifiées par rapport au cours