সাধারণত শ্যানন এনট্রপি চ্যানেল কোডিং ফলাফল প্রমাণ করতে ব্যবহৃত হয়। এমনকি উত্স-চ্যানেল পৃথকীকরণের ফলাফলের জন্য শ্যানন এনট্রপি ব্যবহার করা হয়। শ্যানন (গ্লোবাল) বনাম কোলমোগোরভ (স্থানীয়) তথ্যের ধারণার মধ্যে সমানতাকে বিবেচনা করে, এই ফলাফলগুলির জন্য কোলমোগোরভ জটিলতা (বা উত্স চ্যানেল পৃথকীকরণের ফলাফলগুলিতে উত্স কোডিং অংশটি প্রতিস্থাপনের জন্য ন্যূনতম) ব্যবহার করার জন্য কি গবেষণা করা হয়েছে?
আপনি কি লি এবং ভিটানির বইয়ের তৃতীয় সংস্করণটি একবার দেখেছেন ? আমি যদি ভুল না হয়ে থাকি তবে বইয়ের ৮ টি অধ্যায়টি নতুন সংস্করণে যুক্ত হয়েছিল এবং এতে তথ্য তত্ত্ব সম্পর্কিত একটি অধ্যায় রয়েছে। এটিতে শ্যানন এনট্রপি, পারস্পরিক তথ্য, হারের বিকৃতি ইত্যাদি কলমোগোরভ জটিলতার অর্থে বিশ্লেষণ করা হয়েছে।
—
জুহো
হাই যে সত্য। তবে শ্যাননের কোলাহলকারী কোডিং উপপাদ্যের কোনও প্রয়োগ নেই!
—
বনাম