BSc: InformationTheory - Revision history

V.matiukhin at 15:49, 4 April 2024

2024-04-04T15:49:13Z

← Older revision		Revision as of 15:49, 4 April 2024
Line 387:		Line 387:
	\| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции		\| Методы и технологии обучения, способствующие формированию компетенции
	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
−	\| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как: ~~<u>~~ ~~интерактивные~~ ~~лекции~~ ~~</u>~~, ~~поощряющие~~ ~~участие~~ ~~студентов~~ ~~посредством сессий вопросов и ответов~~, ~~живых демонстраций концепций квантовых вычислений или групповых~~ ~~дискуссий~~.	+	\| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как: информационно – коммуникационная технология, педагогика сотрудничества, традиционные технологии, модульная технология.
−
−	<u> Проблемно-ориентированное обучение </u> – мероприятия по решению проблем, которые побуждают студентов применять концепции квантовых вычислений в практических ситуациях. Информационно – коммуникационная технология, Педагогика сотрудничества, Традиционные технологии, Модульная технология.

	\|}		\|}

V.matiukhin at 15:48, 4 April 2024

2024-04-04T15:48:28Z

← Older revision		Revision as of 15:48, 4 April 2024
Line 389:		Line 389:
	\| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как: <u> интерактивные лекции </u>, поощряющие участие студентов посредством сессий вопросов и ответов, живых демонстраций концепций квантовых вычислений или групповых дискуссий.		\| В курсе планируется использовать несколько технологий обучения. Таких как: <u> интерактивные лекции </u>, поощряющие участие студентов посредством сессий вопросов и ответов, живых демонстраций концепций квантовых вычислений или групповых дискуссий.

−	<u> Проблемно-ориентированное обучение </u> – мероприятия по решению проблем, которые побуждают студентов применять концепции квантовых вычислений в практических ситуациях. ~~Этот~~ ~~метод~~ ~~может~~ ~~улучшить~~ ~~навыки~~ ~~критического~~ ~~мышления~~ и ~~закрепления~~ ~~знаний~~.	+	<u> Проблемно-ориентированное обучение </u> – мероприятия по решению проблем, которые побуждают студентов применять концепции квантовых вычислений в практических ситуациях. Информационно – коммуникационная технология, Педагогика сотрудничества, Традиционные технологии, Модульная технология.
−
−	Будут применяться <u> программные библиотеки для аналитических и численных методов: SymPy, NumPy, и SciPy </u>, что позволит использовать компьютер как инструмент для изучения свойств аналитических функции, изучать теорию аппроксимаций и получить опыт использования компьютерных вычислений в задачах математического анализа.
−
−	Планируется предложить <u> совместные проекты </u>, которые требуют применения концепций квантовых вычислений в реальных сценариях или создания новых квантовых алгоритмов. Такой подход может способствовать командной работе, навыкам общения и креативности, одновременно углубляя понимание студентами концепций квантовых вычислений.
−
−	Важный элемент курса – <u> смешанное обучение </u>: сочетание традиционного очного обучения с онлайн-учебными ресурсами, такими как видео, симуляторы или интерактивные викторины. Такой подход может учитывать различные стили обучения и предпочтения, одновременно улучшая понимание учащимися концепций квантовых вычислений.

	\|}		\|}

V.matiukhin at 15:46, 4 April 2024

2024-04-04T15:46:42Z

← Older revision		Revision as of 15:46, 4 April 2024
Line 34:		Line 34:
	\| style="text-align:center;" \| 1. \|\| Элементы теории информации. \|\| Измерение информации, взаимная информация и энтропия. <br>		\| style="text-align:center;" \| 1. \|\| Элементы теории информации. \|\| Измерение информации, взаимная информация и энтропия. <br>
	\|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
−	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| Кодирование для дискретных источников. \|\| ~~ПТеорема~~ о кодировании источника, префиксные коды, неравенство Крафта, кодирование Хаффмана.<br>	+	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| Кодирование для дискретных источников. \|\| Теорема о кодировании источника, префиксные коды, неравенство Крафта, кодирование Хаффмана.<br>
	Метод типов, универсальное кодирование источника, алгоритм Лемпеля-Зива. <br>		Метод типов, универсальное кодирование источника, алгоритм Лемпеля-Зива. <br>

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-01T17:55:44Z

4. Методические и оценочные материалы

Show changes

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-01T17:39:33Z

4. Методические и оценочные материалы

@@ Line 118: / Line 118: @@
 [[File:1..png]]<br>
 . Вычислите пропускную способность данного канала<br>
-[[File:File:2..png|200px|thumb|left|alt text]]
+[[File:2..png|200px|thumb|left|alt text]]
 где Х представляет собой бинарную переменную, Pr (Z = 0) = Pr (Z = а) = 0,5 и Z не зависит от X. Зависит ли пропускная способность от а?<br>
 |- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 | style="text-align:center;" | 4. ||Каналы  множественного доступа. || 1. Найдите область пропускной способности следующих каналов:
-<math>X_1∈{0,1};X_2∈{0,1};Y=X_1+X_2  mod 2</math><br>
+X_1∈{0,1};X_2∈{0,1};Y=X_1+X_2  mod 2<br>
-<math>X_1∈{0,1};X_2∈{0,1};Y=X_1*X_2</math><br>
+X_1∈{0,1};X_2∈{0,1};Y=X_1*X_2<br>
 . Найдите область пропускной способности деградированного широковещательного канала:<br>
-[[File:File:3..png|200px|thumb|left|alt text]]
+[[File:3..png|200px|thumb|left|alt text]]
 |- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
-| style="text-align:center;" | 5. || ||
+| style="text-align:center;" | 5. || Блочные коды. ||
 |- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
 |}
 '''Текущий контроль успеваемости обучающихся по дисциплине:'''

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-01T17:28:42Z

4. Методические и оценочные материалы

← Older revision		Revision as of 17:28, 1 April 2024
Line 116:		Line 116:
	\| style="text-align:center;" \| 3. \|\| Дискретные каналы без памяти.\|\| 1. Вычислите пропускную способность данного канала<br>		\| style="text-align:center;" \| 3. \|\| Дискретные каналы без памяти.\|\| 1. Вычислите пропускную способность данного канала<br>

−	[[File:1..png]]	+	[[File:1..png]]<br>
	2. Вычислите пропускную способность данного канала<br>		2. Вычислите пропускную способность данного канала<br>
−	[[File:2..png]]	+	[[File:File:2..png\|200px\|thumb\|left\|alt text]]
	где Х представляет собой бинарную переменную, Pr (Z = 0) = Pr (Z = а) = 0,5 и Z не зависит от X. Зависит ли пропускная способность от а?<br>		где Х представляет собой бинарную переменную, Pr (Z = 0) = Pr (Z = а) = 0,5 и Z не зависит от X. Зависит ли пропускная способность от а?<br>

Line 127:		Line 127:

	2. Найдите область пропускной способности деградированного широковещательного канала:<br>		2. Найдите область пропускной способности деградированного широковещательного канала:<br>
−	[[File:3..png]]	+	[[File:File:3..png\|200px\|thumb\|left\|alt text]]

	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-01T17:23:59Z

4. Методические и оценочные материалы

← Older revision		Revision as of 17:23, 1 April 2024
Line 104:		Line 104:
	4. Каково минимальное значение		4. Каково минимальное значение
	<math>		<math>
−	H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором	+	H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>
		⚫	5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,\dots,p_n )</math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>
−	<math>
−	р
−	</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>
−	5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,\dots,p_n )</math>, при котором
−	<math>
−	р
⚫	</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>

	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
−	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| Кодирование для дискретных источников.\|\| Источник с размером алфавита	+	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| Кодирование для дискретных источников.\|\| Источник с размером алфавита М = \| X \| = 4 генерирует символы с вероятностями <math>{1/3, 1/3, 2/9, 1/9}.</math><br>
−	<math>
−	М = \| X \| = 4
−	</math>
−	генерирует символы с вероятностями <math>{1/3, 1/3, 2/9, 1/9}.</math><br>
	1. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения оптимального префиксного кода для этого источника.<br>		1. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения оптимального префиксного кода для этого источника.<br>
	2. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения другого оптимального префиксного кода с иным набором длин.<br>		2. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения другого оптимального префиксного кода с иным набором длин.<br>
Line 132:		Line 122:

	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
		+	\| style="text-align:center;" \| 4. \|\|Каналы множественного доступа. \|\| 1. Найдите область пропускной способности следующих каналов:
−	\| style="text-align:center;" \| 4. \|\| \|\|
		+	<math>X_1∈{0,1};X_2∈{0,1};Y=X_1+X_2 mod 2</math><br>
		+	<math>X_1∈{0,1};X_2∈{0,1};Y=X_1*X_2</math><br>
		+
		+	2. Найдите область пропускной способности деградированного широковещательного канала:<br>
		+	[[File:3..png]]
		+
	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
	\| style="text-align:center;" \| 5. \|\| \|\|		\| style="text-align:center;" \| 5. \|\| \|\|

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-01T17:21:33Z

4. Методические и оценочные материалы

← Older revision		Revision as of 17:21, 1 April 2024
Line 104:		Line 104:
	4. Каково минимальное значение		4. Каково минимальное значение
	<math>		<math>
−	H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором ~~<math>р</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>~~	+	H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором
		+	<math>
⚫	~~5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,\dots,p_n )</math>, при котором <math>р~~</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>
		+	р
		+	</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>
		+	5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,\dots,p_n )</math>, при котором
		+	<math>
		+	р
		⚫	</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>

	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
−	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| Кодирование для дискретных источников.\|\| Источник с размером алфавита ~~<math>М = \| X \| = 4</math> генерирует символы с вероятностями <math>{1/3, 1/3, 2/9, 1/9}.</math><br>~~	+	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| Кодирование для дискретных источников.\|\| Источник с размером алфавита
		+	<math>
		+	М = \| X \| = 4
		+	</math>
		+	генерирует символы с вероятностями <math>{1/3, 1/3, 2/9, 1/9}.</math><br>
	1. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения оптимального префиксного кода для этого источника.<br>		1. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения оптимального префиксного кода для этого источника.<br>
	2. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения другого оптимального префиксного кода с иным набором длин.<br>		2. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения другого оптимального префиксного кода с иным набором длин.<br>
Line 116:		Line 126:
	\| style="text-align:center;" \| 3. \|\| Дискретные каналы без памяти.\|\| 1. Вычислите пропускную способность данного канала<br>		\| style="text-align:center;" \| 3. \|\| Дискретные каналы без памяти.\|\| 1. Вычислите пропускную способность данного канала<br>

		+	[[File:1..png]]
−
	2. Вычислите пропускную способность данного канала<br>		2. Вычислите пропускную способность данного канала<br>
		+	[[File:2..png]]
−
	где Х представляет собой бинарную переменную, Pr (Z = 0) = Pr (Z = а) = 0,5 и Z не зависит от X. Зависит ли пропускная способность от а?<br>		где Х представляет собой бинарную переменную, Pr (Z = 0) = Pr (Z = а) = 0,5 и Z не зависит от X. Зависит ли пропускная способность от а?<br>

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-01T17:18:07Z

4. Методические и оценочные материалы

← Older revision		Revision as of 17:18, 1 April 2024
Line 104:		Line 104:
	4. Каково минимальное значение		4. Каково минимальное значение
	<math>		<math>
−	H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>	+	H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором <math>р</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>
−	5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,\dots,p_n )</math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>	+	5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,\dots,p_n )</math>, при котором <math>р</math> пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>
		+
		⚫	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
		+	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| Кодирование для дискретных источников.\|\| Источник с размером алфавита <math>М = \| X \| = 4</math> генерирует символы с вероятностями <math>{1/3, 1/3, 2/9, 1/9}.</math><br>
		+	1. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения оптимального префиксного кода для этого источника.<br>
		+	2. Используйте алгоритм Хаффмана для нахождения другого оптимального префиксного кода с иным набором длин.<br>
		+	3. Найти другой префиксный код, который является оптимальным, но не является результатом использования алгоритма Хаффмана.<br>

	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
		+	\| style="text-align:center;" \| 3. \|\| Дискретные каналы без памяти.\|\| 1. Вычислите пропускную способность данного канала<br>
−	\| style="text-align:center;" \| 2. \|\| \|\|
		+
⚫	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
		+
−	\| style="text-align:center;" \| 3. \|\| \|\|
		+	2. Вычислите пропускную способность данного канала<br>
		+
		+	где Х представляет собой бинарную переменную, Pr (Z = 0) = Pr (Z = а) = 0,5 и Z не зависит от X. Зависит ли пропускная способность от а?<br>
		+
	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"
	\| style="text-align:center;" \| 4. \|\| \|\|		\| style="text-align:center;" \| 4. \|\| \|\|

V.matiukhin: /* 4. Методические и оценочные материалы */

2024-04-01T17:11:11Z

4. Методические и оценочные материалы

← Older revision		Revision as of 17:11, 1 April 2024
Line 105:		Line 105:
	<math>		<math>
	H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>		H(p_1,p_2,\dots, p_n )= H(p) </math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей?<br>
−	5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,…,p_n )</math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>	+	5. Каково максимальное значение <math> H(p_1,p_2,\dots,p_n )</math>, при котором р пробегает все множество n-мерных векторов вероятностей таким образом, что <math>p_1=q </math>.<br>

	\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"		\|- style="vertical-align:middle; background-color:#F8F9FA; color:#202122;"