yobo亚博_香农诞辰百年纪念特辑|为什么说纪念香农如同纪念牛顿?

栏目:国际业绩

更新时间:2021-06-27

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克劳德·艾尔伍德·香农(ClaudeeelwoodShannon)于1916年4月30日至2001年2月26日。

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本文摘要:克劳德·艾尔伍德·香农(ClaudeeelwoodShannon)于1916年4月30日至2001年2月26日。

克劳德·艾尔伍德·香农(ClaudeeelwoodShannon)于1916年4月30日至2001年2月26日。香农是美国数学家、信息论的创始人。1948年,香农公开发表了《通信数学理论》文章,明确提出了情报膦概念,创立了情报论。

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这篇文章奠定了香农信息论之父的地位。后来,香农在1949年后公开发布了《噪声下的通讯》。几十年来,人类科学技术在数字化、智能化、网络化等推进下经历了通信、信息革命。几十年后,在信息流、物质东流的社会中,香农的论着还闪着智慧的光芒,照亮人类社会今后的几个世纪。

应对,咨询了专家。《香农当代信息论誓言过时》有没有人批评过,随着科技的大发展,香农信息论可能不符合现实拒绝?答案是驳斥的。

从根本上说,信息流、物质流构成了世界。只要世界的根源是信息和物质,香农说明的还是公理。即使发展到人工智能的今天,信息也是一切的基础。

在业界,通信数学理论是20世纪罕见、对人类发展产生深远影响的科学论着,可与牛顿力学匹敌。即使一百年后,我们仍然品尝着这个理论来探索未知的世界。基于香农信息论延续至今的技术成果,打下了现代加密的理论基础。

20世纪60年代末,通信与计算机相结合,通信网络迅速发展,人类开始向信息社会迈进。这拒绝了信息作业的标准化,加密算法当然也不值得注意。

标准化对技术发展、降低成本、推进具有最重要的意义。美国FBI明确提出的数据加密标准DES、最近图灵奖获得者斯坦福大学密码学和网络安全技术专家惠特菲尔德迪菲和马丁赫尔曼明确提出的公钥加密系统是现代密码学的标志,是现代通信的基础加密技术。但是,这两个标准和体制可能不会以香农的信息论为基本指导思想。

1949年,香农公开发表了《保密系统通信理论》一文,建立了用信息论研究密码学的新构想。本文基于香农在1945年为贝尔实验室完成的报告《AMathematialtheory》。

论文公开发表后,香农被美国政府录用为政府密码事务顾问。DESDES全称为Data、Encryption、Standard,即数据加密标准,是用于密钥加密的算法。DES设计中使用的两个组密码设计原则是误解和扩展,目的是抵抗敌人对密码系统的统计分析。这很好地表现了香农1949年论文中明确提出的设计强密码思想:人群(Combine)概念:由非常简单易行的密码系统开展人群,结构简单,密钥量小的密码系统。

Shannon获得了权重和法和乘积法两种人组方式。扩展(Diffusion)概念:为了隐藏明确的统计资料特性,尽快将所有明确的文字和钥匙扩展到多个密文数字中。误解(Confusion)和密文之间的统计数据关联性大于化,使统计分析更加困难。信息论是研究和评价保密和证书系统安全性的最重要工具,同时鲣鱼和信息量也是研究和评价隐藏系统的最重要工具。

Shannon曾用热面团形象地比喻过蔓延和误解的发展,在密码算法设计中必须充分利用这两个概念。与热面团不同的是,首先密码转换必须是约克,但不是误解是约克,而是密码转换和时域必须非常简单地构筑。

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分组密码的多次递归是上述乘积组,有助于慢慢构筑蔓延和误解。可以说,在分组密码设计中,输出分段处理、非线性转换、左右交换和密钥控制下的多次交付都在香农结构密码的思想下得到指导。

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公钥加密系统香农在1949年说:好密码的设计问题本质上是寻求困难问题的解决方案。与其他条件相比,我们可以结构密码,使其在过程中的某些方面等于解决未知数学问题。受此影响,迪菲和赫尔曼明确提出了公钥加密系统。迪菲和赫尔曼明确提出的公钥加密系统,其中RSA、Rabin、背包、ElGamal、ECC、NTRU、多变公钥等所有公钥算法都是基于某个数学问题解决方案的困难。

迪菲和赫尔曼的证明安全理论是证明设计的密码算法是否解决未知的数学问题。破解密码的难度,所需的工作量,即时间的复杂性和空间的复杂性,与数学问题解决方案的难度密切相关。计算机科学的新分支——计算复杂的理论与密码所需的研究密切相关。

在扩展通信和调制网络化社会的今天,我们必须离开电子计算机和通信。以下是通俗易懂的方式,我们今天要求的比特率、WiFi、蓝牙、GPS等与香农的关系。根据香农(C.E.Shannon),在信息论研究中总结了一些渠道容量公式,即香农公式:C=W×)式中,C-信息的传输速度、S-简单的信号功率、W-频带宽度、N-噪音功率,也就是说,为了提高信息的传输速度c,可以通过两种方式构筑,提高比特率高噪声比S/N。

换句话说,当信号传输速率C一定时,信号比特率W和信号噪声比S/N可以更换,即减少信号比特率可以减少信号噪声比的拒绝,当比特率减少到一定程度时,信号噪声比可以进一步减少,简单的信号功率相似的噪声功率也可以淹没在噪声下。扩频通信是通过宽带传输技术交换条件信噪比的好处。

扩张频率的出发点是加密,之后主要用于减少障碍,在某种程度上是香农公式中提到的另一个因子的信噪比,也可以获得高带宽。简而言之,减震是指比特率越长,抗干扰性越强。

但是,比特率扩大后,信号功率减少,不符合市场经济。因此,现代通信不是无限扩大比特率,而是寻找平衡点。

基于这个思想,我们还在寻找这个平衡点。信息论和机械学习如果以前说的是过去和现在的影响,接下来就要钦佩香农的未来伴随能力。香农是首先明确提出信息智能化的学者之一。

信息论和人工智能的机械学习是与计算机科学和数学等学科相关的分支领域,这两个交叉学科在起源和应用上有很多相似之处。但是,看起来像神的机器学习,主要是借用信息论的方法扩大理论研究和应用于场景,例如分类计算,结合信息理论构筑和改良自学算法。

信息论中的一些测量也可以作为自学算法的测量。自学是一个减半的过程,自学的过程是提高信息障碍度的过程。

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与基于传统经验公式的机械学习相比,基于信息理论的机械学习也的优势。那么,让我们举一个明确的例子。上月人机战争中的AlphaGo,其决策树算法是战胜人类的最重要武器。

那么,根据NSF博士论文《InformationTheoryanditsRelationTomachineLearning》的说明,以相互信息为自学标准,如应用于信息增益(归一化的相互信息)结构最珍贵的结构决策树之一。这种基于信息理论的自学标准的原理是将无序数据改为有序数据,以信息瞌睡差为测量尺度来评价切换效果。

现在也有很多研究者庞加莱,在机械学习中,所有的自学目标的计算都可以用ω功能的优化来说明和说明。这个庞加莱给了机器学习界一个很好的研究方向。

后记我们纪念过这么多最好的人物,不仅仅是崇拜。纪念不是扫墓,我们必须共同创造,或者利用前人的成果,探索更好的不知道世界。香农给了我们测量信息的方法,但没有更换我们如何解读信息。

把地球比作兔子,信息比作兔毛,我们想爬到兔毛的顶端。(公共编号:)原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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