nguyenthucou812
New member
## Định lý mã nguồn
Định lý mã nguồn là một định lý cơ bản trong lý thuyết thông tin nói rằng bất kỳ nguồn thông tin nào cũng có thể được nén trong một lỗi nhỏ (nhưng khác không) tùy ý bằng thuật toán nén không mất.Định lý lần đầu tiên được chứng minh bởi Claude Shannon vào năm 1948.
Định lý mã nguồn có một số ý nghĩa quan trọng.Đầu tiên, nó cho thấy rằng có thể truyền thông tin qua một kênh ồn ào mà không mất thông tin nào, miễn là kênh có dung lượng đủ cao.Thứ hai, nó cung cấp một giới hạn thấp hơn về lượng thông tin phải được truyền đi để truyền đạt một tin nhắn nhất định.Thứ ba, nó cho thấy rằng lượng thông tin có thể được nén bị giới hạn bởi entropy của nguồn.
Định lý mã nguồn đã được sử dụng để phát triển một số thuật toán nén thực tế, chẳng hạn như mã hóa Huffman và mã hóa Lempel-ZIV.Các thuật toán này được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như nén dữ liệu, nén hình ảnh và nén video.
### hashtags
* #InformationTheory
* #Datacompression
* #SourceCoding
* #Sự hỗn loạn
* #Shannon
=======================================
## Source Coding Theorem
The source coding theorem is a fundamental theorem in information theory that states that any source of information can be compressed to within an arbitrarily small (but nonzero) error using a lossless compression algorithm. The theorem was first proved by Claude Shannon in 1948.
The source coding theorem has a number of important implications. First, it shows that it is possible to transmit information over a noisy channel without any loss of information, as long as the channel has a sufficiently high capacity. Second, it provides a lower bound on the amount of information that must be transmitted in order to communicate a given message. Third, it shows that the amount of information that can be compressed is limited by the entropy of the source.
The source coding theorem has been used to develop a number of practical compression algorithms, such as Huffman coding and Lempel-Ziv coding. These algorithms are used in a wide variety of applications, such as data compression, image compression, and video compression.
### Hashtags
* #InformationTheory
* #Datacompression
* #SourceCoding
* #entropy
* #Shannon
Định lý mã nguồn là một định lý cơ bản trong lý thuyết thông tin nói rằng bất kỳ nguồn thông tin nào cũng có thể được nén trong một lỗi nhỏ (nhưng khác không) tùy ý bằng thuật toán nén không mất.Định lý lần đầu tiên được chứng minh bởi Claude Shannon vào năm 1948.
Định lý mã nguồn có một số ý nghĩa quan trọng.Đầu tiên, nó cho thấy rằng có thể truyền thông tin qua một kênh ồn ào mà không mất thông tin nào, miễn là kênh có dung lượng đủ cao.Thứ hai, nó cung cấp một giới hạn thấp hơn về lượng thông tin phải được truyền đi để truyền đạt một tin nhắn nhất định.Thứ ba, nó cho thấy rằng lượng thông tin có thể được nén bị giới hạn bởi entropy của nguồn.
Định lý mã nguồn đã được sử dụng để phát triển một số thuật toán nén thực tế, chẳng hạn như mã hóa Huffman và mã hóa Lempel-ZIV.Các thuật toán này được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như nén dữ liệu, nén hình ảnh và nén video.
### hashtags
* #InformationTheory
* #Datacompression
* #SourceCoding
* #Sự hỗn loạn
* #Shannon
=======================================
## Source Coding Theorem
The source coding theorem is a fundamental theorem in information theory that states that any source of information can be compressed to within an arbitrarily small (but nonzero) error using a lossless compression algorithm. The theorem was first proved by Claude Shannon in 1948.
The source coding theorem has a number of important implications. First, it shows that it is possible to transmit information over a noisy channel without any loss of information, as long as the channel has a sufficiently high capacity. Second, it provides a lower bound on the amount of information that must be transmitted in order to communicate a given message. Third, it shows that the amount of information that can be compressed is limited by the entropy of the source.
The source coding theorem has been used to develop a number of practical compression algorithms, such as Huffman coding and Lempel-Ziv coding. These algorithms are used in a wide variety of applications, such as data compression, image compression, and video compression.
### Hashtags
* #InformationTheory
* #Datacompression
* #SourceCoding
* #entropy
* #Shannon
