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Sinopsis
This book considers a relatively new metric in complex systems, transfer entropy, derived from a series of measurements, usually a time series. After a qualitative introduction and a chapter that explains the key ideas from statistics required to understand the text, the authors then present information theory and transfer entropy in depth. A key feature of the approach is the authors’ work to show the relationship between information flow and complexity. The later chapters demonstrate information transfer in canonical systems, and applications, for example in neuroscience and in finance.
The book will be of value to advanced undergraduate and graduate students and researchers in the areas of computer science, neuroscience, physics, and engineering.
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This book considers a relatively new metric in complex systems, transfer entropy, derived from a series of measurements, usually a time series. After a qualitative introduction and a chapter that explains the key ideas from statistics required to understand the text, the authors then present information theory and transfer entropy in depth. A key feature of the approach is the authors' work to show the relationship between information flow and complexity. The later chapters demonstrate information transfer in canonical systems, and applications, for example in neuroscience and in finance.
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Bossomaier:An Introduction to Transfer (eng)
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An Introduction to Transfer Entropy
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ISBN 10: 3319432214
ISBN 13: 9783319432212
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Subject at the nexus of information theory and complex systems Aimed at advanced undergraduate and graduate students in computer science, neuroscience, physics, and engineering Includes statistical and information-theoretic background and m. Nº de ref. del artículo: 123031983
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book considers a relatively new metric in complex systems, transfer entropy, derived from a series of measurements, usually a time series. After a qualitative introduction and a chapter that explains the key ideas from statistics required to understand the text, the authors then present information theory and transfer entropy in depth. A key feature of the approach is the authors' work to show the relationship between information flow and complexity. The later chapters demonstrate information transfer in canonical systems, and applications, for example in neuroscience and in finance.The book will be of value to advanced undergraduate and graduate students and researchers in the areas of computer science, neuroscience, physics, and engineering. 220 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783319432212
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