سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حداکثر آنتروپی تعمیم‌یافته: وقتی آنتروپی شانون پاسخگو نیست

کتاب حداکثر آنتروپی تعمیم‌یافته: وقتی آنتروپی شانون پاسخگو نیست

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب حداکثر آنتروپی تعمیم‌یافته: وقتی آنتروپی شانون پاسخگو نیست

موضوع کلی: نظریه اطلاعات و مدل‌سازی احتمالاتی

موضوع میانی: اصل حداکثر آنتروپی و تعمیم‌های آن

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات و عدم قطعیت
  • 2. مبانی احتمال: از فضای نمونه تا توزیع‌های احتمالی
  • 3. مفهوم شگفتی (Surprise) و ارتباط آن با احتمال
  • 4. اطلاعات خودی (Self-Information): معیاری برای محتوای اطلاعاتی یک رویداد
  • 5. آنتروپی شانون: تعریف و تفسیر به عنوان امید ریاضی اطلاعات
  • 6. ویژگی‌های کلیدی آنتروپی شانون: تقارن، پیوستگی و جمع‌پذیری
  • 7. آنتروپی نسبی یا واگرایی کولبک-لایبلر (KL Divergence)
  • 8. اطلاعات متقابل (Mutual Information)
  • 9. مسئله استنتاج استقرایی: چگونه از دانش جزئی به یک توزیع کامل برسیم؟
  • 10. اصل بی‌تفاوتی لاپلاس و محدودیت‌های آن
  • 11. معرفی اصل حداکثر آنتروپی (MaxEnt) به روایت جینز
  • 12. فلسفه پشت MaxEnt: حداکثر صداقت و حداقل فرض
  • 13. قیود (Constraints) در مدل‌سازی: آنچه می‌دانیم
  • 14. نقش ضرایب لاگرانژ در بهینه‌سازی مقید
  • 15. استخراج توزیع یکنواخت با استفاده از MaxEnt
  • 16. استخراج توزیع نمایی با استفاده از MaxEnt
  • 17. استخراج توزیع گوسی (نرمال) با استفاده از MaxEnt
  • 18. کاربردهای کلاسیک MaxEnt در فیزیک آماری
  • 19. جمع‌بندی بخش اول: قدرت و زیبایی آنتروپی شانون
  • 20. آغاز یک پرسش: آیا آنتروپی شانون همیشه کافی است؟
  • 21. آشنایی با توزیع‌های دم‌سنگین (Heavy-Tailed Distributions)
  • 22. قانون توان (Power Law) در برابر واپاشی نمایی (Exponential Decay)
  • 23. پدیده مقیاس‌بندی و خودمتشابهی در سیستم‌های طبیعی
  • 24. محدودیت‌های مدل‌سازی با توزیع‌های خانواده نمایی
  • 25. سیستم‌های پیچیده: همبستگی‌های دوربرد و حافظه بلندمدت
  • 26. مفهوم ارگودیسیته و شکست آن در سیستم‌های پیچیده
  • 27. مشکل داده‌های کم: تخمین آنتروپی و بایاس
  • 28. آزمون فرضیه جمع‌پذیری: چه زمانی آنتروپی‌ها باید جمع شوند؟
  • 29. معرفی مکانیک آماری غیرجمعی (Non-extensive Statistical Mechanics)
  • 30. نمونه‌های دنیای واقعی که آنتروپی شانون را به چالش می‌کشند
  • 31. چرا به معیاری تعمیم‌یافته از اطلاعات نیاز داریم؟
  • 32. آنتروپی‌های تعمیم‌یافته: فراتر از یک فرمول
  • 33. آکسیوم‌های خینشین (Khinchin Axioms) و بازنگری در آنها
  • 34. معرفی آنتروپی تسالیس (Tsallis Entropy) یا q-Entropy
  • 35. تفسیر پارامتر q: شاخص غیرجمع‌شوندگی
  • 36. ویژگی‌های آنتروپی تسالیس: شبه‌جمع‌پذیری (Pseudo-additivity)
  • 37. معرفی آنتروپی رنی (Rényi Entropy)
  • 38. ارتباط بین آنتروپی تسالیس، رنی و شانون (حالت‌های حدی)
  • 39. بررسی سایر آنتروپی‌های تعمیم‌یافته: Kaniadakis، Sharma-Mittal و ...
  • 40. لگاریتم و تابع نمای تعمیم‌یافته (q-logarithm and q-exponential)
  • 41. ویژگی‌های ریاضی توابع q-نمایی: دم سنگین و تکیه‌گاه فشرده
  • 42. چگونه آنتروپی مناسب برای یک مسئله را انتخاب کنیم؟
  • 43. مفهوم دما و انرژی در چارچوب تعمیم‌یافته
  • 44. آنتروپی‌های پارامتری و نقش پارامترها
  • 45. واگرایی‌های تعمیم‌یافته: جایگزین‌هایی برای KL-Divergence
  • 46. فرمول‌بندی اصل حداکثر آنتروپی تعمیم‌یافته (GMaxEnt)
  • 47. نقش قیود در GMaxEnt: قیود خطی و غیرخطی
  • 48. مفهوم توزیع‌های اسکورت (Escort Distributions) و چرایی نیاز به آنها
  • 49. بهینه‌سازی GMaxEnt با استفاده از ضرایب لاگرانژ
  • 50. استخراج توزیع‌های ق-نمایی (q-exponential)
  • 51. استخراج توزیع‌های ق-گاوسی (q-Gaussian)
  • 52. مقایسه ویژگی‌های توزیع‌های کلاسیک و تعمیم‌یافته
  • 53. روش‌های عددی برای حل مسائل GMaxEnt
  • 54. تفسیر پارامترهای مدل‌های مبتنی بر GMaxEnt
  • 55. پایداری و استواری مدل‌های GMaxEnt
  • 56. چه زمانی استفاده از GMaxEnt ضروری است؟ یک چک‌لیست عملی
  • 57. چه زمانی GMaxEnt می‌تواند گمراه‌کننده باشد؟
  • 58. کاربرد GMaxEnt در فیزیک: مکانیک آماری سیستم‌های غیرتعادلی
  • 59. مدل‌سازی پدیده‌های انتشار نابهنجار (Anomalous Diffusion)
  • 60. کاربرد در اخترفیزیک: توزیع سرعت کهکشان‌ها
  • 61. کاربرد در فیزیک انرژی‌های بالا: توزیع تکانه ذرات
  • 62. کاربرد GMaxEnt در علوم مالی و اقتصاد فیزیک
  • 63. مدل‌سازی بازده دارایی‌ها و پدیده دم‌های سنگین
  • 64. پیش‌بینی نوسانات و لبخند نوسان (Volatility Smile)
  • 65. مدیریت ریسک با استفاده از توزیع‌های تعمیم‌یافته
  • 66. کاربرد GMaxEnt در یادگیری ماشین و علم داده
  • 67. منظم‌سازی (Regularization) با استفاده از آنتروپی‌های تعمیم‌یافته
  • 68. الگوریتم‌های خوشه‌بندی و دسته‌بندی مقاوم (Robust)
  • 69. یادگیری ویژگی (Feature Learning) در حضور داده‌های پرت
  • 70. کاربرد GMaxEnt در پردازش سیگنال و تصویر
  • 71. بخش‌بندی (Segmentation) تصاویر پزشکی
  • 72. تحلیل بافت (Texture Analysis) با معیارهای اطلاعاتی تعمیم‌یافته
  • 73. فشرده‌سازی داده‌ها در سیستم‌های با همبستگی بالا
  • 74. کاربرد GMaxEnt در علوم زیستی و بوم‌شناسی
  • 75. مدل‌سازی توزیع فراوانی گونه‌ها
  • 76. تحلیل شبکه‌های ژنی و متابولیک
  • 77. کاربرد GMaxEnt در علوم شبکه (Network Science)
  • 78. مدل‌سازی توزیع درجه گره‌ها در شبکه‌های پیچیده
  • 79. تشخیص جوامع (Community Detection) در شبکه‌ها
  • 80. کاربرد در زبان‌شناسی: قانون زیف (Zipf's Law) و تعمیم‌های آن
  • 81. مطالعه موردی: مقایسه عملکرد MaxEnt و GMaxEnt روی یک مجموعه داده واقعی
  • 82. انتخاب مقدار بهینه پارامتر q: روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 83. ارتباط GMaxEnt با استنتاج بیزی
  • 84. دیدگاه بیزی به عنوان یک چارچوب برای انتخاب مدل
  • 85. ارتباط GMaxEnt با هندسه اطلاعات (Information Geometry)
  • 86. مفهوم واگرایی برگمن (Bregman Divergence)
  • 87. فران-آمار (Superstatistics): نگاهی دیگر به پیچیدگی
  • 88. ارتباط بین مدل‌های فران-آماری و GMaxEnt
  • 89. محدودیت‌ها و انتقادات وارد بر رویکرد GMaxEnt
  • 90. تفسیرپذیری در برابر قدرت پیش‌بینی: یک بده‌بستان
  • 91. مسائل باز و مسیرهای تحقیقاتی آینده در GMaxEnt
  • 92. ملاحظات اخلاقی و خطر تفسیر نادرست نتایج
  • 93. جمع‌بندی نهایی: جعبه ابزار مدل‌سازی احتمالی خود را گسترش دهید

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.