📚 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
- اصل مقاله انگلیسی
- کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
برای مشاهده نمونه ای از فرمت نسخه نکات ساده کتاب های ما اینجا را کلیک کنید. کتاب دریافتی شما نیز در موضوع خود به همین سبک خواهد بود. دقت کنید تعداد صفحات کتاب در اینجا فقط 10 صفحه برای نمونه بوده است و کتاب اصلی شما طبق سرفصل های گفته شده کتابی جامع خواهد بود. - کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
برای مشاهده نمونه ای از فرمت نسخه نکته رسمی کتاب های ما اینجا را کلیک کنید. کتاب دریافتی شما نیز در موضوع خود به همین سبک خواهد بود. دقت کنید تعداد صفحات کتاب در اینجا فقط 10 صفحه برای نمونه بوده است و کتاب اصلی شما طبق سرفصل های گفته شده کتابی جامع خواهد بود. -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
برای مشاهده نمونه ای از فرمت نسخه پرسش و پاسخ کتاب های ما اینجا را کلیک کنید. کتاب دریافتی شما نیز در موضوع خود به همین سبک خواهد بود. دقت کنید تعداد صفحات کتاب در اینجا فقط 10 صفحه برای نمونه بوده است و کتاب اصلی شما طبق سرفصل های گفته شده کتابی جامع خواهد بود. -
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
— پاسخها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
برای مشاهده نمونه ای از فرمت نسخه کوییز چهارگزینه ای با پاسخ کتاب های ما اینجا را کلیک کنید. کتاب دریافتی شما نیز در موضوع خود به همین سبک خواهد بود. دقت کنید تعداد صفحات کتاب در اینجا فقط 10 صفحه برای نمونه بوده است و کتاب اصلی شما طبق سرفصل های گفته شده کتابی جامع خواهد بود. -
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایانبخش)
— پاسخها در انتهای هر بخش آمدهاند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
برای مشاهده نمونه ای از فرمت نسخه کوییز چهارگزینه ای با پاسخ های انتهای فصل کتاب های ما اینجا را کلیک کنید. کتاب دریافتی شما نیز در موضوع خود به همین سبک خواهد بود. دقت کنید تعداد صفحات کتاب در اینجا فقط 10 صفحه برای نمونه بوده است و کتاب اصلی شما طبق سرفصل های گفته شده کتابی جامع خواهد بود.
🎯 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
تخمین پارامتر کانالهای با حداکثر اطلاعات متقابل
Parameter Estimation of Mutual Information Maximized Channels
نویسندگان: Hassan Tavakoli, Thinh Nguyen, Bella Bose
شناسه منبع: arxiv / 2605.11352v1
دسته: cs.IT,eess.SP
چکیده (فارسی)
ما به بررسی مسئله تخمین کانال گسسته پارامتریک حافظهدار ( p(y mid x; boldsymbolθ) ) میپردازیم، زمانی که فرستنده توزیع ورودی خود ( π) را برای بیشینهسازی اطلاعات متقابل تحت پارامتر واقعی ( boldsymbolθ^* ) انتخاب میکند. با استفاده از مشاهدات مستقل و همتوزیع (i.i.d.) خروجی کانال، هدف ما تخمین مشترک توزیع ورودی ظرفیت-رسان ( boldsymbolπ^* ) و پارامتر واقعی کانال ( boldsymbolθ^* ) است. به طور کلی، بازیابی ( boldsymbolπ^* ) و ( boldsymbolθ^* ) میتواند چالشبرانگیز باشد. برای این منظور، ما دو الگوریتم کارآمد مبتنی بر شرایط بهینگی Blahut-Arimoto (BA) پیشنهاد میکنیم: (i) یک روش نقطه ثابت دو سطحی و (ii) یک روش لاگرانژی افزوده. نتایج تجربی نشان میدهند که هر دو الگوریتم پیشنهادی با موفقیت ( boldsymbolθ^* ) و ( boldsymbolπ^* ) واقعی را بازیابی میکنند، در حالی که یک رویکرد ساده حداکثر درستنمایی که قید بیشینهسازی اطلاعات متقابل را نادیده میگیرد، در انجام این کار ناموفق است.
Abstract (English)
We study the problem of estimating a parametric discrete memoryless channel ( p(y mid x; boldsymbolθ) ) when the transmitter selects its input distribution ( π) to maximize mutual information under the true parameter ( boldsymbolθ^* ). Using only i.i.d. observations of the channel output, we aim to jointly estimate the capacity-achieving input distribution ( boldsymbolπ^* ) and the true channel parameter ( boldsymbolθ^* ). In general, recovery of ( boldsymbolπ^* ) and ( boldsymbolθ^* ) can be challenging. To that end, we propose two efficient algorithms based on the Blahut–Arimoto (BA) optimality conditions: (i) a bilevel fixed-point method and (ii) an augmented Lagrangian method. Empirical results demonstrate that both proposed algorithms successfully recover the true ( boldsymbolθ^* ) and ( boldsymbolπ^* ), whereas a naive maximum-likelihood approach that ignores the mutual-information maximization constraint fails to do so.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.