- سال انتشار: 1987
- صفحات: 322
- اندازه فایل: 9 MB
- زبان: English
- انتشارات: Springer Netherlands
- تعداد مشاهده: 20
- امتیاز کاربران: 4.5
-
شابک/ISBN:
978-94-010-8257-0
978-94-009-3961-5
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreMaximum-Entropy and Bayesian Spectral Analysis and Estimation Problems: Proceedings of the Third Workshop on Maximum Entropy and Bayesian Methods in Applied Statistics, Wyoming, U.S.A., August 1–4, 1983
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمقدمهای بر کتاب Maximum-Entropy and Bayesian Spectral Analysis and Estimation Problems
کتاب Maximum-Entropy and Bayesian Spectral Analysis and Estimation Problems شامل مجموعه‌ای از مقالات و نتایج علمی است که از کارگاه سوم متدهای Maximum Entropy و Bayesian در آمار کاربردی گردآوری شده است. این کارگاه که در تاریخ ۱ الی ۴ آگوست ۱۹۸۳ در وایومینگ، ایالات متحده برگزار شد، نگاهی عمیق به تئوری، کاربرد و پیشرفت‌های جدید در امکانات و محدودیت‌های این تکنیک‌ها دارد.
این کتاب به طور جامع مباحث میان‌رشته‌ای را پوشش می‌دهد، از جمله فیزیک محاسباتی، آمار کاربردی، علوم داده و مسائل اساسی در تفسیر Spectral Analysis. در عین حال، با حفظ زبان ریاضی و علمی دقیق، ابزارها و روش‌هایی را در اختیار خوانندگان قرار می‌دهد که می‌توانند در طیف گسترده‌ای از مسائل علمی و عملی کاربرد داشته باشند.
خلاصه‌ای دقیق از کتاب
این اثر علمی شامل چندین مقاله‌ی مهم است که توسط محققان برجسته در زمینه Maximum Entropy و Bayesian Methods نوشته شده‌اند. موضوعات مطرح‌شده در این مقالات شامل تحلیل داده‌ها با استفاده از روش‌های Bayesian، مدلسازی احتمالی، استفاده از Maximum-Entropy در Spectral Analysis و همچنین توسعه روش‌های کاربردی جدید برای بهبود کیفیت نتایج تجربی می‌باشند. این مطالب در قالب مباحث ریاضی، الگوریتم‌های عددی و کاربردهای عملی در علوم مختلف ارائه شده است.
از دیگر موضوعات مطرح شده در این کتاب می‌توان به تفسیر و تحلیل مفاهیم uncertainty، استفاده از priors در محاسبات Bayesian و کاربردهای آن در زمان‌های کوتاه‌مدت و سیگنال‌های بلندمدت اشاره کرد. این مباحث توسط برخی از نوآورترین محققان در این زمینه به‌خوبی توضیح داده شده است.
نکات کلیدی برآمده از این کتاب
- اهمیت رویکرد Bayesian در تحلیل داده‌های پیچیده و غیرخطی.
- چگونگی استفاده از Maximum Entropy به‌عنوان ابزار مهم در Spectral Analysis و مدلسازی داده‌ها.
- ارتباط میان احتمالات و محاسبات در مواجهه با دشواری‌های مربوط به داده‌های ناکامل یا noisy.
- ارائه بهترین ابزارهای تفسیر آماری با تمرکز بر بهره‌برداری حداکثری از اطلاعات موجود در داده‌ها.
جملات معروف از کتاب
"The principle of maximum entropy is not a law of physics; it is a method of reasoning under uncertainty."
"In Bayesian inference, the prior information encapsulates our initial state of knowledge, which will be transformed by the data at hand."
چرا این کتاب مهم است؟
این کتاب به‌عنوان یکی از مجموعه‌های علمی برجسته در زمینه Maximum-Entropy و Bayesian Methods شناخته شده است. اهمیت آن نه‌تنها به دلیل عمق علمی و دقت پژوهش‌ها، بلکه به خاطر قابلیت کاربردی آن در رشته‌های گوناگون از جمله فیزیک، سیستم‌های مهندسی، اقتصاد و حتی زیست‌شناسی است. این اثر برای محققان و دانشجویانی که به دنبال ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده‌اند، همچنان منبعی ارزشمند است.
علاوه بر این، این کتاب دیدگاهی فلسفی نسبت به موضوع uncertainty ارائه می‌دهد که برای درک عمیق‌تر بنیادی‌ترین مسائل علم آمار و تفسیر داده‌ها ضروری است. هر خواننده‌ای که به دنبال ایجاد تعادل میان دانش نظری و کاربرد عملی باشد، از محتوای این کتاب بهره خواهد برد.
Introduction to "Maximum-Entropy and Bayesian Spectral Analysis and Estimation Problems"
"Maximum-Entropy and Bayesian Spectral Analysis and Estimation Problems: Proceedings of the Third Workshop on Maximum Entropy and Bayesian Methods in Applied Statistics" is an essential contribution to the fields of statistics, physics, and data analysis. Held in August 1983 in Wyoming, USA, this workshop captured innovative ideas and served as a collaborative hub for researchers and practitioners deeply engaged with the principles of Bayesian inference and the maximum-entropy method in applied statistics. The book, as a collection of proceedings, represents the synergy between theory and practical applications, paving the way for advancements in spectral analysis, model estimation, and probabilistic reasoning.
Edited by C. Ray Smith and Gary J. Erickson, this volume brings together contributions from leading academics and professionals who explore core concepts like maximum entropy, Bayesian probability, and the practical applications of these methods in diverse domains. Whether you're a seasoned statistician or a curious student, the insights within offer a structured approach for solving robust real-world problems while emphasizing theoretical rigor and computational tools.
This introduction provides an overview of the book and why it holds significance today. We explore what readers can expect to learn, revisit memorable quotes, and highlight why this book remains a cornerstone in the intersection of Bayesian methods and entropy-driven analysis.
Detailed Summary of the Book
The book encapsulates various discussions and papers presented during the Third Workshop on Maximum Entropy and Bayesian Methods in Applied Statistics. These workshops have historically been central forums for advancing the maximum-entropy principle (MEP) and its synthesis with Bayesian probability theory. The core of this volume showcases both theoretical advancements and applied perspectives, bridging gaps between abstract mathematics, cutting-edge computational techniques, and practical implementation.
A major portion of the book is devoted to the application of these methods to spectral analysis and estimation problems. Spectral analysis, often encountered in fields such as signal processing, physics, and astronomy, finds a new lens of exploration here through the integration of entropy maximization and Bayesian inference. Discussions range from the philosophical underpinnings of probability theory (e.g., Bayesian reasoning as an extension of logical consistency) to practical methodologies for data inference in the presence of uncertainty.
Furthermore, the book dives deep into estimation problems relevant to both statisticians and applied scientists. Topics include how maximum-entropy approaches are used for prior selection, parameter estimation, and model evaluation; and how Bayesian techniques provide a robust framework for incorporating existing knowledge into complex problem-solving. Each chapter not only elaborates on a particular topic but also builds on the collective understanding of the field, creating a seamless experience for readers engaged in multidisciplinary research.
Key Takeaways
- The maximum-entropy principle (MEP) serves as a fundamental tool to infer the most unbiased probability distribution, given available data.
- Bayesian inference complements entropy-based methodologies by incorporating prior knowledge, enabling robust solutions to challenging spectral and estimation problems.
- Spectral analysis finds practical applications across a variety of industries, from telecommunications to astronomy, making the ideas presented in the book incredibly relevant.
- The marriage of theory and applied methods is a recurring theme, showcasing the power of combining computational tools with rigorous mathematical models.
- The book emphasizes the importance of handling uncertainty in statistical modeling and provides structured methods for doing so effectively.
Famous Quotes from the Book
"The principle of maximum entropy is a logically consistent method of reasoning that guarantees the least biased inference consistent with given constraints."
"In the realm of uncertainty, the Bayesian method emerges as a guiding light, working seamlessly with the principles of entropy to solve real-world problems."
Why This Book Matters
This book remains a pivotal reference for statisticians, physicists, engineers, and data scientists working at the intersection of theory and application. It represents the evolution of a groundbreaking scientific methodology—one that combines the philosophical clarity of Bayesian inference and the mathematical elegance of the maximum-entropy principle. Even decades later, the ideas presented within have not lost their relevance.
The timing of this workshop in 1983 was critical, as the computational revolution was beginning to make complex calculations feasible. By marrying these advancing computational capabilities with the theoretical frameworks of Bayesian and entropy-based methods, the researchers at the workshop were effectively charting a course for future advances in probabilistic reasoning.
Whether you are delving into spectral analysis, working on estimation problems, or interested in the foundations of information theory, this book offers unique insights that transcend disciplines. It not only provides a historical touchpoint to the development of these methods but also connects to practical applications that remain relevant in modern applied science and engineering.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
