An Introduction to Transfer Entropy Information Flow in Complex Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
- Rilegato
- Nuovo
Condizione: Nuovo
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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.The book will be of value to advanced undergraduate and graduate students and researchers in the areas of computer science, neuroscience, physics, and engineering. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 448.
Codice articolo IB-627508
- Titolo
- An Introduction to Transfer Entropy Information Flow in Complex Systems
- Autore
- Michael Harr?, Joseph T. Lizier, Terry Bossomaier, Lionel Barnett
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Gebundene Ausgabe
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319432214
- ISBN 13
- 9783319432212
- Peso dell'articolo
- 448 grammi
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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Dalla quarta di copertina
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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