Beschreibung (Langtext)

Starting with the Shannon-Wiener approach to mathematical information theory, allowing a mathematical "measurement" of an amount of information, the book begins by defining the terms message and information and axiomatically assigning an amount of information to a probability. The second part explores countable probability spaces, leading to the definition of Shannon entropy based on the average amount of information; three classical applications of Shannon entropy in statistical physics, mathematical statistics, and communication engineering are presented, along with an initial glimpse into the field of quantum information. The third part is dedicated to general probability spaces, focusing on the information-theoretical analysis of dynamic systems.

The book builds on bachelor-level knowledge and is primarily intended for mathematicians and computer scientists, placing a strong emphasis on rigorous proofs.

Ausgehend vom Shannon-Wiener-Zugang zur mathematischen Informationstheorie beginnt das Buch mit einer Abgrenzung der Begriffe Nachricht und Information und der axiomatischen Zuordnung einer Informationsmenge zu einer Wahrscheinlichkeit. Im zweiten Teil werden abzählbare Wahrscheinlichkeitsräume untersucht, deren mittlere Informationsmenge zur Definition der Shannon-Entropie führt; dabei werden drei klassische Anwendungen der Shannon-Entropie in der statistischen Physik, der mathematischen Statistik und der Nachrichtentechnik vorgestellt, und es wird ein erster Einblick in den Bereich Quanteninformation gegeben. Der dritte Teil behandelt die informationstheoretische Analyse dynamischer Systeme.

Das Buch baut auf Bachelor-Wissen auf und legt großen Wert auf exakte Beweisführung.