Stefan Schäffler Livres

The book delves into mathematical information theory, beginning with the Shannon-Wiener framework to quantify information through probability. It defines key concepts like message and information, progressing to countable probability spaces and Shannon entropy, illustrated through applications in statistical physics, mathematical statistics, and communication engineering. Additionally, it offers an introduction to quantum information and examines general probability spaces, emphasizing the information-theoretical analysis of dynamic systems.

Die stochastische Modellierung unvorhersehbarer Messdatenstörungen bildet einen zentralen Aspekt dieses Buches, das eine umfassende Darstellung der notwendigen Kenntnisse zur Lösung inverser Probleme bietet. Anwendungsfälle aus Naturwissenschaften und Technik verdeutlichen die erforderlichen mathematischen Methoden. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Diskretisierung und Parametrisierung dieser Probleme, sowie der praktischen Lösung der daraus resultierenden nichtlinearen Optimierungsprobleme. Die Theorie der Regularisierung wird bewusst nicht behandelt, um den Fokus auf anwendbare Lösungen zu legen.

Dieses essential bietet eine verständliche Einführung in die philosophischen Grundprinzipien der Wissenschaften. Beantwortet werden Fragen wie: Was bedeutet eigentlich „logisch“? Was ist Deduktion, was ist Induktion? Welche Wissenschaften sind rein deduktiv? Kann ein wissenschaftliches Modell wahr oder falsch sein? Warum ist jedes wissenschaftliche Modell eine Deutung von Beobachtungen?