Compressão de Sequências Individuais e Fontes Parcialmente Ordenadas.
Ano de defesa: | 2022 |
---|---|
Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UFCG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Não Informado pela instituição
|
Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29395 |
Resumo: | A maioria das aplicações da teoria da informação é baseada no uso de alfabetos com ordem total. Quando os sistemas considerados apresentam eventos com ordem parcial (e.g. sistemas concorrentes), a teoria da informação convencional fornece ferramentas incompletas devido à natureza dos processos. Isso se torna um assunto relevante ao con- siderar que o número de sistemas concorrentes tem crescido cada vez mais. Quando há ordem parcial, as principais ferramentas para a análise são os grafos de comutatividade e as classes de equivalência, induzidas por esses grafos. Nesta dissertação, busca-se de- senvolver novas medidas de informação para alfabetos com ordem parcial e aplicar essas medidas na análise e desenvolvimento de algoritmos que utilizam esses alfabetos. Como resultados, foram obtidos métodos de estimação e limitantes para o número de classes de equivalência. Além disso, foi proposta uma nova definição de entropia para alfabe- tos com ordem parcial, chamada de entropia de comutatividade. É demonstrado que essa definição permite superar algumas das limitações de entropias semelhantes propos- tas anteriormente. Além disso, é apresentado um novo algoritmo de compressão ótimo que considera a ordem parcial entre símbolos da sequência a ser comprimida. Quando as relações de ordem parcial são consideradas, é demonstrado que é possível obter maiores taxas de compressão de sequências. |