EG960 - Teoria da Informação
Turma: A -
Período: 1/2026 -
Tipo Período: 1o. semestre -
Disciplina:
Eletiva 4 créditos.
-
Idioma: Português
Acompanha Pós:
IE660
- Teoria da Informação
Tema:
Ementa: Introdução: informação e comunicação; entropia, entropia relativa e informação mútua; a propriedade da equipartição assintótica; compressão de dados; informação e teoria de jogos; capacidade de canal; entropia diferencial; o canal gaussiano; máxima entropia e análise espectral; teoria de taxa versus distorção; teoria de informação em redes de comunicação; teoria de informação e o mercado de capitais.
Conteúdo Programático: · Introdução à Teoria da Informação
Histórico e motivação da teoria da informação.
Relação entre informação e comunicação.
Conceito de incerteza e previsibilidade.
· Entropia, Entropia Relativa e Informação Mútua
Definições de entropia de Shannon, entropia condicional e entropia conjunta.
Entropia relativa (divergência de Kullback-Leibler).
Informação mútua e sua interpretação como redução de incerteza.
Propriedades fundamentais das medidas de informação.
· Equipartição Assintótica (AEP)
Teorema da Equipartição Assintótica.
Aplicações da AEP na compressão de fontes.
Justificativa estatística para técnicas de codificação.
· Compressão de Dados (Fonte Discreta)
Taxa de compressão ideal.
Teorema de codificação de Shannon para fontes sem memória.
Codificação de Huffman e codificação aritmética.
Limites da compressão com e sem perda.
· Teoria da Informação e Teoria dos Jogos
Informação como recurso estratégico.
Aplicações de entropia e informação mútua em jogos de informação incompleta.
Análise de payoff em jogos estocásticos com comunicação.
· Capacidade de Canal
Modelagem de canais com ruído.
Capacidade de canal discreto com memória e sem memória.
Teorema de codificação de canal de Shannon.
Códigos com detecção e correção de erros.
· Entropia Diferencial
Generalização da entropia para variáveis contínuas.
Relação com entropia discreta.
Interpretação e propriedades.
· O Canal Gaussiano
Capacidade de canal AWGN (ruído branco gaussiano aditivo).
Otimização da distribuição de entrada.
Canais com restrição de potência.
· Máxima Entropia e Análise Espectral
Princípio da entropia máxima.
Aplicações em estimação espectral e modelagem de processos estocásticos.
Modelos ARMA e o espectro de potência.
· Teoria de Taxa vs. Distorção
Codificação de fontes com perda.
Função taxa-distorção e limites teóricos.
Aplicações em compressão de áudio, imagem e vídeo.
· Teoria da Informação em Redes de Comunicação
Múltiplos usuários: canais MAC, broadcast e interferência.
Limites fundamentais para redes de comunicação.
Codificação de rede e fluxos de informação.
· Teoria da Informação e Mercado de Capitais
Informação em mercados financeiros: entropia como medida de incerteza.
Correlação, causalidade e mutual information em séries temporais financeiras.
Estratégias de investimento baseadas em medidas informacionais.
Plano de Desenvolvimento: n/a
Conforme IN CCG nº 02/2025 - Cláusula de Honestidade e Lisura Acadêmica
Todas as atividades relacionadas às disciplinas devem ser realizadas em conformidade com as orientações fornecidas pelos docentes e com o devido rigor ético.
Caso o(a) docente responsável, no exercício de sua liberdade de cátedra, forme convicção acerca da ausência de lisura ou de condições adequadas para a realização da atividade avaliativa, poderá atribuir nota zero, seja para a atividade única ou, conforme o caso, para o conjunto de atividades do semestre. A ocorrência deverá ser fundamentada e comunicada à Coordenação de Curso de Graduação, podendo o(a) estudante estar sujeito a processo administrativo.
Bibliografia: Cover, T. M., & Thomas, J. A. Elements of Information Theory. 2ª ed., Wiley-Interscience, 2006.
MacKay, D. J. C. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, 2003.
Yeung, R. W. A First Course in Information Theory. Springer, 2002.
Gray, R. M. Entropy and Information Theory. Springer, 2011 (2ª ed. online gratuita).
El Gamal, A., & Kim, Y.-H. Network Information Theory. Cambridge University Press, 2011.
Critério de Avaliação: Listas de exercícios, testes em sala de aula e projetos, em proporções combinadas com os alunos.
Bibliografia complementar: n/a