Information Geometry
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985840%3A_____%2F17%3A00477908" target="_blank" >RIV/67985840:_____/17:00477908 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-56478-4" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-56478-4</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-56478-4" target="_blank" >10.1007/978-3-319-56478-4</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Information Geometry
Popis výsledku v původním jazyce
The book provides a comprehensive introduction and a novel mathematical foundation of the field of information geometry with complete proofs and detailed background material on measure theory, Riemannian geometry and Banach space theory. Parametrised measure models are defined as fundamental geometric objects, which can be both finite or infinite dimensional. Based on these models, canonical tensor fields are introduced and further studied, including the Fisher metric and the Amari-Chentsov tensor, and embeddings of statistical manifolds are investigated.nThis novel foundation then leads to application highlights, such as generalizations and extensions of the classical uniqueness result of Chentsov or the Cramér-Rao inequality. Additionally, several new application fields of information geometry are highlighted, for instance hierarchical and graphical models, complexity theory, population genetics, or Markov Chain Monte Carlo.
Název v anglickém jazyce
Information Geometry
Popis výsledku anglicky
The book provides a comprehensive introduction and a novel mathematical foundation of the field of information geometry with complete proofs and detailed background material on measure theory, Riemannian geometry and Banach space theory. Parametrised measure models are defined as fundamental geometric objects, which can be both finite or infinite dimensional. Based on these models, canonical tensor fields are introduced and further studied, including the Fisher metric and the Amari-Chentsov tensor, and embeddings of statistical manifolds are investigated.nThis novel foundation then leads to application highlights, such as generalizations and extensions of the classical uniqueness result of Chentsov or the Cramér-Rao inequality. Additionally, several new application fields of information geometry are highlighted, for instance hierarchical and graphical models, complexity theory, population genetics, or Markov Chain Monte Carlo.
Klasifikace
Druh
B - Odborná kniha
CEP obor
—
OECD FORD obor
10101 - Pure mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
ISBN
978-3-319-56477-7
Počet stran knihy
407
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Kód UT WoS knihy
000432248800011