La teoría de la información, también conocida como teoría matemática de la comunicación (Inglés: mathematical theory of communication) o teoría matemática de la información, es una propuesta teórica presentada por Claude E. Shannon y Warren Weaver a finales de la década de los años 1940. Esta teoría está relacionada con las leyes matemáticas que rigen la transmisión y el procesamiento de la información y se ocupa de la medición de la información y de la representación de la misma, así como también de la capacidad de los sistemas de comunicación para transmitir y procesar información. La teoría de la información es una rama de la teoría matemática y de las ciencias de la computación que estudia la información y todo lo relacionado con ella: canales, compresión de datos y criptografía, entre otros.

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Information theory studies the quantification, storage, and communication of information. It was originally proposed by Claude E. Shannon in 1948 to find fundamental limits on signal processing and communication operations such as data compression, in a landmark paper entitled "A Mathematical Theory of Communication". Now this theory has found applications in many other areas, including statistical inference, natural language processing, cryptography, neurobiology, the evolution and function of molecular codes, model selection in ecology, thermal physics, quantum computing, linguistics, plagiarism detection, pattern recognition, and anomaly detection. A key measure in information theory is "entropy". Entropy quantifies the amount of uncertainty involved in the value of a random variable or the outcome of a random process. For example, identifying the outcome of a fair coin flip (with two equally likely outcomes) provides less information (lower entropy) than specifying the outcome from a roll of a die (with six equally likely outcomes). Some other important measures in information theory are mutual information, channel capacity, error exponents, and relative entropy. Applications of fundamental topics of information theory include lossless data compression (e.g. ZIP files), lossy data compression (e.g. MP3s and JPEGs), and channel coding (e.g. for Digital Subscriber Line (DSL)). The field is at the intersection of mathematics, statistics, computer science, physics, neurobiology, and electrical engineering. Its impact has been crucial to the success of the Voyager missions to deep space, the invention of the compact disc, the feasibility of mobile phones, the development of the Internet, the study of linguistics and of human perception, the understanding of black holes, and numerous other fields. Important sub-fields of information theory include source coding, channel coding, algorithmic complexity theory, algorithmic information theory, information-theoretic security, and measures of information.

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