Терренс Л. Файн - Terrence L. Fine

Терренс Л. Файн (1939 г.р.) - американский ученый, инженер и философ. Он известен[1][2][3] особенно за его вклад в защиту и разработку альтернатив классическому исчислению для вероятностного моделирования и принятия решений. Другие взносы включают Теорема Файна,[4] то Прекрасные числа[5] и Квантователь Fine – McMillan.[6] Он является обладателем первого патента, выданного в области статистической дельта-модуляции.[7]

биография

Файн родился в Нью-Йорке в 1939 году. Его ученые степени получены в Городском колледже Нью-Йорка (B.E.E.) и в Гарвардском университете (S.M., Ph.D.). Он был удостоен стипендии Миллера в Калифорнийском университете в Беркли на период 1964–1966 годов, после чего поступил на факультет Корнельского университета в Итаке, штат Нью-Йорк, где оставался до выхода на пенсию в 2010 году. Департамент электротехники и вычислительной техники; по совместительству профессор кафедры статистических наук; а с 1999 по 2004 год - директором многопрофильного центра прикладной математики университета. Он почетный профессор Корнельского университета. Он пожизненный член и медалист третьего тысячелетия IEEE (Институт инженеров по электротехнике и электронике).[8]

Избранные публикации

  • Теории вероятностей: исследование основ, Academic Press, 1973. Исследование математических и интерпретирующих альтернатив стандартной структуре математической вероятности.
  • Методология нейронной сети с прямой связью, Серия по статистике для инженерии и информатики, Springer-Verlag, 1999.
  • Вероятность и вероятностное рассуждение в электротехнике, Пирсон / Прентис-Холл, 2006.
  • «Аргумент в пользу сравнительной вероятности», в R. Butts, J. Hintikka, eds., Основные проблемы методологии и лингвистики III, Univ. Western Ontario Ser. Философия науки, 11, D. Reidel, Dordrecht, 105–119, 1977.
  • «Об очевидной конвергенции относительной частоты и ее последствиях», IEEE Transactions по теории информации, IT-16, 251–257, 1970. Источник теоремы Файна.
  • «Экстраполяция, когда об источнике известно очень мало», Информация и контроль, 16, 331–359, 1970. Нестатистический подход к экстраполяции и источник точных чисел.

Рекомендации

  1. ^ Генри Э. Кибург младший; Чох Ман Тенг (6 августа 2001 г.). Неуверенный вывод. Издательство Кембриджского университета. С. 113–114. ISBN  978-0-521-00101-4. Получено 2013-11-12.
  2. ^ Патрик Суппес; Пол Хамфрис (1 января 1994 г.). Патрик Суппес: научный философ: Том 1. Вероятность и вероятностная причинность. Springer. п. 132. ISBN  978-0-7923-2552-9. Получено 2013-11-12.
  3. ^ «Товарищи - Ж». IEEE: членство и услуги. IEEE. Архивировано из оригинал на 2013-11-12. Получено 2013-11-12.
  4. ^ Мин Ли (1997). Введение в колмогоровскую сложность и ее приложения. Springer. п. 135. ISBN  978-0-387-94868-3. Получено 2013-11-12.
  5. ^ Дойч, Э. и Шапиро, Л., "Обзор точных чисел", Дискретная математика, 241, 241–265, 2001.
  6. ^ Г. Габор; З. Дьерфи (1986). Рекурсивное кодирование источника: теория для практики кодирования сигналов. Springer-Verlag. ISBN  978-0-387-96309-9. Получено 2013-11-12.
  7. ^ US3393364-А, Файн, Терренс Л., "Статистическая система дельта-модуляции", опубликовано 16 июля 1968 г. 
  8. ^ https://web.archive.org/web/20120822071415/http://www.ece.cornell.edu/fine/. Архивировано из оригинал 22 августа 2012 г.. Получено 13 августа, 2012. Отсутствует или пусто | название = (помощь)