Probabilistic मॉडलिंग के प्रत्यक्ष उपयोग के एक और शोधन में, सांख्यिकीय अनुमान को गणित कोडिंग नामक एल्गोरिथ्म से जोड़ दिया जा सकता है । गणित कोडिंग एक अधिक आधुनिक कोडिंग तकनीक है जो एक परिमित-राज्य मशीन की गणितीय गणना का उपयोग करता है जो इनपुट डेटा प्रतीकों की श्रृंखला से एन्कोड किए गए बिट्स की एक स्ट्रिंग का उत्पादन करने के लिए है । यह अन्य तकनीकों के लिए बेहतर संपीड़न प्राप्त कर सकता है जैसे कि बेहतर-ज्ञात huffman एल्गोरिदम. यह एक आंतरिक स्मृति राज्य का उपयोग करता है, जो अलग-अलग प्रतिनिधित्व के लिए व्यक्तिगत इनपुट प्रतीकों की एक-से-एक मैपिंग करने की जरूरत से बचने के लिए एक पूर्णांक का उपयोग करता है बिट्स की संख्या, और यह डेटा प्रतीकों की पूरी स्ट्रिंग को एन्कोडिंग करने के बाद केवल आंतरिक स्मृति को साफ करता है । गणित कोडिंग विशेष रूप से अनुकूली डेटा संपीड़न कार्यों के लिए लागू होता है जहां आंकड़े भिन्न होते हैं और संदर्भ-आश्रित होते हैं, क्योंकि यह इनपुट डेटा के संभावना वितरण के एक अनुकूली मॉडल के साथ आसानी से युग्मित किया जा सकता है । गणित कोडिंग के उपयोग का एक प्रारंभिक उदाहरण यह एक वैकल्पिक (लेकिन व्यापक रूप से उपयोग नहीं) के रूप में जेपीईजी छवि कोडिंग मानक की विशेषता है । यह वीडियो कोडिंग के लिए एच. 264 / एमपीईजी-4 avc और परफॉर्मेंस सहित विभिन्न अन्य डिजाइनों में लागू किया गया है ।
अंकगणितीय कोडिंग नामक एल्गोरिथ्म के साथ क्या जोड़ा जा सकता है?
सांख्यिकीय अनुमान