Jacob Ziv


Jacob Ziv
Jacob Ziv

Jacob Ziv (hebräisch ‏יעקב זיו‎, auch Yaakov Ziv; * 27. November 1931 in Tiberias, Palästina) ist ein israelischer Elektroingenieur und hat im Bereich der Informationstheorie bedeutende Grundlagenforschung geleistet. Zusammen mit Abraham Lempel entwickelte er den LZ77- und den LZ78-Algorithmus, auf dessen Basis Terry Welch später den LZW-Algorithmus veröffentlichte.

Ziv studierte zuerst Elektrotechnik am Technion (Israel Institute of Technology) in Haifa und später am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wo er 1962 auch promovierte.

Er arbeitete für das israelische Verteidigungsministerium und für die Bell Laboratories.

1970 wurde er Professor am Technion. Seit 1981 ist er Mitglied der Israelischen Akademie der Wissenschaften und war von 1995 bis 2004 ihr Präsident.

1997 erhielt er den Paris-Kanellakis-Preis.

Veröffentlichungen (Auswahl)

  • Lempel, A. & Ziv, J., On the complexity of finite sequences, 1976, IEEE Trans Inf Theory
  • Lempel, A. & Ziv, J., A universal algorithm for sequential data compression, 1977, IEEE Trans Inf Theory
  • Ziv, J. & Lempel, A., Compression of individual sequences via variable-rate coding, 1978, IEEE Trans Inf Theory
  • Ziv, J., The Impact of Data Processing Techniques on Communications, 1983,
  • Lempel, A. & Ziv, J., Compression of two dimensional data, 1986, IEEE Trans IT
  • Ziv, J., On classification with empirically observed statistics and universal data compression, 1988, IEEE Trans IT
  • Merhav, N. & Ziv, J., On universally efficient estimation of the first order autoregressive parameter and universal data compression, 1990, IEEE Trans Inform Theory
  • Wyner, A. & Ziv, J., Some asymptotic properties of the entropy of a stationary ergodic data source with applications to data compression, 1989, IEEE Trans Inform Theory
  • Wyner, A. & Ziv, J., The sliding window Lempel Ziv algorithm is asymptotically optimal, 1994, Proc IEEE
  • Ziv, A., Converting approximate error bounds into exact ones, 1995, Math Comp
  • Ziv, J., Variable to fixed length codes are better than fixed to variable length codes for Markov sources, 1990, IEEE Trans Inform Theory

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