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普通高等教育“十一五”重量規(guī)劃教材信息論基礎 版權信息
- ISBN：9787030270498
- 條形碼：9787030270498 ; 978-7-03-027049-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
普通高等教育“十一五”重量規(guī)劃教材信息論基礎 本書特色
本書是為高等學校信息與計算科學專業(yè)本科生編寫的教材。內容包括概率論的基礎知識，香農提出的有關信息量化的基本概念、方法和定理，以及信源的基本編碼理論和信道的基本編碼理論。
普通高等教育“十一五”重量規(guī)劃教材信息論基礎 內容簡介
本書是在吉林大學使用多次的講義的基礎上修改而成的。本書共分5章，包括緒論、概率統(tǒng)計的基礎知識、離散信源的熵和信息量、離散信源的無錯編碼、離散無記憶信道的容量和編碼定理等。本書的數(shù)學理論部分更為詳細和深入，在授課過程中可以根據(jù)學生的基礎不講或略講。另外，還包括了一些古典的及目前流行的加密、解密算法。本書適合信息與計算專業(yè)本科生用作教材，也可供相關專業(yè)的學生和老師參考。
普通高等教育“十一五”重量規(guī)劃教材信息論基礎 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
第2章 概率統(tǒng)計的基礎知識 3
2.1 概率空間 3
2.2 條件概率 6
2.3 獨立性 10
2.4 隨機變量 12
2.4.1 隨機變量的基本性質 12
2.4.2 隨機變量的獨立性 14
2.5 隨機變量的數(shù)字特征 15
2.5.1 離散型 15
2.5.2 連續(xù)型 16
2.6 大數(shù)定律 16
習題2 17
第3章 離散信源的熵和信息量 19
3.1 離散信源 19
3.2 事件的互信息 20
3.3 條件互信息和聯(lián)合事件的互信息 23
3.4 事件的自信息 24
3.5 離散隨機變量的平均自信息一一熵 27
3.6 熵的性質 30
3.7 香農熵的公理化定義 35
3.8 隨機變量的鑒別信息和平均互信息 37
3.8.1 隨機變量的鑒別信息 37
3.8.2 隨機變量的互信息 40
3.9 馬爾可夫鏈和數(shù)據(jù)處理定理 41
3.10 連續(xù)隨機變量的互信息和微分熵 43
3.10.1 連續(xù)隨機變量的互信息 43
3.10.2 連續(xù)隨機變量的熵微分熵 44
3.10.3 微分熵的極大化 46
3.11 凸函數(shù)和互信息的凸性 49
3.11.1 凸函數(shù)的概念和性質 49
3.11.2 Kuhn-llucker條件 50
3.11.3 互信息的凸性 53
3.12 平穩(wěn)離散信源 55
3.12.1 平穩(wěn)離散信源的一般概念 56
3.12.2 平穩(wěn)信源的熵 57
3.12.3 馬爾可夫信源的熵 60
習題3 62
第4章 離散信源的無錯編碼 65
4.1 漸近等同分割性和離散無記憶信源的等長編碼 65
4.1.1 漸近等司分割性 65
4.1.2 離散無記憶信源的等長編碼 70
4.2 離散無記憶信源的不等長編碼 72
4.2.1 Kraft不等式 74
4.2.2 不等長編碼定理 76
4.2.3 *佳不等長編碼Huffman編碼 78
4.2.4 其他不等飫編碼 81
4.3 平穩(wěn)信源和馬爾可夫信源的編碼定理 86
4.3.1 平穩(wěn)信源的編碼 86
4.3.2 馬爾可夫信源的編碼定理 89
習題4 92
第5章 離散無記憶信道的容量和編碼定理 94
5.1 離散無記憶信道及其容量 94
5.1.1 信道容量的定義和舉例 95
5.1.2 對稱離散無記憶信道容量的計算 99
5.1.3 轉移概率矩陣可逆信道的容量計算 103
5.1.4 離散無記憶信道容量的迭代計算 104
5.2 信道的組合 107
5.2.1 積信道（平行組合信道） 108
5.2.2 和信道 110
5.2.3 級聯(lián)信道 112
5.3 離散無記憶信道的編碼定理 112
5.3.1 幾個有關定義 113
5.3.2 聯(lián)合典型列對 114
5.3.3 信道編碼定理 115
習題5 116
參考文獻 118
前言
第1章 緒論 1
第2章 概率統(tǒng)計的基礎知識 3
2.1 概率空間 3
2.2 條件概率 6
2.3 獨立性 10
2.4 隨機變量 12
2.4.1 隨機變量的基本性質 12
2.4.2 隨機變量的獨立性 14
2.5 隨機變量的數(shù)字特征 15
2.5.1 離散型 15
2.5.2 連續(xù)型 16
2.6 大數(shù)定律 16
習題2 17
第3章 離散信源的熵和信息量 19
3.1 離散信源 19
3.2 事件的互信息 20
3.3 條件互信息和聯(lián)合事件的互信息 23
3.4 事件的自信息 24
3.5 離散隨機變量的平均自信息一一熵 27
3.6 熵的性質 30
3.7 香農熵的公理化定義 35
3.8 隨機變量的鑒別信息和平均互信息 37
3.8.1 隨機變量的鑒別信息 37
3.8.2 隨機變量的互信息 40
3.9 馬爾可夫鏈和數(shù)據(jù)處理定理 41
3.10 連續(xù)隨機變量的互信息和微分熵 43
3.10.1 連續(xù)隨機變量的互信息 43
3.10.2 連續(xù)隨機變量的熵微分熵 44
3.10.3 微分熵的極大化 46
3.11 凸函數(shù)和互信息的凸性 49
3.11.1 凸函數(shù)的概念和性質 49
3.11.2 Kuhn-llucker條件 50
3.11.3 互信息的凸性 53
3.12 平穩(wěn)離散信源 55
3.12.1 平穩(wěn)離散信源的一般概念 56
3.12.2 平穩(wěn)信源的熵 57
3.12.3 馬爾可夫信源的熵 60
習題3 62
第4章 離散信源的無錯編碼 65
4.1 漸近等同分割性和離散無記憶信源的等長編碼 65
4.1.1 漸近等司分割性 65
4.1.2 離散無記憶信源的等長編碼 70
4.2 離散無記憶信源的不等長編碼 72
4.2.1 Kraft不等式 74
4.2.2 不等長編碼定理 76
4.2.3 *佳不等長編碼Huffman編碼 78
4.2.4 其他不等飫編碼 81
4.3 平穩(wěn)信源和馬爾可夫信源的編碼定理 86
4.3.1 平穩(wěn)信源的編碼 86
4.3.2 馬爾可夫信源的編碼定理 89
習題4 92
第5章 離散無記憶信道的容量和編碼定理 94
5.1 離散無記憶信道及其容量 94
5.1.1 信道容量的定義和舉例 95
5.1.2 對稱離散無記憶信道容量的計算 99
5.1.3 轉移概率矩陣可逆信道的容量計算 103
5.1.4 離散無記憶信道容量的迭代計算 104
5.2 信道的組合 107
5.2.1 積信道（平行組合信道） 108
5.2.2 和信道 110
5.2.3 級聯(lián)信道 112
5.3 離散無記憶信道的編碼定理 112
5.3.1 幾個有關定義 113
5.3.2 聯(lián)合典型列對 114
5.3.3 信道編碼定理 115
習題5 116
參考文獻 118
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