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信息理论与编码参考答案docx

 

一副充分洗乱的牌(含52),:

(1)任一特定排列所出的不确定性是多少

(2)随机抽取13牌,13牌的点数互不相同的不确定性是多少

解:

(1)52扑克牌可以按不同的序排列,所有可能的不同排列数就是全排列种数,

 

P5252

52

8.066

1067

因扑克牌充分洗乱,

任一特定排列出的概率相等,

事件A任一特定排列,其生

概率

PA

1

1.24

1068

52

可得,排列生所出的信息量

IA

log2P

A

log252

225.58bit

67.91dit

(2)事件B从中抽取

13牌,所出的点数互不相同。

扑克牌52中抽取

13,不考排列序,共有

C5213

种可能的合。

13牌点数

互不相同意味着点数包括

A,2,⋯,K,而每一种点数有

4种不同的花色意味着每个点数可

以取4中花色。

所以

13牌中所有的点数都不相同的合数

413。

因每种合都是等

概率生的,所以

P

B

413

413

1339

1.0568104

C5213

52

生事件B所得到的信息量

IB

logPB

log

413

13.208bit

2C5213

3.976dit

在一只布袋中装有

100只人手的感完全相同的木球,

每只上涂有

1种色。

100

只球的色有下列三种情况:

(1)色球和白色球各50只;

(2)色球99只,白色球1只;

(3),黄,,白色各25只。

求从布袋中随意取出一只球,猜其色所需要的信息量。

解:

猜木球色所需要的信息量等于木球色的不确定性。

R——“取到的是球”,W——“取到的是白球”,

Y——“取到的是黄球”,B——“取到的是球”。

(1)若布袋中有色球和白色球各50只,即

PR

PW

50

1

100

2

1

IRI

W

log22

log221bit

(2)若布袋中色球99只,白色球1只,即

 

P

R

99

0.99

PW

1

0.01

100

100

I

R

log2P

R

log20.99

0.0145bit

I

W

log2PW

log20.01

6.644

bit

(3)若布袋中有红,黄,蓝,白色各

25只,即

PR

PY

PB

PW

25

1

100

4

1

I

R

I

Y

I

B

IW

log24

2bit

设信源为

X

x1

x2

x3

x4

x5

x6

PX

0.2

0.19

0.18

0.17

0.16

0.17

6

6

Pxilog2

P

xi,井解释为什么

P

xi

log2

P

xi

log26,不满足信源熵的

i

i

极值性。

6

解:

P

xi

log2

P

xi

i

0.2log20.2

0.19log20.190.18log20.18

0.17log20.17

0.16log20.160.17log20.17

2.657bit/symbol

6

i

P

xi

log2

P

xi

log2

6

2.585

6

不满足极值性的原因是

P

xi

1.07

1,不满足概率的完备性。

i

大量统计表明,男性红绿色盲的发病率为7%,女性发病率为%,如果你问一位男同志是否为红绿色盲,他回答“是”或“否”。

(1)这二个回答中各含多少信息量

(2)平均每个回答中含有多少信息量

(3)如果你问一位女同志,则答案中含有的平均信息量是多少

解:

对于男性,是红绿色盲的概率记作Pa17%,不是红绿色盲的概率记作

Pa293%,这两种情况各含的信息量为

I

a1

log2

1P

a1

log2

100

3.83bit

7

I

a2

log2

1P

a2

log2

100

0.105bit

93

平均每个回答中含有的信息量为

HAPa1I(a1)Pa2I(a2)

7

3.83

93

0.105

100

100

0.366bit/回答

 

对于女性,是红绿色盲的概率记作Pb1

0.5%,不是红绿色盲的记作

Pb299.5%,则平均每个回答中含有的信息量为

HB

Pb1I(b1)Pb2I(b2)

5

log2

1000

995

log2

1000

1000

5

1000

995

0.045

bit/

回答

H

A

H

B

联合熵和条件熵

任意三个离散随机变量

X、Y和Z,求证:

H(XYZ)H(XY)H(XZ)H(X)。

证明:

方法一:

要证明不等式HX,Y,ZHX,YHZ,XHX成立,等

 

价证明下式成立:

HX,Y,ZHX,YHX,ZHX0

 

根据熵函数的定义

HX,Y,ZHX,YHX,ZHX

p

xiyj

zk

logp

xiyjzk

p

xi

yj

zklogpxiyj

X

Y

Z

X

Y

Z

p

xi

yjzk

logp

xizk

p

xiyjzk

logpxi

X

Y

Z

X

Y

Z

p

xiyj

zk

p

xiyjzk

p

xi

log

pxizk

X

Y

Z

pxiyj

loge

p

x

y

z

p

xiyj

p

xizk

(信息论不等式)

1

X

Y

Z

i

jk

pxiyjzk

pxi

loge

p

xi

yj

pxizk

p

xiyjzk

p

xi

X

Y

Z

X

Y

Z

loge

p

yj

|xi

p

xizk

p

xi

yjzk

X

Y

Z

X

Y

Z

loge

1

1

0

所以

HX,Y,ZHX,YHX,ZHX

等号成立的条件为

p

xiyj

pxi

zk

p

xi

pxi

yjzk

得证

方法二:

因为

H(XYZ)H(XY)H(Z|XY)

 

H(XZ)H(X)H(Z|X)

 

所以,求证不等式等价于

H(Z|XY)H(Z|X)

 

因为条件多的熵不大于条件少的熵,上式成立,原式得证。

设随机变量X{x1,x2}{0,1}和Y{y1,y2}{0,1}的联合概率空间为

XY

(x1,y1)

(x1,y2)

(x2,y1)

(x2,y2)

PXY

18

38

38

18

定义一个新随机变量

Z

XY(普通乘积)。

(1)计算熵H(X)、H(Y)、H(Z)、H(XZ)、H(YZ)以及H(XYZ);

(2)计算条件熵H(X|Y)、H(Y|X)、H(X|Z)、H(Z|X)、H(Y|Z)、H(Z|Y)、

H(X|YZ)、H(Y|XZ)以及H(Z|XY);

(3)计算互信息量I(X;Y)、I(X;Z)、I(Y;Z)、I(X;Y|Z)、I(Y;Z|X)以及

I(X;Z|Y);

(1)px0

px0,y0

1

3

1

px0,y1

8

2

1

8

px

1

1

p

x

0

2

H

X

Pxi

logPxi1bit/symbol

i

py0

px0,y0

1

3

1

px1,y0

8

2

1

8

py

1

1

p

y

0

2

H

Y

p

yjlogp

yj

1bit/symbol

j

P(z

0)

P(xy

00)

P(xy

01)

P(xy

1

3

3

7

10)

8

8

8

7

1

8

P(z

1)

1

P(z

0)

1

8

8

可得Z

XY的概率空间如下

Z

z

0

z

1

7

1

P(Z)

8

8

2

7

7

1

1

H(Z)

p(zk)

log

log

0.544bit/symbol

K

8

8

8

8

由p(xz)

p(x)p(zx)得

p(x0,z

0)

p(x

0)p(z

0x

0)

1

1

1

2

2

 

p(x

0,z

1)

p(x

0)p(z

1x

0)

10

0

2

p(x

1,z

0)

p(x

1)p(z

0x

1)

p(x

1)p(y

0x

1)

p(x

1,y

3

0)

8

p(x

1,z

1)

p(x

1)p(z

1x

1)

p(x

1)p(y

1x

1)

p(x

1,y

1

1)

8

H(XZ)

p(xizk)

1

1

3

3

1

1

1.406bit/symbol

log

2

log

8

log

8

i

k

2

8

8

由对称性可得

H(YZ)

1.406bt/symbol

 

由p(xyz)

p(xy)p(zxy),又p(zxy)或者等于1,或者等于0.

p(x

0,y

0,z

0)

p(x

0,y

0)p(z

0x

0,y

0)

p(x

0,y

1

0)1

8

p(x

0,y

0,z

1)

p(x

0,y

0)p(z

1x

0,y

0)

1

0

0

8

p(x

0,y

1,z

0)

p(x

0,y

1)p(z

0x

0,y

1)

p(x

0,y

3

1)1

8

p(x

0,y

1,z

1)

p(x

0,y

1)p(z

1x

0,y

1)

3

0

0

8

p(x

1,y

0,z

0)

p(x

1,y

0)p(z

0x

1,y

0)

p(x

1,y

3

0)1

8

p(x

1,y

0,z

1)

p(x

1,y

0)p(z

1x

1,y

0)

3

0

0

8

p(x

1,y

1,z

0)

p(x

1,y

1)p(z

0x

1,y

1)

1

0

0

8

p(x

1,y

1,z

1)

p(x

1,y

1)p(z

1x

1,y

1)

p(x

1

1,y1)1

8

H(XYZ)

p(xiyjzk)

log2p(xi

yjzk)

i

j

k

1log1

3log3

3log3

1log1

1.811

bit/symbol

8

8

8

8

8

8

8

8

(2)

HXY

-

1log1

3log3

3log3

1log1

1.811bit/symbol

8

8

8

8

8

8

8

8

HX/Y=HXY-HY

1.811

1

0.811bit/symbol

根据对称性,

 

HY/X=HX|Y0.811bit/symbol

 

HX/Z=HXZ

 

HZ/X=HXZ

 

-H

Z

1.406

0.5440.862bit/symol

-H

X

1.406

10.406bit/symol

根据对称性,

HY/Z

=HX/Z

0.862bit/symbol

HZ/Y

=HZ/X

0.406bit/symol

HX/YZ

=HXYZ

-HYZ

1.811

1.406

0.405bit/symol

根据对称性,把

X和Y互换得

HY/XZ

=HX/YZ

0.405bit/symbol

HZ/XY

=HXYZ

-H

XY

1.811

1.811

0bit/symol

(3)

I

X;Y

H

X

H

X/Y

1

0.811

0.189bit/symbol

I

X;Z

H

X

H

X/Z

1

0.862

0.138bit/symbol

根据对称性,得

IY;Z

I

X;Z0.138bit/symbol

I

X;Y/Z

H

X/Z

H

X/YZ

0.862

0.405

0.457bit/symbol

I

Y;Z/X

H

Y/X

H

Y/XZ

0.811

0.405

0.406bit/symbol

根据对称性得

I

X;Z/Y

I

Y;Z/X

0.406bit/symbol

设信源发出二次扩展消息

xi

yi,其中第一个符号为A、B、C三种消息,第二个符号为

D、

E、F、G四种消息,概率

p(xi)

p(yi

xi)

如下:

p(xi)

A

B

C

1/2

1/3

1/6

D

1/4

3/10

1/6

p(yixi)

E

1/4

1/5

1/2

F

1/4

1/5

1/6

G

1/4

3/1

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