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信息论第二章答案

试问四进制、八进制脉冲所含信息量是二进制脉冲的多少倍?解:四进制脉冲可以表示4个不同的消息,例如:{0, 1, 2, 3}八进制脉冲可以表示8个不同的消息,例如:{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} 二进制脉冲可以表示2个不同的消息,例如:{0, 1} 假设每个消息的发出都是等概率的,则:四进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 24log log )(1=== 八进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 38log log )(2=== 二进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 12log log )(0=== 所以:四进制、八进制脉冲所含信息量分别是二进制脉冲信息量的2倍和3倍。

一副充分洗乱了的牌(含52张牌),试问 (1) 任一特定排列所给出的信息量是多少?(2) 若从中抽取13张牌,所给出的点数都不相同能得到多少信息量?解:(1) 52张牌共有52!种排列方式,假设每种排列方式出现是等概率的则所给出的信息量是:!521)(=i x p bit x p x I i i 581.225!52log )(log )(==-=(2) 52张牌共有4种花色、13种点数,抽取13张点数不同的牌的概率如下:(a)p(x i )=52/52 * 48/51 * 44/50 * 40/49 * 36/48 * 32/47 * 28/46 * 24/45 * 20/44 * 16/43 * 12/42 * 8/41 * 4/40=(b)总样本:C 1352, 其中13点数不同的数量为4*4*4*…*4=413。

所以,抽取13张点数不同的牌的概率:bit C x p x I C x p i i i 208.134log)(log )(4)(135213135213=-=-==居住某地区的女孩子有25%是大学生,在女大学生中有75%是身高160厘米以上的,而女孩子中身高160厘米以上的占总数的一半。

假如我们得知“身高160厘米以上的某女孩是大学生”的消息,问获得多少信息量?解:设随机变量X 代表女孩子学历X x 1(是大学生) x 2(不是大学生) P(X)设随机变量Y 代表女孩子身高Y y 1(身高>160cm ) y 2(身高<160cm ) P(Y)已知:在女大学生中有75%是身高160厘米以上的即: 75011.)/(=x y p求:身高160厘米以上的某女孩是大学生的信息量 即:bit y p x y p x p y x p y x I 415.15.075.025.0log )()/()(log )/(log )/(11111111=⨯-=-=-=设离散无记忆信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=====⎥⎦⎤⎢⎣⎡8/14/1324/18/310)(4321x x x x X P X ,其发出的信息为(202032),求 (1) 此消息的自信息量是多少?(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是多少?解:(1) 此消息总共有14个0、13个1、12个2、6个3,因此此消息发出的概率是:62514814183⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛=p此消息的信息量是:bit p I 811.87log =-=(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是:bit n I 951.145/811.87/==从大量统计资料知道,男性中红绿色盲的发病率为7%,女性发病率为%,如果你问一位男士:“你是否是色盲?”他的回答可能是“是”,可能是“否”,问这两个回答中各含多少信息量,平均每个回答中含有多少信息量?如果问一位女士,则答案中含有的平均自信息量是多少?解: 男士:symbolbit x p x p X H bitx p x I x p bit x p x I x p i i i N N N Y Y Y / 366.0)93.0log 93.007.0log 07.0()(log )()( 105.093.0log )(log )(%93)( 837.307.0log )(log )(%7)(2=+-=-==-=-===-=-==∑女士:symbol bit x p x p X H ii i / 045.0)995.0log 995.0005.0log 005.0()(log )()(2=+-=-=∑设信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡17.016.017.018.019.02.0)(654321x x x x x x X P X ,求这个信源的熵,并解释为什么H(X) > log6不满足信源熵的极值性。

解:585.26log )(/ 657.2 )17.0log 17.016.0log 16.017.0log 17.018.0log 18.019.0log 19.02.0log 2.0( )(log )()(26=>=+++++-=-=∑X H symbol bit x p x p X H ii i 不满足极值性的原因是107.1)(6>=∑iix p 。

同时掷出两个正常的骰子,也就是各面呈现的概率都为1/6,求: (1) “3和5同时出现”这事件的自信息; (2) “两个1同时出现”这事件的自信息;(3) 两个点数的各种组合(无序)对的熵和平均信息量; (4) 两个点数之和(即2, 3, … , 12构成的子集)的熵; (5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。

解: (1)bitx p x I x p i i i 170.4181log )(log )(18161616161)(=-=-==⨯+⨯=(2)bitx p x I x p i i i 170.5361log )(log )(3616161)(=-=-==⨯=(3)两个点数的排列如下: 11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 25 26 31 32 33 34 35 36 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 61 62 63 64 65 66共有21种组合:其中11,22,33,44,55,66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18161612=⨯⨯symbol bit x p x p X H ii i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑(4)参考上面的两个点数的排列,可以得出两个点数求和的概率分布如下:symbolbit x p x p X H X P X ii i / 274.3 61log 61365log 365291log 912121log 1212181log 1812361log 3612 )(log )()(36112181111211091936586173656915121418133612)(=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-=-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑(5)bitx p x I x p i i i 710.13611log )(log )(3611116161)(=-=-==⨯⨯=证明:H(X 1X 2 。

X n ) ≤ H(X 1) + H(X 2) + … + H(X n )。

证明:...)/()( 0);()/()( 0);().../(...)/()/()()...(21332131221212121312121X X X H X H X X X I X X H X H X X I X X X X H X X X H X X H X H X X X H n n n ≥⇒≥≥⇒≥++++=-)(...)()()()...().../()( 0)...;(32121121121n n n N N n N X H X H X H X H X X X H X X X X H X H X X X X I ++++≤∴≥⇒≥--证明:H(X 3/X 1X 2) ≤ H(X 3/X 1),并说明当X 1, X 2, X 3是马氏链时等式成立。

证明:log 1)/()(log )()/()(log 1)/()/()()/()/(log)()/(log )()/(log )()/(log )()/(log )()/()/(2123132121233211231321123221313321123213133211231332112321332113133112321332113213=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎪⎭⎫⎝⎛-=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-≤=+-=+-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑e x x p x x p ex x x p x x p x x p e x x x p x x p x x x p x x x p x x p x x x p x x p x x x p x x x p x x x p x x p x x p x x x p x x x p X X H X X X H i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i氏链是马等式成立的条件是时等式成立当_,,)/()/()/()()/()/()()()/()/()()/()/(01)/()/()/()/(321132131232113121212131321213132131313213X X X x x x p x x p x x p x x x p x x p x x p x p x x p x x x p x x p x x p x x x p x x p x x x p x x p X X H X X X H i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i ∴=⇒=⇒=⇒=⇒=-≤∴对某城市进行交通忙闲的调查,并把天气分成晴雨两种状态,气温分成冷暖两个状态,调查结果得联合出现的相对频度如下:若把这些频度看作概率测度,求: (1) 忙闲的无条件熵;(2) 天气状态和气温状态已知时忙闲的条件熵; (3) 从天气状态和气温状态获得的关于忙闲的信息。

解: (1)根据忙闲的频率,得到忙闲的概率分布如下:symbolbit x p x p X H x x X P X i ii / 964.010340log 1034010363log 10363)(log )()(1034010363闲忙)(221=⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑(2)设忙闲为随机变量X ,天气状态为随机变量Y ,气温状态为随机变量Zsymbolbit YZ H XYZ H YZ X H symbol bit z y p z y p YZ H symbol bit z y x p z y x p XYZ H jkk j k j ijkk j i k j i / 859.0977.1836.2)()()/(/ 977.1 10328log 1032810332log 1033210323log 1032310320log 10320 )(log )()(/ 836.2 10312log 103121035log 103510315log 103151038log 1038 10316log1031610327log 103271038log 103810312log 10312)(log )()(=-=-==⎪⎭⎫ ⎝⎛+++-=-==⎪⎭⎫++++ ⎝⎛+++-=-=∑∑∑∑∑ (3)symbol bit YZ X H X H YZ X I / 159.0859.0964.0)/()();(=-=-=有两个二元随机变量X 和Y ,它们的联合概率为并定义另一随机变量Z = XY (一般乘积),试计算: (1) H(X), H(Y), H(Z), H(XZ), H(YZ)和H(XYZ);(2) H(X/Y), H(Y/X), H(X/Z), H(Z/X), H(Y/Z), H(Z/Y), H(X/YZ), H(Y/XZ)和H(Z/XY); (3) I(X;Y), I(X;Z), I(Y;Z), I(X;Y/Z), I(Y;Z/X)和I(X;Z/Y)。

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