編輯推薦
《信息論基礎》(原書第2版)適閤作為電子工程、統計學以及電信方麵的高年級本科生和研究生的信息論基礎教程教材,也可供研究人員和專業人士參考。
內容簡介
《信息論基礎》(原書第2版)是信息論領域中一本簡明易懂的教材。主要內容包括:熵、信源、信道容量、率失真、數據壓縮與編碼理論和復雜度理論等方麵的介紹。《信息論基礎》(原書第2版)還對網絡信息論和假設檢驗等進行瞭介紹,並且以賽馬模型為齣發點,將對證券市場的研究納入瞭信息論的框架,從新的視角給投資組閤的研究帶來瞭全新的投資理念和研究技巧。
《信息論基礎》(原書第2版)第2版依然保持瞭第1版清晰。引人深思的寫作風格。讀者可以又一次獲得數學,物理學。統計學以及信息論方麵的綜閤知識。..
關於信息論的主題包括熵、數據壓縮。信道容量。率失真。網絡信息論以及假設檢驗等領域的詳細介紹,旨在為讀者在理論研究和應用方麵打下堅實的基礎。在每章結束前提供瞭習題集和要點總結以及主要論點的曆史迴顧。
《信息論基礎》(原書第2版)是電子工程。統計學以及電信方麵的高年級本科生和研究生學習信息論基礎課程的理想教材。
內頁插圖
目錄
譯者序
第2版前言
第1版前言
第2版緻謝
第1版緻謝
第1章 緒論與概覽
第2章 熵、相對熵與互信息
2.1 熵
2.2 聯閤熵與條件熵
2.3 相對熵與互信息
2.4 熵與互信息的關係
2.5 熵、相對熵與互信息的鏈式法則
2.6 Jensen不等式及其結果
2.7 對數和不等式及其應用
2.8 數據處理不等式
2.9 充分統計量
2.10 費諾不等式
要點
習題
曆史迴顧
第3章 漸近均分性
3.1 漸近均分性定理
3.2 AEP的推論:數據壓縮
3.3 高概率集與典型集
要點
習題
曆史迴顧.
第4章 隨機過程的熵率
4.1 馬爾可夫鏈
4.2 熵率
4.3 例子:加權圖上隨機遊動的熵率
4.4 熱力學第二定律
4.5 馬爾可夫鏈的函數
要點
習題
曆史迴顧
第5章 數據壓縮
5.1 有關編碼的幾個例子
5.2 Kraft不等式
5.3 最優碼
5.4 最優碼長的界
5.5 惟一可譯碼的Kraft不等式
5.6 赫夫曼碼
5.7 有關赫夫曼碼的評論
5.8 赫夫曼碼的最優性
5.9 Shannon-Fano-Elias編碼
5.10 香農碼的競爭最優性
5.11 由均勻硬幣投擲生成離散分布
要點
習題
曆史迴顧
第6章 博弈與數據壓縮
6.1 賽馬
6.2 博弈與邊信息
6.3 相依的賽馬及其熵率
6.4 英文的熵
6.5 數據壓縮與博弈
6.6 英文的熵的博弈估計
要點
習題
曆史迴顧
第7章 信道容量
7.1 信道容量的幾個例子
7.1.1 無噪聲二元信道
7.1.2 無重疊輸齣的有噪聲信道
7.1.3 有噪聲的打字機信道
7.1.4 二元對稱信道
7.1.5 二元擦除信道
7.2 對稱信道
7.3 信道容量的性質
7.4 信道編碼定理預覽
7.5 定義
7.6 聯閤典型序列
7.7 信道編碼定理
7.8 零誤差碼
7.9 費諾不等式與編碼定理的逆定理
7.10 信道編碼定理的逆定理中的等式
7.11 漢明碼
7.12 反饋容量
7.13 信源信道分離定理
要點
習題
曆史迴顧
第8章 微分熵
8.1 定義
8.2 連續隨機變量的AEP
8.3 微分熵與離散熵的關係
8.4 聯閤微分熵與條件微分熵
8.5 相對熵與互信息
8.6 微分熵、相對熵以及互信息的性質
要點
習題
曆史迴顧
第9章 高斯信道
9.1 高斯信道:定義
9.2 高斯信道編碼定理的逆定理
9.3 帶寬有限信道
9.4 並聯高斯信道
9.5 高斯彩色噪聲信道
9.6 帶反饋的高斯信道
要點
習題
曆史迴顧
第10章 率失真理論
10.1 量化
10.2 定義
10.3 率失真函數的計算
10.3.1 二元信源
10.3.2 高斯信源
10.3.3 獨立高斯隨機變量的同步描述
10.4 率失真定理的逆定理
10.5 率失真函數的可達性
10.6 強典型序列與率失真
10.7 率失真函數的特徵
10.8 信道容量與率失真函數的計算
要點
習題
曆史迴顧
第11章 信息論與統計學
11.1 型方法
11.2 大數定律
11.3 通用信源編碼
11.4 大偏差理論
11.5 Sanow定理的幾個例子
11.6 條件極限定理
11.7 假設檢驗
11.8 Chernoff-Stein引理
11.9 Chemoff信息
11.10 費希爾信息與Cramer-Rao不等式
要點
習題
曆史迴顧
第12章 最大熵
12.1 最大熵分布
12.2 幾個例子
12.3 奇異最大熵問題
12.4 譜估計
12.5 高斯過程的熵率
12.6 Burg最大熵定理
要點
習題
曆史迴顧
第13章 通用信源編碼
13.1 通用碼與信道容量
13.2 二元序列的通用編碼
13.3 算術編碼
13.4 Lempel-Ziv編碼
13.4.1 帶滑動窗口的Lernpel-Ziv算法
13.4.2 樹結構Lernpel-Ziv算法
13.5 Lempel-Ziv算法的最優性
13.5.1 帶滑動窗口的Lempel-Ziv算法
13.5.2 樹結構Lempel-Ziv壓縮的最優性
要點
習題
曆史迴顧
第14章 科爾莫戈羅夫復雜度
14.1 計算模型
14.2 科爾莫戈羅夫復雜度:定義與幾個例子
14.3 科爾莫戈羅夫復雜度與熵
14.4 整數的科爾莫戈羅夫復雜度
14.5 算法隨機序列與不可壓縮序列
14.6 普適概率
14.7 科爾莫戈羅夫復雜度
14.8 Ω
14.9 萬能博弈
14.10 奧剋姆剃刀
14.11 科爾莫戈羅夫復雜度與普適概率
14.12 科爾莫戈羅夫充分統計量
14.13 最短描述長度準則
要點
習題
曆史迴顧
第15章 網絡信息論
15.1 高斯多用戶信道
15.1.1 單用戶高斯信道
15.1.2 陰個用戶的高斯多接人信道
15.1.3 高斯廣播信道
15.1.4 高斯中繼信道
15.1.5 高斯乾擾信道
15.1.6 高斯雙程信道
15.2 聯閤典型序列
15.3 多接人信道
15.3.1 多接人信道容量區域的可達性
15.3.2 對多接人信道容量區域的評述
15.3.3 多接人信道容量區域的凸性
15.3.4 多接人信道的逆定理
15.3.5 m個用戶的多接人信道
15.3.6 高斯多接人信道
15.4 相關信源的編碼
15.4.1 Slepian-wolf定理的可達性
15.4.2 Slepian-Wolf定理的逆定理
15.4.3 多信源的Slepian-Wolf定理
15.4.4 Slepian-Wolf編碼定理的解釋
15.5 Slepian-Wolf編碼與多接人信道之間的對偶性
15.6 廣播信道
15.6.1 廣播信道的定義
15.6.2 退化廣播信道
15.6.3 退化廣播信道的容量區域
15.7 中繼信道
15.8 具有邊信息的信源編碼
15.9 具有邊信息的率失真
15.10 一般多終端網絡
要點
習題
曆史迴顧
第16章 信息論與投資組閤理論
16.1 股票市場:一些定義
16.2 對數最優投資組閤的庫恩-塔剋特徵
16.3 對數最優投資組閤的漸近最優性
16.4 邊信息與增長率
16.5 平穩市場中的投資
16.6 對數最優投資組閤的競爭最優性
16.7 萬能投資組閤
16.7.1 有限期萬能投資組閤
16.7.2 無限期萬能投資組閤
16.8 Shanon-McMillan-Breiman定理(廣義漸近均分性質)
要點
習題
曆史迴顧
第17章 信息論中的不等式
17.1 信息論中的基本不等式
17.2 微分熵
17.3 熵與相對熵的界
17.4 關於型的不等式
17.5 熵的組閤界
17.6 子集的熵率
17.7 熵與費希爾信息
17.8 熵冪不等式與布倫-閔可夫斯基不等式
17.9 有關行列式的不等式
17.10 關於行列式的比值的不等式
要點
習題
曆史迴顧
參考文獻
索引
前言/序言
《信息論基礎(原書第2版)》 一部嚴謹而深刻的信息學經典,引領讀者穿越信息世界的奧秘 在當今信息爆炸的時代,理解信息的本質、量化信息、以及如何在復雜係統中高效地傳輸和存儲信息,已成為科學、工程乃至社會發展的基石。作為計算機科學領域的權威叢書之一,《信息論基礎(原書第2版)》以其深厚的理論根基、嚴謹的邏輯體係和廣泛的應用前景,為讀者提供瞭一次深入探索信息世界核心原理的絕佳機會。本書不僅是計算機科學專業人士的必備參考,更是任何渴望理解數字時代底層邏輯的求知者的寶貴財富。 本書的作者,信息論領域的奠基人之一,憑藉其敏銳的洞察力和精湛的數學工具,將抽象的信息概念轉化為清晰、可操作的理論框架。第二版在保留原書精華的基礎上,進行瞭更新和拓展,不僅涵蓋瞭信息論的經典內容,還融入瞭近年來該領域的新進展,使其在理論的深度和廣度上都達到瞭新的高度。 核心內容與獨特視角: 《信息論基礎(原書第2版)》的核心在於其對“信息”這一基本概念的嚴謹定義和量化。本書首先從概率論的角度齣發,引入瞭“信息量”的概念,並通過香農熵(Shannon Entropy)這一核心工具,為信息的隨機性、不確定性和平均信息量提供瞭一個數學上的度量。這種度量方式是理解後續所有理論的關鍵,它使得我們能夠將直觀的信息概念轉化為可以精確分析和計算的數值。 在構建瞭信息量化的基礎後,本書深入探討瞭“信源編碼”(Source Coding)理論。這部分內容主要關注如何高效地錶示和存儲信息,即“數據壓縮”的理論基礎。讀者將學習到如何設計最優的編碼方案,以最大限度地減少信息的冗餘,從而在存儲和傳輸過程中節省資源。本書詳細介紹瞭霍夫曼編碼(Huffman Coding)、香農-費諾編碼(Shannon-Fano Coding)等經典算法,並探討瞭它們在實際應用中的優缺點。此外,它還觸及瞭更先進的編碼技術,為讀者提供瞭數據壓縮技術的全麵視角。 信息傳輸是信息論的另一個重要分支,本書在此部分進行瞭詳盡的闡述,重點是“信道編碼”(Channel Coding)理論。在現實世界中,信息傳輸往往伴隨著噪聲和乾擾,導緻信息的失真和丟失。信道編碼的目標就是在這些不可避免的錯誤中,盡可能地恢復原始信息。本書詳細介紹瞭糾錯碼(Error-Correcting Codes)的原理,包括漢明碼(Hamming Codes)、捲積碼(Convolutional Codes)以及更強大的Turbo碼和LDPC碼等。通過對這些編碼方法的分析,讀者將深刻理解如何在信道容量的限製下,實現可靠的信息傳輸,這對於通信係統、存儲設備乃至分布式計算等領域至關重要。 本書的另一大亮點在於其對“信道容量”(Channel Capacity)概念的深入剖析。信道容量是信息論中的一個核心定理——香農第二定理(Shannon's Second Theorem)——所定義的,它錶明瞭在一個特定噪聲信道上,能夠可靠傳輸信息的最大速率。這個概念不僅是信息論的理論基石,也是工程設計的指導原則。本書通過數學推導和直觀解釋,幫助讀者理解信道容量的計算方法及其意義,以及如何通過編碼和解碼技術來逼近這一理論極限。 深厚的理論體係與嚴謹的數學證明: 《信息論基礎(原書第2版)》的卓越之處在於其嚴謹的數學論證和清晰的邏輯結構。本書並非簡單羅列公式,而是通過一步步的推導,將復雜的概念層層剝開,展示其內在的數學聯係。對於概率論、隨機過程和傅裏葉分析等必要的數學工具,本書給予瞭充分的介紹和應用,確保讀者能夠理解並掌握信息論的數學基礎。 作者在闡述每一個理論時,都力求邏輯的嚴密性和證明的完整性。例如,在證明香農第一定理(信源編碼定理)和第二定理(信道編碼定理)時,本書會提供詳盡的數學證明過程,讓讀者不僅知其然,更知其所以然。這種嚴謹的態度使得本書成為學術研究和高級學習的可靠參考。 廣泛的應用價值與啓迪: 信息論的理論並非空中樓閣,而是具有極其廣泛的實際應用。《信息論基礎(原書第2版)》在介紹理論的同時,也密切關注其在各個領域的應用。 通信係統: 從移動通信到衛星通信,信息論是設計高效、可靠通信係統的根本理論。理解信道容量和糾錯碼,對於設計下一代高速、低功耗的通信技術至關重要。 數據存儲: 硬盤、閃存等存儲介質的可靠性和容量都與信息論緊密相關。糾錯碼技術確保瞭數據的完整性,而數據壓縮技術則提高瞭存儲密度。 機器學習與人工智能: 信息論的概念,如熵、互信息(Mutual Information)等,在機器學習中有著廣泛的應用,例如用於特徵選擇、模型評估、以及理解神經網絡的訓練過程。 計算機科學: 在算法分析、數據結構設計、以及分布式係統等方麵,信息論的思想也提供瞭獨特的視角和工具。 統計學與信號處理: 信息論與統計學和信號處理領域有著深刻的聯係,例如在參數估計、信號恢復等方麵。 本書通過大量的例子和案例分析,將抽象的理論與實際應用緊密聯係起來,幫助讀者理解信息論是如何驅動現代科技發展的。它不僅教授知識,更培養讀者用信息論的思維去分析和解決問題的能力。 為未來學習與研究打下堅實基礎: 《信息論基礎(原書第2版)》為讀者構建瞭一個全麵、深入的信息論知識體係。對於計算機科學、電子工程、通信工程、統計學等相關專業的學生而言,本書是奠定堅實理論基礎的絕佳選擇。它能夠幫助學生理解更高級的課程內容,並為未來的研究和開發工作提供必要的理論支撐。 本書的第二版更新內容,例如對現代編碼技術(如Turbo碼、LDPC碼)的介紹,以及對信息論在量子計算、生物信息學等新興領域的潛在應用的探討,都使得本書更具前瞻性。它不僅迴顧瞭信息論的輝煌曆史,更指明瞭其未來的發展方嚮。 閱讀體驗與建議: 閱讀《信息論基礎(原書第2版)》需要一定的數學基礎,特彆是概率論和微積分。建議讀者在閱讀前復習相關的數學知識,或者在閱讀過程中同步查閱。本書的語言嚴謹而精確,雖然有時篇幅較長,但其邏輯清晰,循序漸進。建議讀者在學習過程中,勤於思考,多做練習,將理論與實際問題結閤起來。 對於希望深入理解信息世界,掌握現代信息技術核心原理的讀者,《信息論基礎(原書第2版)》無疑是一部不容錯過的經典之作。它不僅是一本書,更是一扇通往信息科學殿堂的鑰匙,開啓一段充滿智慧與發現的旅程。