出版時間:2005-5 出版社:機(jī)械工業(yè)出版社 作者:[美] Thomas M.Cover,Joy A.Thomas 頁數(shù):435
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內(nèi)容概要
本書介紹信息論及其應(yīng)用,內(nèi)容豐富,涉及信息、統(tǒng)計,計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域,系統(tǒng)和全面地介紹了香農(nóng)信息論的基本理論與多類應(yīng)用問題,其中包括作者的許多研究成果。本書包含大量的例題與背景說明,涉及信息處理與信息世界中的許多問題。本書是美國斯坦福大學(xué)、萊斯大學(xué)等使用的信息論教材,是學(xué)習(xí)信息論的主要參考書?! ”緯嫦到y(tǒng)地介紹了香農(nóng)信息論的基本理論以及多類應(yīng)用問題,其中包括了作者的許多研究成果。本書闡述了熵、相對熵和互信息之間的基本代數(shù)關(guān)系,論述了漸近均分性(AEP)、隨機(jī)過程和數(shù)據(jù)壓縮的熵率、Kolmogorov復(fù)雜度、信道容量定理、微分熵以及網(wǎng)絡(luò)信息理論等內(nèi)容,并采用“使用不等式串、中間不加任何文字、最后直接加以解釋”的創(chuàng)新表述方式,使讀者學(xué)習(xí)了一定數(shù)量的證明后,在沒有任何解釋的情況下就能理解其中的大部分步驟,并給予必要的解釋。 本書適合作為通信理論、計算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)等專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)信息論的教材。章后提供的習(xí)題便于老師的教學(xué),以及增強(qiáng)學(xué)生對信息論的理解。
作者簡介
Thomas M.cover是國際著名的信息論教授,1964年獲美國斯坦福大學(xué)電子工程博士學(xué)位,1972年起任美國斯坦福大學(xué)電子工程與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)教授,妝兼任IEEE、AAAS、IMS學(xué)會特別會員及多項重要學(xué)會理事。 Joy A.Thomas,1990年獲美國斯坦福大學(xué)電子工程博士學(xué)位,1984-1985年被授予IEEE Chareles LeGeyt Fortescue Fellowship,1987-1990年被授予IBM Graduate Fellowship。
書籍目錄
譯者序前言第1章 緒論與概覽第2章 熵、相對熵和互信息2.1 熵2.2 聯(lián)合熵和條件熵2.3 相對熵和互信息2.4 熵與互信息的關(guān)系2.5 熵、相對熵和互信息的鏈?zhǔn)椒▌t2.6 Jensen不等式及其結(jié)果2.7 對數(shù)和不等式及其應(yīng)用2.8 數(shù)據(jù)處理不等式2.9 熱力學(xué)第二定律2.10 充分統(tǒng)計量2.11 Fano不等式要點習(xí)題歷史回顧第3章 漸近均分性3.1 漸近均分性的定義3.2 AEP的結(jié)果應(yīng)用:數(shù)據(jù)壓縮3.3 高概率集與典型集要點習(xí)題歷史回顧第4章 隨機(jī)過程的熵率4.1 馬爾可夫鏈4.2 熵率4.3 例子:加權(quán)圖上隨機(jī)游動的熵率4.4 隱馬爾可夫模型要點習(xí)題歷史回顧第5章 數(shù)據(jù)壓縮5.1 有關(guān)編碼的例子5.2 Kraft不等式5.3 最優(yōu)碼5.4 最優(yōu)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(guān)赫夫曼碼的評論5.8 赫夫曼碼的最優(yōu)性5.9 Shannon-Fano-Elias編碼5.10 算術(shù)編碼5.11 香農(nóng)碼的競爭最優(yōu)性5.12 由均勻硬幣投擲生成離散分布要點習(xí)題歷史回顧第6章 博弈與數(shù)據(jù)壓縮6.1 馬賽6.2 博弈與邊信息6.3 相依的馬賽及其熵率6.4 英文的熵6.5 數(shù)據(jù)壓縮與博弈6.6 英文的熵的博弈估計要點習(xí)題歷史回顧第7章 Kolmogorov復(fù)雜度7.1 計算模型7.2 Kolmogorov復(fù)雜度:定義和例子7.3 Kolmogorov復(fù)雜度與熵7.4 整數(shù)的Kolmogorov復(fù)雜度7.5 算法隨機(jī)序列與不可壓縮序列7.6 普適概率7.7 停止問題和Kolmogorov復(fù)雜度的不可計算性7.8 Ω7.9 普適投注策略7.10 奧克姆剃刀7.11 Kolmogorov復(fù)雜度與普適概率7.12 Kolmogorov充分統(tǒng)計量要點習(xí)題歷史回顧第8章 信道容量8.1 信道容量的例子8.2 對稱信道8.3 信道容量的性質(zhì)8.4 信道編碼定理預(yù)覽8.5 定義8.6 聯(lián)合典型序列8.7 信道編碼定理8.8 零誤差碼8.9 Fano不等式與編碼定理的逆定理8.10 信道編碼定理的逆定理中的等式8.11 漢明碼8.12 反饋容量8.13 聯(lián)合信源信道編碼定理要點習(xí)題歷史回顧第9章 微分熵9.1 定義9.2 連續(xù)隨機(jī)變量的AEP9.3 微分熵與離散熵的關(guān)系9.4 聯(lián)合微分熵和條件微分熵9.5 相對熵和互信息9.6 微分熵、相對熵以及互信息的性質(zhì)9.7 離散熵的微分熵界要點習(xí)題歷史回顧第10章 高斯信道10.1 高斯信道的定義10.2 高斯信道編碼定理的逆定理10.3 有限帶寬信道10.4 并聯(lián)高斯信道10.5 彩色高斯噪聲信道10.6 帶反饋的高斯信道要點習(xí)題歷史回顧第11章 最大熵與譜估計11.1 最大熵分布11.2 例子11.3 反常的最大熵問題11.4 譜估計11.5 高斯過程的熵率11.6 Burg最大熵定理要點習(xí)題歷史回顧第12章 信息論與統(tǒng)計學(xué)12.1 型方法12.2 大數(shù)定律12.3 通用信源編碼12.4 大偏差理論12.5 Sanov定理的例子12.6 條件極限定理12.7 假設(shè)檢驗12.8 Stein引理12.9 Chernoff界12.10 Lempel-Ziv編碼12.11 Fisher信息與Cram巖-Rao不等式要點習(xí)題歷史回顧第13章 率失真理論13.1 量化13.2 定義13.3 率失真函數(shù)的計算13.4 率失真定理的逆定理13.5 率失真函數(shù)的可達(dá)性13.6 強(qiáng)典型序列與率失真13.7 率失真函數(shù)的特征13.8 信道容量與率失真函數(shù)的計算要點習(xí)題歷史回顧第14章 網(wǎng)絡(luò)信息論14.1 高斯多用戶信道14.2 聯(lián)合典型序列14.3 多接入信道14.4 相關(guān)信源的編碼14.5 Slepian-Wolf編碼與多接入信道之間的對偶性14.6 廣播信道14.7 中繼信道14.8 具有邊信息的信源編碼14.9 具有邊信息的率失真14.10 一般多端網(wǎng)絡(luò)要點習(xí)題歷史回顧第15章 信息論與股票市場15.1 股票市場:定義15.2 對數(shù)最優(yōu)投資組合的Kuhn-Tucker特征15.3 對數(shù)最優(yōu)投資組合的漸近最優(yōu)性15.4 邊信息與雙倍率15.5 平穩(wěn)市場中的投資15.6 對數(shù)最優(yōu)投資組合的競爭最優(yōu)性15.7 Shannon-McMillan-Breiman定理要點習(xí)題歷史回顧第16章 信息論的不等式16.1 信息論的基本不等式16.2 微分熵16.3 熵與相對熵的界16.4 型的不等式16.5 子集的熵率16.6 熵與Fisher信息16.7 熵冪不等式與Brunn-Minkowski不等式16.8 行列式的不等式16.9 行列式的比值的不等式全書要點習(xí)題歷史回顧參考文獻(xiàn)索引
媒體關(guān)注與評論
本書是美國斯坦福大學(xué)、萊斯大學(xué)等使用的信息論教材,是學(xué)習(xí)信息論的主要參考書?! ”緯厣骸 ぐ罅啃碌乃夭?,如信息論與博弈的關(guān)系; ·采用典型序列的方法對編碼理論進(jìn)行描述與證明; ·采用隨機(jī)碼方法證明信道與有失真信源編碼定理。
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