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信息理论与编码
第2章
熵和互信息
许海霞 xu_haixia@163.com
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重 点
事件的自信息
2个事件间的互信息
条件互信息
联合互信息
熵
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事件的自信息
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2个事件间的互信息
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例
X=0男性 X=1女性;Y=0抽烟 Y=1不抽烟
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条件互信息
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联合互信息
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重点
熵的定义及性质
平均互信息
熵和平均互信息之间的关系(图)
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随机变量的平均自信息——熵
例
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熵的定义
例
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条件熵
X和Y统计独立时
供驱七拟气钻挑窃椒队矾漾谬荧徐湍装操裔孜懦堑砚脂犁哄核抹痕闹掀诣ch2熵与互信息ch2熵与互信息
联合熵
联合熵的链法则
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例:设箱中有m个黑球,n-m0个白球,现从箱子中做不放回取球,用X表示取出第一个球的颜色,Y表示取出第二个球的颜色。
求
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熵的性质
对称性
非负性
确定性
可扩展性
可加性
极值性
严格上凸性
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随机变量间的平均互信息
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互信息的性质
非负性
对称性
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例 已知平均每100人中有2人患有某种病,为了查明病情,必须进行某项指标的化验。这种化验的结果对于有病的人总是阳性的,对于健康人来说有一半可能为阳性、一半可能为阴性。试问这项化验对于查明病情提供多少信息?
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例 有两个硬币,一个是正常硬币,另一个的两面都是面值。现随机抽取一个硬币,抛掷2次。问出现面值的次数对于硬币的识别提供多少信息?
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重点
数据处理定理
连续随机变量的互信息和微分熵
平稳离散信源的熵
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概率分布的散度(相对熵)
平均互信息的散度表示
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关于疑义度的Fano不等式
两个在相同字符表 中取值的随机变量 和 满足
其中
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马尔可夫链
记为
特别地,考虑三个随机变量的马尔可夫链
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数据处理定理:如果有马尔可夫链
则
如果有马尔可夫链 ,则
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定理:条件分布 给定时,互信息
是输入分布 的上凸函数。
定理:当随机变量X的概率分布给定时,平均互信息 是条件概率
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