信息论基础(第二版):Thomas Cover与Joy A. Thomas的经典教材

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"信息论基础(第二版)是Thomas M. Cover和Joy A. Thomas合著的经典教材,由John Wiley & Sons, Inc.出版。这本书深入浅出地介绍了信息论的基本概念和理论,是信息技术和通信领域的核心参考资料。" 《信息论基础》第二版详细阐述了信息论这一学科的基础知识,涵盖了从概率论到熵、信道容量、编码理论等多个关键主题。信息论是20世纪中期由Claude Shannon创立的,主要研究在不确定性和噪声环境下如何有效地传递、存储和处理信息。 1. **概率论基础**:作为信息论的基础,书中的概率论部分讲解了事件的概率计算,条件概率,以及联合概率等基本概念,这些都是理解和应用信息论的前提。 2. **熵**:熵是信息论中的核心概念,代表了信息的不确定性。书中详细介绍了离散和连续随机变量的熵,以及互信息和条件熵等概念,这些是衡量信息量和系统复杂度的关键工具。 3. **信源编码**:这部分讨论了如何用最有效的编码方式表示数据,包括无损和有损编码策略,如霍夫曼编码和香农-范诺编码,以及熵编码和算术编码等方法。 4. **信道理论**:书中涵盖了信道模型,如离散和连续信道,以及信道容量的概念,这是理解信道最大传输能力的关键。同时,还讲解了信道编码,如卷积码和turbo码,用于提高信息传输的可靠性。 5. **信道容量与编码定理**:著名的香农第一定理和第二定理,分别描述了无噪信道的最大传输速率和有噪信道的极限性能,为通信系统的理论设计提供了基础。 6. **信息理论的应用**:除了理论分析,书中的例子和练习题展示了信息论在数据压缩、密码学、网络通信和信号处理等实际领域中的应用。 7. **版权与许可**:书中强调了版权保护的重要性,指出对内容的复制、存储和传播需遵守相关法规,并提供了获取授权的途径。 通过阅读《信息论基础》第二版,读者可以全面理解信息论的基本原理,并学会如何在实际问题中应用这些原理。无论是对于通信工程、计算机科学还是统计学的学生,或者是从事相关工作的专业人士,这都是不可或缺的学习资源。
2013-05-03 上传
CONTENTS Contents v Preface to the Second Edition xv Preface to the First Edition xvii Acknowledgments for the Second Edition xxi Acknowledgments for the First Edition xxiii 1 Introduction and Preview 1.1 Preview of the Book 2 Entropy, Relative Entropy, and Mutual Information 2.1 Entropy 2.2 Joint Entropy and Conditional Entropy 2.3 Relative Entropy and Mutual Information 2.4 Relationship Between Entropy and Mutual Information 2.5 Chain Rules for Entropy, Relative Entropy,and Mutual Information 2.6 Jensen’s Inequality and Its Consequences 2.7 Log Sum Inequality and Its Applications 2.8 Data-Processing Inequality 2.9 Sufficient Statistics 2.10 Fano’s Inequality Summary Problems Historical Notes v vi CONTENTS 3 Asymptotic Equipartition Property 3.1 Asymptotic Equipartition Property Theorem 3.2 Consequences of the AEP: Data Compression 3.3 High-Probability Sets and the Typical Set Summary Problems Historical Notes 4 Entropy Rates of a Stochastic Process 4.1 Markov Chains 4.2 Entropy Rate 4.3 Example: Entropy Rate of a Random Walk on a Weighted Graph 4.4 Second Law of Thermodynamics 4.5 Functions of Markov Chains Summary Problems Historical Notes 5 Data Compression 5.1 Examples of Codes 5.2 Kraft Inequality 5.3 Optimal Codes 5.4 Bounds on the Optimal Code Length 5.5 Kraft Inequality for Uniquely Decodable Codes 5.6 Huffman Codes 5.7 Some Comments on Huffman Codes 5.8 Optimality of Huffman Codes 5.9 Shannon–Fano–Elias Coding 5.10 Competitive Optimality of the Shannon Code 5.11 Generation of Discrete Distributions from Fair Coins Summary Problems Historical Notes CONTENTS vii 6 Gambling and Data Compression 6.1 The Horse Race 159 6.2 Gambling and Side Information 164 6.3 Dependent Horse Races and Entropy Rate 166 6.4 The Entropy of English 168 6.5 Data Compression and Gambling 171 6.6 Gambling Estimate of the Entropy of English 173 Summary 175 Problems 176 Historical Notes 182 7 Channel Capacity 183 7.1 Examples of Channel Capacity 1