出版時間:2008-1 出版社:機械工業(yè) 作者:[美]ThomasM.Cove 頁數(shù):439
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內(nèi)容概要
本書是信息論領域中一本簡明易懂的教材。主要內(nèi)容包括:熵、信源、信道容量、率失真、數(shù)據(jù)壓縮與編碼理論和復雜度理論等方面的介紹。本書還對網(wǎng)絡信息論和假設檢驗等進行了介紹,并且以賽馬模型為出發(fā)點,將對證券市場豹研究納入了信息論的框架,從新的視角給投資組合的研究帶來了全新的投資理念和研究技巧。 本書適合作為電子工程、統(tǒng)計學以及電信方面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(yè)人士參考。
書籍目錄
譯者序第2版前言第1版前言第2版致謝第1版致謝第1章 緒論與概覽第2章 熵、相對熵與互信息 2.1 熵 2.2 聯(lián)合熵與條件熵 2.3 相對熵與互信息 2.4 熵與互信息的關(guān)系 2.5 熵、相對熵與互信息的鏈式法則 2.6 Jensen不等式及其結(jié)果 2.7 對數(shù)和不等式及其應用 2.8 數(shù)據(jù)處理不等式 2.9 充分統(tǒng)計量 2.10 費諾不等式 要點 習題 歷史回顧第3章 漸近均分性 3.1 漸近均分性定理 3.2 AEP的推論:數(shù)據(jù)壓縮 3.3 高概率集與典型集 要點 習題 歷史回顧.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(quán)圖上隨機游動的熵率 4.4 熱力學第二定律 4.5 馬爾可夫鏈的函數(shù) 要點 習題 歷史回顧第5章 數(shù)據(jù)壓縮 5.1 有關(guān)編碼的幾個例子 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 香農(nóng)碼的競爭最優(yōu)性 5.11 由均勻硬幣投擲生成離散分布 要點 習題 歷史回顧第6章 博弈與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)壓縮與博弈 6.6 英文的熵的博弈估計 要點 習題 歷史回顧第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 無重疊輸出的有噪聲信道 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(zhì) 7.4 信道編碼定理預覽 7.5 定義 7.6 聯(lián)合典型序列 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 歷史回顧第8章 微分熵 8.1 定義 8.2 連續(xù)隨機變量的AEP 8.3 微分熵與離散熵的關(guān)系 8.4 聯(lián)合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(zhì) 要點 習題 歷史回顧第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 并聯(lián)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 歷史回顧第10章 率失真理論 10.1 量化 10.2 定義 10.3 率失真函數(shù)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(shù)的可達性 10.6 強典型序列與率失真 10.7 率失真函數(shù)的特征 10.8 信道容量與率失真函數(shù)的計算 要點 習題 歷史回顧第11章 信息論與統(tǒng)計學 11.1 型方法 11.2 大數(shù)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 歷史回顧第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 歷史回顧第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(shù)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(jié)構(gòu)Lernpel-Ziv算法 13.5 Lempel-Ziv算法的最優(yōu)性 13.5.1 帶滑動窗口的Lempel-Ziv算法 13.5.2 樹結(jié)構(gòu)Lempel-Ziv壓縮的最優(yōu)性 要點 習題 歷史回顧第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(shù)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 奧克姆剃刀 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(tǒng)計量 14.13 最短描述長度準則 要點 習題 歷史回顧第15章 網(wǎng)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 高斯干擾信道 15.1.6 高斯雙程信道 15.2 聯(lián)合典型序列 15.3 多接人信道 15.3.1 多接人信道容量區(qū)域的可達性 15.3.2 對多接人信道容量區(qū)域的評述 15.3.3 多接人信道容量區(qū)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(guān)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(qū)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(wǎng)絡 要點 習題 歷史回顧第16章 信息論與投資組合理論 16.1 股票市場:一些定義 16.2 對數(shù)最優(yōu)投資組合的庫恩-塔克特征 16.3 對數(shù)最優(yōu)投資組合的漸近最優(yōu)性 16.4 邊信息與增長率 16.5 平穩(wěn)市場中的投資 16.6 對數(shù)最優(yōu)投資組合的競爭最優(yōu)性 16.7 萬能投資組合 16.7.1 有限期萬能投資組合 16.7.2 無限期萬能投資組合 16.8 Shanon-McMillan-Breiman定理(廣義漸近均分性質(zhì)) 要點 習題 歷史回顧第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(guān)于型的不等式 17.5 熵的組合界 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(guān)行列式的不等式 17.10 關(guān)于行列式的比值的不等式 要點 習題 歷史回顧參考文獻索引
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《信息論基礎》(原書第2版)適合作為電子工程、統(tǒng)計學以及電信方面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(yè)人士參考。
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