2019.信息论.第2章.习题答案

信息论与编码理论习题答案LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】第二章 信息量和熵八元编码系统，码长为3，第一个符号用于同步，每秒1000个码字，求它的信息速率。

解：同步信息均相同，不含信息，因此 每个码字的信息量为 2⨯8log =2⨯3=6 bit因此，信息速率为 6⨯1000=6000 bit/s掷一对无偏骰子，告诉你得到的总的点数为：(a) 7; (b) 12。

问各得到多少信息量。

解：(1) 可能的组合为 {1，6},{2，5},{3，4},{4，3},{5，2},{6，1})(a p =366=61得到的信息量 =)(1loga p =6log = bit (2) 可能的唯一，为 {6，6})(b p =361得到的信息量=)(1logb p =36log = bit 经过充分洗牌后的一副扑克（52张），问：(a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少？(b) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同时得到多少信息量？解：(a) )(a p =!521信息量=)(1loga p =!52log = bit (b) ⎩⎨⎧⋯⋯⋯⋯花色任选种点数任意排列13413!13)(b p =1352134!13A ⨯=1352134C 信息量=1313524log log -C = bit 随机掷3颗骰子，X 表示第一颗骰子的结果，Y 表示第一和第二颗骰子的点数之和，Z 表示3颗骰子的点数之和，试求)|(Y Z H 、)|(Y X H 、),|(Y X Z H 、)|,(Y Z X H 、)|(X Z H 。

解：令第一第二第三颗骰子的结果分别为321,,x x x ，1x ，2x ，3x 相互独立，则1x X =，21x x Y +=，321x x x Z ++=)|(Y Z H =)(3x H =log 6= bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H=2⨯(361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+366log 6= bit )|(Y X H =)(X H -);(Y X I =)(X H -[)(Y H -)|(X Y H ]而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H = 2)(X H -)(Y H = bit或)|(Y X H =)(XY H -)(Y H =)(X H +)|(X Y H -)(Y H 而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H =2)(X H -)(Y H = bit),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H = bit )|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =+= bit设一个系统传送10个数字，0，1，…，9。

2—1、一阶马尔可夫链信源有3个符号{}123,,u u u ,转移概率为：1112()u p u=，2112()u p u =，31()0u p u =，1213()u p u = ，22()0u p u =，3223()u p u =，1313()u p u =，2323()u p u =，33()0u p u =。

画出状态图并求出各符号稳态概率。

解：由题可得状态概率矩阵为：1/21/20[(|)]1/302/31/32/30j i p s s ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦状态转换图为：令各状态的稳态分布概率为1W ，2W ，3W ，则: 1W =121W +132W +133W ， 2W =121W +233W , 3W =232W 且：1W +2W +3W =1 ∴稳态分布概率为：1W =25，2W =925，3W = 6252-2.由符号集{０,１}组成的二阶马尔可夫链，其转移概率为:P （0｜00）=0.8，P(0｜11)=0.2，P （1|00）=0.2，P(1｜11）=0.8,P （0|01）=0.5,p(0|10）=0。

5，p(1|01）=0。

5,p （1|10）=0。

5画出状态图，并计算各符号稳态概率。

解:状态转移概率矩阵为：令各状态的稳态分布概率为1w 、2w 、3w 、4w ，利用（2—1-17）可得方程组。

1111221331441132112222332442133113223333443244114224334444240.80.50.20.50.50.20.50.8w w p w p w p w p w w w w p w p w p w p w w w w p w p w p w p w w w w p w p w p w p w w =+++=+⎧⎪=+++=+⎪⎨=+++=+⎪⎪=+++=+⎩ 且12341w w w w +++=；0.8 0.2 0 00 0 0.5 0.5()0.5 0.5 0 00 0 0.2 0.8j i p s s ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦解方程组得：12345141717514w w w w ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩ 即：5(00)141(01)71(10)75(11)14p p p p ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩2—3、同时掷两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都是16，求：（1）、“3和5同时出现”事件的自信息量；（2）、“两个1同时出现"事件的自信息量； (3)、两个点数的各种组合的熵或平均信息量； （4)、两个点数之和的熵； （5）、两个点数中至少有一个是1的自信息量。

第二章 信息量和熵2.2 八元编码系统，码长为3，第一个符号用于同步，每秒1000个码字，求它的信息速率。

解：同步信息均相同，不含信息，因此 每个码字的信息量为 2⨯8log =2⨯3=6 bit因此，信息速率为 6⨯1000=6000 bit/s2.3 掷一对无偏骰子，告诉你得到的总的点数为：(a) 7; (b) 12。

问各得到多少信息量。

解：(1) 可能的组合为 {1，6},{2，5},{3，4},{4，3},{5，2},{6，1})(a p =366=61得到的信息量 =)(1loga p =6log =2.585 bit (2) 可能的唯一，为 {6，6})(b p =361得到的信息量=)(1logb p =36log =5.17 bit2.4 经过充分洗牌后的一副扑克（52张），问：(a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少？(b) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同时得到多少信息量？解：(a) )(a p =!521信息量=)(1loga p =!52log =225.58 bit (b) ⎩⎨⎧⋯⋯⋯⋯花色任选种点数任意排列13413!13)(b p =1352134!13A ⨯=1352134C 信息量=1313524log log -C =13.208 bit2.9 随机掷3颗骰子，X 表示第一颗骰子的结果，Y 表示第一和第二颗骰子的点数之和，Z 表示3颗骰子的点数之和，试求)|(Y Z H 、)|(Y X H 、),|(Y X Z H 、)|,(Y Z X H 、)|(X Z H 。

解：令第一第二第三颗骰子的结果分别为321,,x x x ，1x ，2x ，3x 相互独立，则1x X =，21x x Y +=，321x x x Z ++=)|(Y Z H =)(3x H =log 6=2.585 bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H=2⨯(361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+366log 6=3.2744 bit)|(Y X H =)(X H -);(Y X I =)(X H -[)(Y H -)|(X Y H ]而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H = 2)(X H -)(Y H =1.8955 bit或)|(Y X H =)(XY H -)(Y H =)(X H +)|(X Y H -)(Y H而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H =2)(X H -)(Y H =1.8955 bit),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H =2.585 bit)|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =1.8955+2.585=4.4805 bit2.10 设一个系统传送10个数字，0，1，…，9。

· 1 ·2.1 试问四进制、八进制脉冲所含信息量是二进制脉冲的多少倍？ 解：四进制脉冲可以表示4个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3}八进制脉冲可以表示8个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} 二进制脉冲可以表示2个不同的消息，例如：{0, 1} 假设每个消息的发出都是等概率的，则：四进制脉冲的平均信息量H(X 1) = log 2n = log 24 = 2 bit/symbol 八进制脉冲的平均信息量H(X 2) = log 2n = log 28 = 3 bit/symbol 二进制脉冲的平均信息量H(X 0) = log 2n = log 22 = 1 bit/symbol 所以：四进制、八进制脉冲所含信息量分别是二进制脉冲信息量的2倍和3倍。

2.2 居住某地区的女孩子有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，而女孩子中身高160厘米以上的占总数的一半。

假如我们得知“身高160厘米以上的某女孩是大学生”的消息，问获得多少信息量？ 解：设随机变量X 代表女孩子学历X x 1（是大学生） x 2（不是大学生） P(X) 0.25 0.75设随机变量Y 代表女孩子身高Y y 1（身高>160cm ） y 2（身高<160cm ） P(Y) 0.5 0.5已知：在女大学生中有75%是身高160厘米以上的 即：p(y 1/ x 1) = 0.75求：身高160厘米以上的某女孩是大学生的信息量 即：bit y p x y p x p y x p y x I 415.15.075.025.0log )()/()(log )/(log )/(2111121111=⎪⎭⎫⎝⎛⨯-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=-=2.3 一副充分洗乱了的牌（含52张牌），试问 (1) 任一特定排列所给出的信息量是多少？(2) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同能得到多少信息量？ 解：(1) 52张牌共有52！种排列方式，假设每种排列方式出现是等概率的则所给出的信息量是：bit x p x I i i 581.225!52log )(log )(2==-=(2) 52张牌共有4种花色、13种点数，抽取13张点数不同的牌的概率如下：bit C x p x I C x p i i i 208.134log )(log )(4)(13521322135213=-=-==· 2 ·2.4 设离散无记忆信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=====⎥⎦⎤⎢⎣⎡8/14/1324/18/310)(4321x x x x X P X ，其发出的信息为(202120130213001203210110321010021032011223210)，求(1) 此消息的自信息量是多少？(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是多少？ 解：(1) 此消息总共有14个0、13个1、12个2、6个3，因此此消息发出的概率是：62514814183⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛=p此消息的信息量是：bit p I 811.87log 2=-=(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是：bit n I 951.145/811.87/==2.5 从大量统计资料知道，男性中红绿色盲的发病率为7%，女性发病率为0.5%，如果你问一位男士：“你是否是色盲？”他的回答可能是“是”，可能是“否”，问这两个回答中各含多少信息量，平均每个回答中含有多少信息量？如果问一位女士，则答案中含有的平均自信息量是多少？ 解： 男士：sym bolbit x p x p X H bitx p x I x p bit x p x I x p i i i N N N Y Y Y / 366.0)93.0log 93.007.0log 07.0()(log )()( 105.093.0log )(log )(%93)( 837.307.0log )(log )(%7)(22222222=+-=-==-=-===-=-==∑女士：symbol bit x p x p X H ii i / 045.0)995.0log 995.0005.0log 005.0()(log )()(2222=+-=-=∑2.6 设信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡17.016.017.018.019.02.0)(654321x x x x x x X P X ，求这个信源的熵，并解释为什么H(X) >log6不满足信源熵的极值性。

2.4 设离散无记忆信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=====⎥⎦⎤⎢⎣⎡8/14/1324/18/310)(4321x x x x X P X ，其发出的信息为(202120130213001203210110321010021032011223210)，求 (1) 此消息的自信息量是多少？(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是多少？解：(1) 此消息总共有14个0、13个1、12个2、6个3，因此此消息发出的概率是：62514814183⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛=p此消息的信息量是：bit p I811.87log =-=(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是：bitn I 951.145/811.87/==41()()log () 2.010i i i H X p x p x ==-=∑2.6 设信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡17.016.017.018.019.02.0)(654321x x x x x x X P X ，求这个信源的熵，并解释为什么H(X) > log6不满足信源熵的极值性。

解：585.26log )(/ 657.2 )17.0log 17.016.0log 16.017.0log 17.018.0log 18.019.0log 19.02.0log 2.0( )(log )()(26=>=+++++-=-=∑X H symbol bit x p x p X H ii i 不满足极值性的原因是107.1)(6>=∑iix p 。

2.7 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求： (1) “3和5同时出现”这事件的自信息； (2) “两个1同时出现”这事件的自信息；(3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量； (4) 两个点数之和（即2, 3, … , 12构成的子集）的熵； (5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。

解：(1)用随机事件i x 表示“3和5同时出现”，则bitx p x I x p i i i 170.4181log )(log )(18161616161)(=-=-==⨯+⨯=(2) 用随机事件i x 表示“两个1同时出现”，则bitx p x I x p i i i 170.5361log )(log )(3616161)(=-=-==⨯=(3)两个点数的排列如下： 11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 25 26 31 32 33 34 35 36 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 61 6263646566共有21种组合：其中11，22，33，44，55，66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18161612=⨯⨯symbol bit x p x p X H ii i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑(4)参考上面的两个点数的排列，可以得出两个点数求和的概率分布如下：sym bolbit x p x p X H X P X ii i / 274.3 61log 61365log 365291log 912121log 1212181log 1812361log 3612 )(log )()(36112181111211091936586173656915121418133612)(=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-=-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑(5)bitx p x I x p i i i 710.13611log )(log )(3611116161)(=-=-==⨯⨯=2.10 对某城市进行交通忙闲的调查，并把天气分成晴雨两种状态，气温分成冷暖两个状态，调查结果得联合出现的相对频度如下：忙晴雨冷 12暖 8暖 16冷 27闲晴雨冷 8暖 15暖 12冷 5若把这些频度看作概率测度，求： (1) 忙闲的无条件熵；(2) 天气状态和气温状态已知时忙闲的条件熵；(3) 从天气状态和气温状态获得的关于忙闲的信息。

第二章 信息量和熵八元编码系统，码长为3，第一个符号用于同步，每秒1000个码字，求它的信息速率。

解：同步信息均相同，不含信息，因此 每个码字的信息量为 2⨯8log =2⨯3=6 bit因此，信息速率为 6⨯1000=6000 bit/s掷一对无偏骰子，告诉你得到的总的点数为：(a) 7; (b) 12。

问各得到多少信息量。

解：(1) 可能的组合为 {1，6},{2，5},{3，4},{4，3},{5，2},{6，1})(a p =366=61得到的信息量 =)(1loga p =6log =2.585 bit (2) 可能的唯一，为 {6，6})(b p =361得到的信息量=)(1logb p =36log =5.17 bit经过充分洗牌后的一副扑克〔52张〕，问：(a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少？(b) 假设从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同时得到多少信息量？解：(a) )(a p =!521信息量=)(1loga p =!52log =225.58 bit (b) ⎩⎨⎧⋯⋯⋯⋯花色任选种点数任意排列13413!13)(b p =1352134!13A ⨯=1352134C 信息量=1313524log log -C =13.208 bit随机掷3颗骰子，X 表示第一颗骰子的结果，Y 表示第一和第二颗骰子的点数之和，Z 表示3颗骰子的点数之和，试求)|(Y Z H 、)|(Y X H 、),|(Y X Z H 、)|,(Y Z X H 、)|(X Z H 。

解：令第一第二第三颗骰子的结果分别为321,,x x x ，1x ，2x ，3x 相互独立，则1x X =，21x x Y +=，321x x x Z ++=)|(Y Z H =)(3x H =log 6=2.585 bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H=2⨯(361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+366log 6 =3.2744 bit)|(Y X H =)(X H -);(Y X I =)(X H -[)(Y H -)|(X Y H ]而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H = 2)(X H -)(Y H =1.8955 bit或)|(Y X H =)(XY H -)(Y H =)(X H +)|(X Y H -)(Y H而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H =2)(X H -)(Y H =1.8955 bit),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H =2.585 bit)|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =1.8955+2.585=4.4805 bit设一个系统传送10个数字，0，1，…，9。

第一章信息、消息、信号的定义？三者的关系？ 通信系统的模型？各个主要功能模块及作用？ 第二章信源的分类？自信息量、条件自信息量、平均自信息量、信源熵、不确定度、条件熵、疑义度、噪声熵、联合熵、互信息量、条件互信息量、平均互信息量以及相对熵的概念？计算方法? 冗余度?具有概率为)(x i p 的符号x i 自信息量：)(log )(x x i i p I -= 条件自信息量：)(log )(y x y x iiiip I -=平均自信息量、平均不确定度、信源熵：∑-=ii i x x p p X H )(log )()(条件熵：)(log ),()(),()(y x y x y x y x jijijijijiji p p I p Y X H ∑∑-==联合熵：),(log ),(),(),()(y x y x y x y x ji jiji ji jiji p p I p Y X H ∑∑-==互信息：)()(log)()()()(log),();(y x yx yx y x yy x jiji jiji jijjiji p p p p p p p Y X I ∑∑==熵的基本性质：非负性、对称性、确定性2.3 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求： (1) “3和5同时出现”这事件的自信息； (2) “两个1同时出现”这事件的自信息；(3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量； (4) 两个点数之和（即2, 3, … , 12构成的子集）的熵； (5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。

解：(1)bitx p x I x p i i i 170.4181log )(log )(18161616161)(=-=-==⨯+⨯=(2)bit x p x I x p i i i 170.5361log)(log )(3616161)(=-=-==⨯=(3)两个点数的排列如下：11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 25 26 31 32 33 34 35 36 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 6162 63 64 65 66共有21种组合：其中11，22，33，44，55，66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18161612=⨯⨯symbol bit x p x p X H ii i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑(4)两个点数求和的概率分布如下：sym bolbit x p x p X H X P X ii i / 274.3 61log 61365log 365291log 912121log 1212181log 1812361log 3612 )(log )()(36112181111211091936586173656915121418133612)(=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-=-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑(5){(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(2,1),(3,1),(4,1),(5,1),(6,1),(1,1)}bit x p x I x p i i i 710.13611log)(log )(3611116161)(=-=-==⨯⨯=2.7 设有一离散无记忆信源，其概率空间为123401233/81/41/41/8X x x x x P ====⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭（1）求每个符号的自信息量（2）信源发出一消息符号序列为{202 120 130 213 001 203 210 110 321 010 021 032 011 223 210}，求该序列的自信息量和平均每个符号携带的信息量 解：122118()log log 1.415()3I x bit p x === 同理可以求得bit x I bit x I bit x I 3)4(,2)3(,2)2(===因为信源无记忆，所以此消息序列的信息量就等于该序列中各个符号的信息量之和 就有：123414()13()12()6()87.81I I x I x I x I x bit =+++=平均每个符号携带的信息量为87.811.9545=bit/符号 2.8 试问四进制、八进制脉冲所含信息量是二进制脉冲的多少倍？解：四进制脉冲可以表示4个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3}八进制脉冲可以表示8个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} 二进制脉冲可以表示2个不同的消息，例如：{0, 1} 假设每个消息的发出都是等概率的，则：四进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 24log log )(1=== 八进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 38log log )(2=== 二进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 12log log )(0===所以：四进制、八进制脉冲所含信息量分别是二进制脉冲信息量的2倍和3倍。

信息论与编码课后习题答案第二章2.3 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求：(1) “3和5同时出现”这事件的自信息； (2) “两个1同时出现”这事件的自信息；(3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量； (4) 两个点数之和（即2, 3, … , 12构成的子集）的熵； (5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。

解：(1)bitx p x I x p i i i 170.4181log )(log )(18161616161)(=-=-==⨯+⨯=(2)bitx p x I x p i i i 170.5361log )(log )(3616161)(=-=-==⨯=(3)两个点数的排列如下： 11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 25 26 31 32 33 34 35 36 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 61 62 63 64 65 66共有21种组合：其中11，22，33，44，55，66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18161612=⨯⨯ symbol bit x p x p X H ii i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑参考上面的两个点数的排列，可以得出两个点数求和的概率分布如下：symbolbit x p x p X H X P X ii i / 274.3 61log 61365log 365291log 912121log 1212181log 1812361log 3612 )(log )()(36112181111211091936586173656915121418133612)(=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-=-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑(5)bit x p x I x p i i i 710.13611log)(log )(3611116161)(=-=-==⨯⨯=2.42.12 两个实验X 和Y ，X={x 1 x 2 x 3},Y={y 1 y 2 y 3},l 联合概率(),i j ij r x y r =为1112132122233132337/241/2401/241/41/2401/247/24r r r r r r rr r ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭（1） 如果有人告诉你X 和Y 的实验结果，你得到的平均信息量是多少？（2） 如果有人告诉你Y 的实验结果，你得到的平均信息量是多少？（3） 在已知Y 实验结果的情况下，告诉你X 的实验结果，你得到的平均信息量是多少？解：联合概率(,)i j p x y 为 22221(,)(,)log (,)724112log 4log 24log 4247244i j i j ijH X Y p x y p x y ==⨯+⨯+∑=2.3bit/符号X 概率分布 21()3log 3 1.583H Y =⨯=bit/符号(|)(,)() 2.3 1.58H X Y H X Y H Y =-=- Y 概率分布是 =0.72bit/符号 Y y1 y2 y3 P8/248/248/242.15P(j/i)=2.16 黑白传真机的消息元只有黑色和白色两种，即X={黑，白}，一般气象图上，黑色的Y X y1y 2 y 3 x 1 7/24 1/24 0 x 2 1/24 1/4 1/24 x 31/247/24X x 1 x 2 x 3 P8/248/248/24出现概率p(黑)＝0.3，白色出现的概率p(白)＝0.7。

《信息论、编码与密码学》课后习题答案第1章信源编码1.1 考虑一个信源概率为｛0.30 , 0.25 , 0.20 , 0.15 , 0.10｝的DMS求信源嫡H (X)。

5解：信源嫡H(X) = -£P k log 2( P k)H(X)=-[0.30*(-1.737)+0.25*(-2)+0.2*(-2.322)+0.15*(-2.737)+0.1*(-3.322)]=[0.521+0.5+0.464+0.411+0.332]=2.228(bit)故得其信源嫡H(X)为2.228bit1.2 证明一个离散信源在它的输出符号等概率的情况下其嫡达到最大值。

解：若二元离散信源的统计特性为P+Q=1 H(X)=-[P*log(P)+(1-P)*log(1-P)]对H(X)求导求极值，由dH(X)/d(P)=0可得log可知当概率P=Q=1/2时,有信源嫡H (X)max = 1(bit)对丁三元离散信源，当概率R = P2 = P3 = 1/3时，信源嫡H (X )m a=x1 .5 8 (5bit ),此结论可以推广到N元的离散信源。

1.3证明不等式lnx^x—1。

画出曲线y〔=lnx和y2 = x — 1的平■面图以表明上述不等式的正确性。

证明：f (x) = ln x 「x 1(x - 0) f(x)=【x令f(x)，=0, x =1 又有x 0. 0 ：. x < 1 时f(x) 0 此时 f(x) fx =0 也即 In x _x -1当x _1时同理可得此时Inx _x -1综上可得lnx 笑x -1证毕 绘制图形说明如下 可以很明确说明上述 不等式的正确性。

1.4证明I(X;Y)芝0。

在什么条件下等号成立?n mI(X ； V =' ' P(x,y j )i(x, y j )i 目j 目n m =' P(x,y j )logi 注j T 当和相互独立时等号成立。

部分答案，仅供参考。

2.1信息速率是指平均每秒传输的信息量点和划出现的信息量分别为3log ,23log ，一秒钟点和划出现的次数平均为415314.0322.01=⨯+⨯一秒钟点和划分别出现的次数平均为45.410那么根据两者出现的次数，可以计算一秒钟其信息量平均为253log 4153log 4523log 410-=+2.3 解：(a)骰子A 和B ，掷出7点有以下6种可能：A=1,B=6; A=2,B=5; A=3,B=4; A=4,B=3; A=5,B=2; A=6,B=1 概率为6/36=1/6，所以信息量-log(1/6)=1+log3≈2.58 bit(b) 骰子A 和B ，掷出12点只有1种可能： A=6,B=6概率为1/36，所以信息量-log(1/36)=2+log9≈5.17 bit2.5解：出现各点数的概率和信息量：1点：1/21，log21≈4.39 bit ； 2点：2/21，log21-1≈3.39 bit ； 3点：1/7，log7≈2.81bit ；4点：4/21，log21-2≈2.39bit ； 5点：5/21，log （21/5）≈2.07bit ； 6点：2/7，log(7/2)≈1.81bit 平均信息量：(1/21)×4.39+(2/21)×3.39+(1/7)×2.81+(4/21)×2.39+(5/21)×2.07+(2/7)×1.81≈2.4bit2.7解：X=1:考生被录取； X=0:考生未被录取； Y=1:考生来自本市；Y=0:考生来自外地； Z=1: 考生学过英语；Z=0：考生未学过英语P(X=1)=1/4, P(X=0)=3/4; P(Y=1/ X=1)=1/2； P(Y=1/ X=0)=1/10；P(Z=1/ Y=1)=1, P(Z=1 / X=0, Y=0)=0.4, P(Z=1/ X=1, Y=0)=0.4, P(Z=1/Y=0)=0.4(a) P(X=0,Y=1)=P(Y=1/X=0)P(X=0)=0.075, P(X=1,Y=1)=P(Y=1/X=1)P(X=1)=0.125P(Y=1)= P(X=0,Y=1)+ P(X=1,Y=1)=0.2 P(X=0/Y=1)=P(X=0,Y=1)/P(Y=1)=0.375,P(X=1/Y=1)=P(X=1,Y=1)/P(Y=1)=0.625I (X ;Y=1)=∑∑=====xx)P()1Y /(P log)1Y /(P )1Y (I )1Y /(P x x x x;x=1)P(X )1Y /1X (P log)1Y /1X (P 0)P(X )1Y /0X (P log)1Y /0X (P =====+===== =0.375log(0.375/0.75)+0.625log(0.625/0.25)=(5/8)log5-1≈0.45bit(b) 由于P(Z=1/ Y=1)=1, 所以 P （Y=1，Z=1/X=1）= P （Y=1/X=1）=0.5 P （Y=1，Z=1/X=0）= P （Y=1/X=0）=0.1那么P （Z=1/X=1）= P （Z=1,Y=1/X=1）+ P （Z=1,Y=0/X=1）=0.5+ P （Z=1/Y=0，X=1）P （Y=0/X=1）=0.5+0.5*0.4=0.7P(Z=1/X=0)= P （Z=1,Y=1/X=0）+ P （Z=1,Y=0/X=0）=0.1+P(Z=1/Y=0，X=0)P(Y=0/X=0)=0.1+0.9*0.4=0.46P （Z=1,X=1）= P （Z=1/X=1）*P(X=1)=0.7*0.25=0.175 P （Z=1,X=0）= P （Z=1/X=0）*P(X=0)= 0.46*0.75=0.345 P(Z=1) = P(Z=1,X=1)+ P(Z=1,X=0) = 0.52 P(X=0/Z=1)=0.345/0.52=69/104 P(X=1/Z=1)=35/104I (X ;Z=1)=∑∑=====xx )P()1Z /(P log )1Z /(P )1Z (I )1Z /(P x x x x;x=1)P(X )1Z /1X (P log )1Z /1X (P 0)P(X )1Z /0X (P log )1Z /0X (P =====+======(69/104)log(23/26)+( 35/104)log(35/26) ≈0.027bit(c)H （X ）=0.25*log(1/0.25)+0.75*log(1/0.75)=2-(3/4)log3=0.811bit H(Y/X)=-P(X=1,Y=1)logP(Y=1/X=1) -P(X=1,Y=0)logP(Y=0/X=1)-P(X=0,Y=1)logP(Y=1/X=0) -P(X=0,Y=0)logP(Y=0/X=0)=-0.125*log0.5-0.125*log0.5-0.075*log0.1-0.675*log0.9=1/4+(3/40)log10-(27/40)log(9/10)≈0.603bitH(XY)=H(X)+H(Y/X)=9/4+(3/4)log10-(21/10)log3=1.414bitP(X=0,Y=0,Z=0)= P(Z=0 / X=0, Y=0)* P( X=0, Y=0)=(1-0.4)*(0.75-0.075)=0.405 P(X=0,Y=0,Z=1)= P(Z=1 / X=0, Y=0)* P( X=0, Y=0)=0.4*0.675=0.27 P(X=1,Y=0,Z=1)= P(Z=1/ X=1,Y=0)* P(X=1,Y=0)=0.4*(0.25-0.125)=0.05 P(X=1,Y=0,Z=0)= P(Z=0/ X=1,Y=0)* P(X=1,Y=0)=0.6*0.125=0.075 P(X=1,Y=1,Z=1)=P(X=1,Z=1)- P(X=1,Y=0,Z=1)=0.175-0.05=0.125 P(X=1,Y=1,Z=0)=0 P(X=0,Y=1,Z=0)=0P(X=0,Y=1,Z=1)= P(X=0,Z=1)- P(X=0,Y=0,Z=1)= 0.345-0.27=0.075H(XYZ)=-0.405*log0.405-0.27*log0.27-0.05*log0.05-0.075*log0.075-0.125*log0.125-0.075*log0.075=(113/100)+(31/20)log10-(129/50)log3 =0.528+0.51+0.216+0.28+0.375+0.28=2.189 bitH(Z/XY)=H(XYZ)-H(XY)= -28/25+(4/5)log10-12/25log3 =0.775bit2.9 解：A，B，C分别表示三个筛子掷的点数。

信息论与编码第二章课后答案在信息科学领域中，信息论和编码是两个息息相关的概念。

信息论主要研究信息的传输和处理，包括信息的压缩、传输的准确性以及信息的安全性等方面。

而编码则是将信息进行转换和压缩的过程，常用的编码方式包括霍夫曼编码、香农-费诺编码等。

在《信息论与编码》这本书的第二章中，涉及了信息的熵、条件熵、熵的连锁法则等概念。

这些概念对于信息理解和编码实现有着重要的意义。

首先是信息的熵。

熵可以简单理解为信息的不确定性。

当信息的发生概率越大，它的熵就越小。

比如说，一枚硬币的正反面各有50%的概率，那么它的熵就是1bit。

而如果硬币只有正面，那么它的熵就是0bit，因为我们已经知道了结果，不再有任何不确定性。

其次是条件熵。

条件熵是在已知某些信息(即条件)的前提下，对信息的不确定性进行量化。

它的定义为已知条件下，信息的熵的期望值。

比如说，在猜词游戏中，我们手中已经有一些字母的信息，那么此时猜测单词的不确定性就会下降，条件熵也就会减少。

除了熵和条件熵之外，连锁法则也是信息理解和编码实现中的重要概念。

连锁法则指的是一个信息在不同时刻被传输的情况下，熵的变化情况。

在信息传输的过程中，信息的熵可能会发生改变。

这是因为在传输过程中，可能会发生噪声或者数据重复等情况。

而连锁法则就是用来描述这种情况下信息熵的变化情况的。

最后，霍夫曼编码和香农-费诺编码是两种比较常用的编码方式。

霍夫曼编码是一种无损压缩编码方式，它可以将出现频率高的字符用较短的二进制编码表示，出现频率较低的字符用较长的二进制编码表示。

香农-费诺编码则是一种用于无失真信源编码的方法，可以把每个符号用尽可能短的二进制串来表示，使得平均码长最小化。

总的来说，信息论和编码是信息科学中非常重要的两个概念。

通过对信息熵、条件熵、连锁法则等的探讨和了解，可以更好地理解信息及其传输过程中的不确定性和数据处理的方法。

而霍夫曼编码和香农-费诺编码则是实现数据压缩和传输的常用编码方式。