Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Свойства взаимной информации

  1. I(X,Y) = I(Y,X). Взаимная информация симметрична.
  2. I(X,Y) ≥ 0. Взаимная информация всегда положительна.
  3. I(X,Y) = 0 тогда и только тогда, когда ансамбли Х и Y независимы.
  4. I(X,Y) = H(X) – H(Y/X) = H(Y) – H(X/Y) = H(X) + H(Y) – H(X,Y), т. е. в случае наступления совместного события H(X) + H(Y) = H(X,Y) взаимная информация отсутствует.
  5. I(X,Y) ≤ min{H(X),H(Y)}. Взаимная информация не может быть больше информации о каждом ансамбле в отдельности.
  6. I(X,Y) ≤ min{log|X|,log|Y|}. Логарифмическая мера каждого из ансамблей в отдельности больше или равна взаимной информации.
  7. Взаимная информация I(X,Y) имеет максимум (является выпуклой функцией распределения вероятностей).

 

 

Користуючись поняттям умовної ентропії, можна отримати вираз для обчислення ентропії джерела з пам’яттю, яке має алфавіт. Якщо глибина пам’яті такого джерела дорівнює, а потужність алфавіту, то можна вважати, що перед генерацією чергового символу джерело знаходиться в одному з станів, де під станом розуміємо одну з можливих послідовностей попередніх символів довжиною на його виході.

Тоді частинна умовна ентропія при умові, що джерело перебуває в s -му стані

  (1.25)

де – умовна ймовірність появи символу, якщо джерело перебуває в s -му стані.

Усереднюючи по усіх станах, отримаємо вираз для ентропії марковського джерела:

  (1.26)

тут – ймовірність перебування джерела в s -му стані.

Якщо статистичні зв’язки мають місце лише між двома суміжними символами (тобто джерело має глибину пам’яті), стан джерела визначається тільки попереднім символом; в цьому разі ентропія джерела обчислюється за таким виразом:

. (1.27)

Для джерела з глибиною пам’яті стан визначається парою символів, а ентропія:

  (1.28)

Аналогічно можна отримати вирази для ентропії марковських джерел при більш глибоких статистичних зв’язках.

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Сбор данных | На самостоятельную работу
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2013-12-12; Просмотров: 444; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.