互信息凸性

合集下载

信息论基础——互信息

信息论基础——互信息

= H (Y ) H (Y / X )
表示通过信道和信宿来观察到达信宿信息量, 表示通过信道和信宿来观察到达信宿信息量,而没 有观察信源 .
16
平均互信息
I ( X ;Y ) =
∑∑ p( x y ) log
i j i =1 j =1
n m
n
m
p ( xi y j )
2
p ( xi ) p ( y j )
Y y1 , y2 , , y j , , ym 信宿 = p ( y ), p ( y ), , p ( y ), , p( y ) , ∑ p ( y j ) = 1 1 2 j m j P(Y )
信 X 源 有 信 扰 道 信 Y 宿
干 源 扰
8
互信息
I(信息量)=不肯定程度的减小量 如果信道是无噪的,当信源发出消息x后, 信宿必能准确无误地收到该消息,彻底消 除对x的不确定度,所获得的信息量就是x 的不确定度,即x本身含有的全部信息. 信宿在收信前后,其消息的概率分布发生 了变化,即其概率空间变了 .
6
相对熵的性质
D( p || q ) ≥ 0 ,等号成立 p ( x) = q( x) D ( p || q )是概率分布对 ( p, q)的凸函数
7
互信息
X x1 , x2 , , xi , , xn 信源 = p( x ), p( x ), , p ( x ), , p ( x ) , ∑ p( xi ) = 1 i P( X ) 1 i n 2
H(Y)
H(XY)
22
H(Y/X)
文氏图
I(X;Y) = H(X) – H(X/Y) = H(Y) – H(Y/X) H(XY) = H(X) + H(Y/X) = H(Y) + H(X/Y) H(XY) + I(X;Y) = H(X) + H(Y)

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案【篇一:《信息论与编码》课后习题答案】式、含义和效用三个方面的因素。

2、 1948年,美国数学家香农发表了题为“通信的数学理论”的长篇论文,从而创立了信息论。

3、按照信息的性质,可以把信息分成语法信息、语义信息和语用信息。

4、按照信息的地位,可以把信息分成客观信息和主观信息。

5、人们研究信息论的目的是为了高效、可靠、安全地交换和利用各种各样的信息。

6、信息的是建立信息论的基础。

7、8、是香农信息论最基本最重要的概念。

9、事物的不确定度是用时间统计发生概率的对数来描述的。

10、单符号离散信源一般用随机变量描述,而多符号离散信源一般用随机矢量描述。

11、一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量称为自信息量,定义为其发生概率对数的负值。

12、自信息量的单位一般有比特、奈特和哈特。

13、必然事件的自信息是。

14、不可能事件的自信息量是15、两个相互独立的随机变量的联合自信息量等于两个自信息量之和。

16、数据处理定理:当消息经过多级处理后,随着处理器数目的增多,输入消息与输出消息之间的平均互信息量趋于变小。

17、离散平稳无记忆信源x的n次扩展信源的熵等于离散信源x的熵的。

limh(xn/x1x2?xn?1)h?n???18、离散平稳有记忆信源的极限熵,。

19、对于n元m阶马尔可夫信源,其状态空间共有m个不同的状态。

20、一维连续随即变量x在[a,b] 。

1log22?ep21、平均功率为p的高斯分布的连续信源,其信源熵,hc(x)=2。

22、对于限峰值功率的n维连续信源,当概率密度均匀分布时连续信源熵具有最大值。

23、对于限平均功率的一维连续信源,当概率密度24、对于均值为0,平均功率受限的连续信源,信源的冗余度决定于平均功率的限定值p和信源的熵功率p25、若一离散无记忆信源的信源熵h(x)等于2.5,对信源进行等长的无失真二进制编码,则编码长度至少为。

2728、同时掷两个正常的骰子,各面呈现的概率都为1/6,则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 ?mn?ki?11?mp(x)?em29、若一维随即变量x的取值区间是[0,∞],其概率密度函数为,其中:x?0,m是x的数学2期望,则x的信源熵c。

信息论基础1~8

信息论基础1~8

信息论基础1~81 绪论与概览2 熵相对熵与互信息2.1 熵H(X)=−∑x∈X p(x)logp(x)H(X)=−∑x∈Xp(x)log⁡p(x)2.2 联合熵H(X,Y)=−∑x∈X∑y∈Y p(x,y)logp(x,y)H(X,Y)=−∑x∈X∑y∈Yp(x,y)log⁡p(x,y)H(Y|X)=∑x∈X p(x)H(Y|X=x)H(Y|X)=∑x∈Xp(x)H(Y|X=x)定理2.2.1(链式法则): H(X,Y)=H(X)+H(Y|X)H(X,Y)=H(X)+H(Y|X) 2.3 相对熵与互信息相对熵(relative entropy): D(p||q)=∑x∈X p(x)logp(x)q(x)=Eplogp(x)q(x)D(p||q)=∑x∈Xp(x)lo g⁡p(x)q(x)=Eplog⁡p(x)q(x)互信息(mutual information): I(X;Y)=∑x∈X∑y∈Y p(x,y)logp(x,y)p(x)p(y)=D(p(x,y)||p(x)p(y))I(X;Y) =∑x∈X∑y∈Yp(x,y)log⁡p(x,y)p(x)p(y)=D(p(x,y)||p(x)p(y))2.4 熵与互信息的关系I(X;Y)=H(X)−H(X|Y)=H(Y)−H(Y|X)I(X;Y)=H(X)−H(X|Y)=H(Y)−H(Y|X)互信息I(X;Y)是在给定Y知识的条件下X的不确定度的缩减量I(X;Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y)I(X;Y)=H(X)+H(Y)−H(X,Y)2.5 熵,相对熵与互信息的链式法则定理 2.5.1(熵的链式法则): H(X1,X2,...,X n)=∑ni=1H(Xi|X i−1,...,X1)H(X1,X2,...,Xn)=∑i=1nH(Xi| Xi−1, (X1)定理 2.5.2(互信息的链式法则): I(X1,X2,...,X n;Y)=∑ni=1I(Xi;Y|X i−1,...,X1)I(X1,X2,...,Xn;Y)=∑i=1nI(Xi ;Y|Xi−1, (X1)条件相对熵: D(p(y|x)||q(y|x))=∑x p(x)∑yp(y|x)logp(y|x)q(y|x)=Ep(x,y)logp(Y|X)q( Y|X)D(p(y|x)||q(y|x))=∑xp(x)∑yp(y|x)log⁡p(y|x)q(y|x)=Ep(x,y)log⁡p (Y|X)q(Y|X)定理 2.5.3(相对熵的链式法则): D(p(x,y)||q(x,y))=D(p(x)||q(x))+D(p(y|x)||q(y|x))D(p(x,y)||q(x,y))=D( p(x)||q(x))+D(p(y|x)||q(y|x))2.6 Jensen不等式及其结果定理2.6.2(Jensen不等式): 若给定凸函数f和一个随机变量X,则Ef(X)≥f(EX)Ef(X)≥f(EX)定理2.6.3(信息不等式): D(p||q)≥0D(p||q)≥0推论(互信息的非负性): I(X;Y)≥0I(X;Y)≥0定理2.6.4: H(X)≤log|X|H(X)≤log⁡|X|定理2.6.5(条件作用使熵减小): H(X|Y)≤H(X)H(X|Y)≤H(X)从直观上讲,此定理说明知道另一随机变量Y的信息只会降低X的不确定度. 注意这仅对平均意义成立. 具体来说, H(X|Y=y)H(X|Y=y) 可能比H(X)H(X)大或者小,或者两者相等.定理 2.6.6(熵的独立界): H(X1,X2,…,X n)≤∑ni=1H(Xi)H(X1,X2,…,Xn)≤∑i=1nH(Xi)2.7 对数和不等式及其应用定理 2.7.1(对数和不等式): ∑ni=1ailogaibi≥(∑ni=1ai)log∑ni=1ai∑ni=1bi∑i=1nailog⁡aibi≥(∑i =1nai)log⁡∑i=1nai∑i=1nbi定理2.7.2(相对熵的凸性): D(p||q)D(p||q) 关于对(p,q)是凸的定理2.7.3(熵的凹性): H(p)是关于p的凹函数2.8 数据处理不等式2.9 充分统计量这节很有意思,利用统计量代替原有抽样,并且不损失信息.2.10 费诺不等式定理2.10.1(费诺不等式): 对任何满足X→Y→X^,X→Y→X^, 设Pe=Pr{X≠X^},Pe=Pr{X≠X^}, 有H(Pe)+Pe log|X|≥H(X|X^)≥H(X|Y)H(Pe)+Pelog⁡|X|≥H(X|X^)≥H(X|Y)上述不等式可以减弱为1+Pe log|X|≥H(X|Y)1+Pelog⁡|X|≥H(X|Y)或Pe≥H(X|Y)−1log|X|Pe≥H(X|Y)−1log⁡|X|引理 2.10.1: 如果X和X’独立同分布,具有熵H(X),则Pr(X=X′)≥2−H(X)Pr(X=X′)≥2−H(X)3 渐进均分性4 随机过程的熵率4.1 马尔科夫链4.2 熵率4.3 例子:加权图上随机游动的熵率4.4 热力学第二定律4.5 马尔科夫链的函数H(Yn|Y n−1,…,Y1,X1)≤H(Y)≤H(Y n|Y n−1,…,Y1)H(Yn|Yn−1,…,Y1,X1)≤H(Y)≤H(Yn|Yn−1,…,Y1)5 数据压缩5.1 有关编码的几个例子5.2 Kraft不等式定理5.2.1(Kraft不等式): 对于D元字母表上的即时码,码字长度l1,l2,…,l m l1,l2,…,lm必定满足不等式∑iD−li≤1∑iD−li≤15.3 最优码l∗i=−log Dpili∗=−logD⁡pi5.4 最优码长的界5.5 唯一可译码的Kraft不等式5.6 赫夫曼码5.7 有关赫夫曼码的评论5.8 赫夫曼码的最优性5.9 Shannon-Fano-Elias编码5.10 香农码的竞争最优性5.11由均匀硬币投掷生成离散分布6 博弈与数据压缩6.1 赛马6.2 博弈与边信息6.3 相依的赛马及其熵率6.4 英文的熵6.5 数据压缩与博弈6.6 英语的熵的博弈估计7 信道容量离散信道: C=maxp(x)I(X;Y)C=maxp(x)I(X;Y)7.1 信道容量的几个例子7.2 对称信道如果信道转移矩阵p(y|x)p(y|x) 的任何两行相互置换,任何两列也相互置换,那么称该信道是对称的.7.3 信道容量的性质7.4 信道编码定理预览7.5 定义7.6 联合典型序列7.7 信道编码定理7.8 零误差码7.9 费诺不等式与编码定理的逆定理7.10 信道编码定理的逆定理中的等式7.11 汉明码7.12 反馈容量7.13 信源信道分离定理8 微分熵8.1 定义h(X)=−∫Sf(x)logf(x)dxh(X)=−∫Sf(x)log⁡f(x)dx均匀分布 h(X)=logah(X)=log⁡a正态分布h(X)=1/2log2πeδ2h(X)=1/2log⁡2πeδ2 8.2 连续随机变量的AEP8.3 微分熵与离散熵的关系8.4 联合微分熵与条件微分熵8.5 相对熵与互信息8.6 微分熵, 相对熵以及互信息的性质。

第二章 信息量和熵

第二章 信息量和熵

第二章信息量和熵一、离散变量的非平均信息量1、离散变量的非平均自信息量集合{X;p(x)}中某个事件x的自信息量定义为:=—log p(x) ——表达式是唯一的;I(x)=log1()p x其中,p(x)为事件x发生的概率。

含义:完全确定事件x所必需的信息量;事件x中固有(包含)的信息量;事件x出现的先验不确定性大小。

2、联合概率事件的非平均自信息量联合空间{XY,p(xy)}中任一事件xy,x∈X和y∈Y的联合自信息量定义为:I(xy)=—log p(xy)同理:I(xyz)=—log p(xyz) 。

3、离散变量的非平均条件信息量联合空间{XY,p(xy)}中,事件x∈X和y∈Y,事件x在事件y 给定(已知)时的条件信息量定义为:I(x/y)=—log(/)p x y含义:已知y时事件x所具有的不确定性;给定y时事件x中还剩余的信息量;给定y条件下完全确定事件x所必需的信息量。

4、离散事件的非平均互信息量两个离散事件集{X ,p(x)}和{Y ,p(y)}中,事件y ∈Y 的出现给出关于事件x ∈X 的信息量定义为: I (x ;y )=log(/)()p x y p x 含义:事件x 和y 之间的互信息量;从事件y 中可获得关于事件x 的信息量。

5、离散事件的非平均条件互信息量对于三个离散事件集的联合概率空间{XYZ ,p(xyz )},给定事件z Z ∈条件下,事件x X ∈和事件y Y ∈之间的条件互信息量定义为:I (x ;y /z )=log(/)(/)p x yz p x z =log (/)(/)(/)p xy z p x z p y z 注:I (x ;y /z )应理解为:I{(x ;y )/z}含义:已知事件z 的条件下,从事件y 中可获得关于事件x 的信息量。

6、离散事件非平均信息量的性质 ● 非平均自信息量非负; I (x )=—log p(x)≥0; I (x/y )=—log (/)p x y ≥0 。

3-第三讲 平均互信息

3-第三讲 平均互信息

1、信道的分类与描述 按信道输入输出空间的连续与否来分,可分为: 按信道输入输出空间的连续与否来分,可分为: 离散信道、连续信道、半连续信道、 离散信道、连续信道、半连续信道、 时间离散的连续信道、 时间离散的连续信道、波形信道 按输入输出集合的个数来分: 按输入输出集合的个数来分: 两端(两用户)信道、多端信道(多用户信道); 两端(两用户)信道、多端信道(多用户信道); 按信道的统计特性来分: 按信道的统计特性来分: 恒参信道(平稳)、随参信道、 恒参信道(平稳)、随参信道、 )、随参信道 记忆信道, 无记忆信道和有 记忆信道, 码间串扰, 码间串扰,衰落信道
平均互信息: 平均互信息: 出现所给出的关于集X的平均互信息 的平均互信息: 特定 y 出现所给出的关于集 的平均互信息:
P(x | y) I ( X; y) = EX I (x; y) = ∑P(x | y) log , P( y) > 0 P(x) X
出现所给出的关于集Y的平均互信息 的平均互信息: 特定 x 出现所给出的关于集 的平均互信息:
(此条件为 此条件为DMC的充要条件。) 的充要条件。 此条件为 的充要条件 (3)、有干扰有记忆情况。 )、有干扰有记忆情况 )、有干扰有记忆情况。 更一般的情况是既有干扰又有记忆, 更一般的情况是既有干扰又有记忆,实际信道往往是这 类型。例如数字信道中,当信道的频率特性不理想时, 类型。例如数字信道中,当信道的频率特性不理想时,某一 瞬间的输出符号不但与相应的输入符号有关, 瞬间的输出符号不但与相应的输入符号有关,而且也与这以 前的输入符号有关,这就成为有记忆信道, 前的输入符号有关,这就成为有记忆信道,即通常所称的码 间干扰问题。 两种方法:条件概率;马尔可夫链。 间干扰问题。 两种方法:条件概率;马尔可夫链。

信息论第2章 信息的度量

信息论第2章 信息的度量
i 1
4
甲地极端情况: 极端情况1:晴天概率=1
X 晴 阴 大雨 小雨 P( x) 1 0 0 0 H ( X ) 1 log1 0 log0 0 log0 0 log0
lim log 0 H ( X ) 0(bit / 符号 ) 0 极端情况2:各种天气等概率分布
2.2.1 平均自信息(信息熵)的概念
定义2.3 随机变量X的每一个可能取值的自信息I(xi)的统计平 均值定义为随机变量X的平均自信息量:
H ( X ) E I ( xi ) p( xi ) log p( xi )
i 1 q
这里q为的所有X可能取值的个数。 熵的单位也是与所取的对数底有关,根据所取的对数底 不同,可以是比特 / 符号、奈特 / 符号、哈特莱 / 符号或者 是r进制单位/符号。通常用比特/符号为单位。 一般情况下,信息熵并不等于收信者平均获得的信息量, 收信者不能全部消除信源的平均不确定性,获得的信息量将 小于信息熵。

乙地极端情况:
极端情况1:晴天概率=1 Y 晴 小雨 P( y ) 1 0 H (Y ) 1 log1 0 log0 0(bit / 符号)
极端情况2:各种天气等概率分布
Y 晴 阴 P ( y ) 1/2 1/2
H ( X ) pi log pi H ( p1 , p2 ,
i 1 q
, pq ) H (p)
熵函数H(P)具有以下性质: 对称性
H ( p1, p2 , , pq ) H ( p2 , p1, , pq )= = H ( pq , p1, , pq1 )
说明熵函数仅与信源的总体统计特性有关。

二元对称信道平均互信息的图形分析-信息论与编码实验报告

二元对称信道平均互信息的图形分析-信息论与编码实验报告

二元对称信道平均互信息的图形分析 - 信息论与编码实验报告计算机与信息工程学院设计性实验报告专业:通信工程年级/班级:2011级 2013—2014学年第一学期课程名称信息论与编码指导教师刘艳芳本组成员 1108224020 李明亮学号姓名实验地点计科楼111 实验时间周五5-6节二元对称信道平均互信息的图形分析项目名称实验类型设计性一、实验目的分别画出在给定条件下,平均互信息的上凸性和下凸性的图形,然后利用计算机仿真二元对称信道,观察改变变量w或p时,所绘图形的变化情况。

二、实验仪器或设备1、一台计算机。

2、MATLAB r2013a。

三、设计原理设二元对称信道的输入概率空间:01,,X,, ,,,,,Ppp,,,,信道矩阵:,,,,. P,,,,,,,,,其中:1pbpapbapp(0)()(|),,,,,,,ii0,i01pbpapbapp(1)()(|),,,,,,,ii1,i011HYppppHpp,,,,,,,,,,,, ()()log()log()pppp,,,,,,HYXpapbapba(|)()(|)log(|),,,,ijijiij,,pbapba(|)log(|),jiji j,,,, ,,,[loglog],H(),real, in each pen business lending Qian not for by pen query, led to mortgage failure of. (Vi) not in accordance with the relevant provisions of the Bank operation, failed to identify false documents, certificates, authorizations, warrants, etc. (VII) in the credit risk management system to provide false information, is not required by the guest rating credit management objective, impartial ratings of credit, resulting in credit decision-making errors. (H) the investigation report conclusions of false record, misleading statement or material omission, resulting in credit decision-making errors. (I) the orders, directives, orders, suggest that others not involved in the investigation business, issued by the investigators. (10) without the approval of authorities, after the first credit investigation, credit first and then record, counter-current process operations such as operation prior to approval. (11) article does not meet the risk management Department, Marketing Management Department to carry out supervision and inspection and due diligence evaluations or providing false information. (12) other violations result in credit business at substantial risk or significant potential risk behaviours. Sixth chapter supplementary articles article28th of this approach by the Head Office of risk management Department is responsible for the interpretation and amendment. 29th spontaneous herein from the date of implementation. Qilu silver computer transmission of qilu Bank documents (2012), No. 289Qilu Bank personal credit on issuing the Notification Guide to business risk management branch, jurisdiction and the jurisdiction of business lines, Jinan branch, head office departments within its jurisdiction: in order to improve the quality of individual credit business, optimize the structure of assets, promotion ofIXYHYHYXHppH(;)()(|)()(),,,,,,,,四、实验步骤(1)试验程序,依次输出题目要求的三个图形%信源w固定,当w=0.5时,互信息随信道转移概率P的变化情况 figure(1) w=0.5; %信源w=0.5p=0:.01:1; %信道不固定,在0~1变化IXY=ESC2H(w.*(1-p)+(1-w).*p)-ESC2H(p);plot(p,IXY);title('信源w=0.5时,互信息随信道转移概率P的变化情况') xlabel('p') ylabel('互信息IXY')%信道P固定,当P取值不是0.5,互信息随信源w的变化情况 figure(2) p=0.3; %信道P固定,取值不是0.5w=0:.01:1; %信原不固定,在0~1变化IXY=ESC2H(w.*(1-p)+(1-w).*p)-ESC2H(p);plot(w,IXY)title('信道P=0.3时(不为0.5),互信息随信源w的变化情况') xlabel('w') ylabel('互信息IXY')%信道P固定,当p=0.5,互信息随信源w的变化情况figure(3)p=0.5; %信道P固定,取值不是0.5w=0:.01:1; %信原不固定,在0~1变化IXY=ESC2H(w.*(1-p)+(1-w).*p)-ESC2H(p);plot(w,IXY)title('信道P=0.5,互信息随信源w的变化情况') xlabel('w')ylabel('互信息IXY')(2)ESC2H.m:%简单求二元熵函数function [l_ans]=ESC2H(l_input) % [l_ans]=ESC2H(l_input) %输入:二元信源(信道),其中一元的概率%输出:二元熵if l_input>1|l_input<0error('输入值有误,其值超出了概率范围')elsel_find=[find(l_input==0),find(l_input==1)];l_input(l_find)=0.5;real, in each pen business lending Qian not for by pen query, led to mortgage failure of. (Vi) not in accordance with the relevant provisions of the Bank operation, failed to identify false documents, certificates, authorizations, warrants, etc. (VII) in the credit risk management system to provide false information, is not required by the guest ratingcredit management objective, impartial ratings of credit, resulting in credit decision-making errors. (H) the investigation report conclusions of false record, misleading statement or material omission, resulting in credit decision-making errors. (I) the orders, directives, orders, suggest that others not involved in the investigation business, issued by the investigators. (10) without the approval of authorities, after the first credit investigation, credit first and then record, counter-current process operations such as operation prior to approval. (11) article does not meet the risk management Department, Marketing Management Department to carry out supervision and inspection and due diligence evaluations or providing false information. (12) other violations result in credit business at substantial risk or significant potential risk behaviours. Sixth chapter supplementary articles article 28th of this approach by the Head Office of risk management Department is responsible for the interpretation and amendment. 29th spontaneous herein from the date of implementation. Qilu silver computer transmission of qilu Bank documents (2012), No. 289Qilu Bank personal credit on issuing the Notification Guide to business risk management branch, jurisdiction and the jurisdiction of business lines, Jinan branch, head office departments within its jurisdiction: in order to improve the quality of individual credit business, optimize thestructure of assets, promotion ofl_ans=-l_input.*log2(l_input)-(1-l_input).*log2((1-l_input));l_ans(l_find)=0;end(3)yanshi.m:%当取定的数值在0~1变化时,上凸(下凸)函数的变化情况function [m]=yanshi(movie)%当取定的数值在0~1变化时,上凸(下凸)函数的变化情况%[m]=yanshi(movie)输入演示序号,输出图形动画及getframe函数产生的电影帧 %输入:movie=1:演示第一个图形动画% movie=2:演示第二个图形动画%输出:m:getframe函数产生的当前动画的电影帧,可使用movie函数进行操作%example: [m]=yanshi(1)% [m]=yanshi(2)if movie==1%对于信源w固定,互信息随信道转移概率P的变化图形,%当w在0~ 1之间变化时,函数图形的变化情况%此时,函数图形规律变化w=0;for i=1:100w=w+0.01; %信源在一帧图形中固定,动画中在0~1变化p=0:.01:1; %信道不固定,在0~1变化IXY=ESC2H(w.*(1-p)+(1-w).*p)-ESC2H(p);plot(p,IXY);axis([-0.1 1.1 -0.1 1.1])title('信源W从0到1逐渐变化,具体取值见command window')xlabel('p')ylabel('互信息IXY')m(i)=getframe;disp(['当前的W取值为',num2str(w)])endelse if movie==2%对于信道P固定,互信息随信源w的变化图形,%当p在0~1之间变化时,函数图形的变化情况%此时,函数图形变化不规律p=0;for i=1:99p=p+0.01; %信道在一帧图形中固定,动画中在0~1变化w=0:.01:1; %信原不固定,在0~1变化IXY=ESC2H(w.*(1-p)+(1-w).*p)-ESC2H(p);plot(w,IXY)title('信道P从0到1逐渐变化,具体取值见command window')xlabel('w')河南师范大学计算机与信息工程学院real, in each pen business lending Qian not for by pen query, led to mortgage failure of. (Vi) not in accordance with the relev ant provisions of the Bank operation, failedto identify false documents, certificates, authorizations, warrants, etc. (VII) in the credit risk management system to provide false information, is not required by the guest rating credit management objective,impartial ratings of credit, resulting in credit decision-making errors.(H) the investigation report conclusions of false record, misleading statement or material omission, resulting in credit decision-makingerrors. (I) the orders, directives, orders, suggest that others not involved in the investigation business, issued by the investigators. (10) without the approval of authorities, after the first credit investigation, credit first and then record, counter-current process operations such as operation prior to approval. (11) article does not meet the risk management Department, Marketing Management Department to carry out supervision and inspection and due diligence evaluations or providing false information. (12) other violations result in credit business at substantial risk or significant potential risk behaviours. Sixth chapter supplementary articles article 28th of this approach bythe Head Office of risk management Department is responsible for the interpretation and amendment. 29th spontaneous herein from the date of implementation. Qilu silver computer transmission of qilu Bank documents (2012), No. 289Qilu Bank personal credit on issuing the Notification Guide to business risk management branch, jurisdiction and thejurisdiction of business lines, Jinan branch, head office departments within its jurisdiction: in order to improve the quality of individual credit business, optimize the structure of assets, promotion of ylabel('互信息IXY')m(i)=getframe;disp(['当前的p取值为',num2str(p)])endendend五、结果分析与总结(1)程序1输出的图形:信源w=0.5时,互信息随信道转移概率P的变化情况10.80.60.4互信息IXY0.2000.10.20.30.40.50.60.70.80.91p信道P=0.3时(不为0.5),互信息随信源w的变化情况0.120.10.080.06互信息IXY0.040.02000.10.20.30.40.50.60.70.80.91wreal, in each pen business lending Qian not for by pen query, led to mortgage failure of. (Vi) not in accordance with the relevant provisions of the Bank operation, failed to identify false documents, certificates, authorizations, warrants, etc. (VII) in the credit risk management system to provide false information, is not required by the guest rating credit management objective, impartial ratings of credit, resulting incredit decision-making errors. (H) the investigation report conclusions of false record, misleading statement or material omission, resulting in credit decision-making errors. (I) the orders, directives, orders, suggest that others not involved in the investigation business, issued by the investigators. (10) without the approval of authorities, after the first credit investigation, credit first and then record, counter-current process operations such as operation prior to approval. (11) article does not meet the risk management Department, Marketing Management Department to carry out supervision and inspection and due diligence evaluations or providing false information. (12) other violations result in credit business at substantial risk or significant potential risk behaviours. Sixth chapter supplementary articles article 28th of this approach by the Head Office of risk management Department is responsible for the interpretation and amendment. 29th spontaneous herein from the date of implementation. Qilu silver computer transmission of qilu Bank documents (2012), No. 289Qilu Bank personal credit on issuing the Notification Guide to business risk management branch, jurisdiction and the jurisdiction of business lines, Jinan branch, head office departments within its jurisdiction: in order to improve the quality of individual credit business, optimize thestructure of assets, promotion of信道P=0.5,互信息随信源w的变化情况10.5互信息IXY-0.5-100.10.20.30.40.50.60.70.80.91w(2)程序1得出的结论:1、信源w固定,当w=0.5时,互信息I是关于信道转移概率P的下凸函数。

信息论公式总结

信息论公式总结

离散
������ ������������ = ������ ������ + ������ ������ ������ = ������ ������ + ������ (������|������) ������ ������; ������ = ������ ������ − ������ ������ ������
������
=− ������ ������ =−
������
������ ������ ������������������ ������(������) ������������
������ ������������ ∆������ ������������������ ������ ������������ ∆������
证明:熵不增原理,所以取等条件一致 当且仅当各������������ 独立时,取“=” 熵函数的唯一性 尚不清楚 互易性:I(x;y)=I(y;x)
互信息的性质
2. ������ ⊥ ������时: I(x;y)=0 3.互信息可正可负(平均互信息非负) 4. 任何两件事的互信息不大于任一事件自信息: (一 件事情的自信息是任何其他事件所能提供关于该事 件的最大信息量)
含义:条件越多,熵越小
������ ������
������(������1 ������2 … ������������ ) ≤
������ =1
������(������������ )
������(������1 ������2 … ������������ ) ≤
������ =1
������(������������ )
=
������
������ ������ ������ ������������������ ������ ������ ������

信息论第6章课后习题答案

信息论第6章课后习题答案

信息论第6章课后习题答案信息论是一门研究信息传输和处理的学科,它以数学为基础,探讨了信息的度量、编码和传输等问题。

本文将对信息论第6章的课后习题进行解答,以帮助读者更好地理解和应用信息论的知识。

1. 习题6.1:证明熵函数H(X)是凸函数。

解答:首先,我们知道熵函数H(X)可以表示为H(X) = -Σp(x)logp(x),其中p(x)为随机变量X的概率分布。

要证明H(X)是凸函数,需要证明对于任意的两个概率分布p1(x)和p2(x),以及0≤λ≤1,有H(λp1(x) + (1-λ)p2(x)) ≤ λH(p1(x)) + (1-λ)H(p2(x))。

根据Jensen不等式,对于凸函数f(x),有f(λx + (1-λ)y) ≤ λf(x) + (1-λ)f(y)。

将凸函数f(x)替换为H(X),则有H(λp1(x) + (1-λ)p2(x)) ≤ λH(p1(x)) + (1-λ)H(p2(x))。

因此,熵函数H(X)是凸函数。

2. 习题6.2:证明条件熵H(Y|X) ≥ 0。

解答:条件熵H(Y|X)可以表示为H(Y|X) = -ΣΣp(x,y)logp(y|x),其中p(x,y)为随机变量X和Y的联合概率分布。

要证明条件熵H(Y|X) ≥ 0,需要证明对于任意的联合概率分布p(x,y),有H(Y|X) = -ΣΣp(x,y)logp(y|x) ≥ 0。

根据信息论的定义,熵函数H(Y) ≥ 0,即对于任意的随机变量Y,其熵函数都大于等于0。

而条件熵H(Y|X)可以看作是在已知随机变量X的条件下,随机变量Y的不确定性。

根据信息论的定义,条件熵H(Y|X)应该不小于0,即H(Y|X)≥ 0。

3. 习题6.3:证明互信息I(X;Y) = H(X) - H(X|Y) = H(Y) - H(Y|X)。

解答:互信息I(X;Y)可以表示为I(X;Y) = ΣΣp(x,y)log(p(x,y)/(p(x)p(y))),其中p(x,y)为随机变量X和Y的联合概率分布,p(x)和p(y)分别为随机变量X和Y的边缘概率分布。

信息论第三讲互信息

信息论第三讲互信息

互信息的解释性问题
互信息是一种非线性关系,难以解释其物理意义,因此在实际应用中存在一定的 困难。
互信息的解释性受到数据分布的影响,不同的数据分布会导致互信息的值发生变 化,从而影响其解释的准确性。
互信息的度量问题
互信息的度量涉及到熵的计算,而熵的计算涉及到概率的归 一化过程,因此互信息的度量存在一定的难度。
加密通信
加密算法设计
互信息可以用于设计加密算法,通过 增加密文和明文之间的不确定性,提 高加密的安全性。
密钥分配
互信息可以用于密钥分配,通过建立 通信双方之间的共享密钥,保证通信 的安全性。
自然语言处理
语义分析
互信息可以用于自然语言处理的语义分析,通过分析词语之间的关联程度,提高文本分类、情感分析 等任务的准确性。
文本生成
基于互信息的文本生成技术可以用于自动生成文章、对话等文本内容,提高自然语言处理的应用效果 。
05
互信息的限制与挑战
互信息的计算复杂度问题
互信息的计算涉及到概率的计算,而 概率的计算需要大量的数据样本,因 此互信息的计算复杂度较高。
在实际应用中,由于数据样本的限制, 计算出的互信息可能存在误差,影响 后续的分析和决策。
2
在信息论中,互信息用于度量两个变量之间的相 关性,可以反映一个变量中包含的关于另一个变 量的信息的多少。
3
互信息通常用I(X;Y)表示,其中X和Y是两个随机 变量,I(X;Y)表示X中关于Y的信息量。
互信息的性质
非负性
互信息总是非负的,即I(X;Y)≥0。
对称性
互信息具有对称性,即 I(X;Y)=I(Y;X)。
互信息与条件熵的关系
互信息可以理解为条件熵减去被条件化的随机变量的熵,即表示由于给定一个随机变量而减少的另一个随机变量 的不确定性。

互信息凸性和凹性Jensen不等式互信息的非负性数据处理定理Fano不等式

互信息凸性和凹性Jensen不等式互信息的非负性数据处理定理Fano不等式

2讲上讲要点 z引言z概率复习z熵,联合熵,条件熵z熵的链式准则本讲概要 z互信息z凸性和凹性z Jensen不等式z互信息的非负性z数据处理定理z Fano不等式阅读:2.3,2.6-2.8,2.11简要复习z 熵()()()∑−=xX X x P x P X H logz()0≥X H z 均匀分布,假设n =χ()n X H log =z 链式准则()()()X Y H X H Y X H |,+=z X,Y 独立:()()()Y H X H Y X H +=, ()()Y X H X H |=问题:()()?||Y X H X Y H =()()(X H X Y H Y X H +)=|,()(Y H Y X H +)=|或等价地()()()()Y X H X H X Y H Y H ||−=−定义:互信息()()(Y X H X H Y X I |;)−=()()X Y H Y H |−= ()()(Y X H Y H X H ,)−+= ()()()()∑∈∈⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛=γχy x Y X Y X Y X y P x P y x P y x P ,,,,log ,这是通过观察Y 值所得到的关于X 的平均信息量。

互信息和通信信道问题: ()XI;表示什么?X问题: 如果X和Y是独立的,()YI;表示什么?X互信息的链式准则定义:条件互信息()()()Z Y X H Z X H Z Y X I ,|||;−=链式准则:()Y X X I ;,21()(Y X X H X X H |,,2121)−=()()()()121121,|||X Y X H Y X H X X H X H −−+=()()121|;;X Y X I Y X I +=归纳为:()(∑=−=ni i i n Y X X Y X I Y X X I 1111,...|;;,...,)相对熵相对熵是两个概率分布的距离测度,也称为概率分布和()x P X ()x Q X 之间的Kullback Leibler 距离。

第二章信息量和熵

第二章信息量和熵
概率矢量:
矢量a的所有分量非负,且和为1
概率矢量全体所构成的区域R是凸的 上凸函数
qf (a) (1q ) f (b ) f (qa (1q )b )
I ( X ;Y )
xy
p(xy) log
p(x | y) q(x)
平均互信息量
注意:事件对(xk, yj)的互信息量值为I(xk; yj)。此外,可以定义半 平均互信息量I(xk; Y)和I(X; yj)。
KJ
I (X ;Y )
rkjI (xk ; y j )
k 1 j 1
I(X;Y)
q11 p1 q12
p2
q13
q14
p3
p4
H(p1q11,p1q12,…,p4q44)= H(p1…,p4)+p1H(q11,…,q 14)+…+p4H(q41,…,q44)
相对熵和条件相对熵
相对熵用于度量两个概率分布P(x)与Q(x)的距离
P(x)
D(P || Q) P(x) log
xX
非平均互信息量
定义2.1.1(非平均互信息量) 给定一个二维离 散型随机变量{(X, Y), (xk, yj), rkj, k=1~K; j=1~J}(因此就给定了两个离散型随机变量
{X, xk, qk, k=1~K}和{Y, yj, wj, j=1~J})。事件 xk∈X与事件yj∈Y的互信息量定义为
平均互信息量
H(X)
H(X|Y)
I(X;Y)
H(Y)
H(Y|X)
平均条件互信息与联合互信息
I ( X ;Y
|
Z)
xyz
p(xyz) log
p(xy | z) p(x | z)

第4讲互信息

第4讲互信息

p(x1 / y1) p( x1 )
log
2
1
0 /2
(bit)
I (x2
:
y1) log2
p(x2 / y1) p(x2 )
log
2
1 1
/ /
2 4
1(bit)
1/ 4 I (x3; y1) I (x4; y1) log 1/ 8 1(bit)
从y1分别得到了x2,x3,x4各1比特的信息量,即收到 消息y1使得x2,x3,x4的不确定性减少了1比特。
?
log
p(xi y j zk ) p(xi )
I (xi ; log
py(j
x/izyk )j
zk
I)
(
xpi ;(
zxki
)zk
)
p(xi zk ) p(xi )
log p(xi y j zk ) log p(xi zk )
p(xi zk )
p(xi )
I (xi ; y j / zk ) I (xi ; zk )
Review
熵的性质
– 非负性、对称性、确定性、扩展性、可加性、 极值性、上凸性、唯一性、递增性
多符号离散信源的信息测度

极限熵 H
lim
L
H
L
(X)
– 离散无记忆信源 HL (X) H (X )
– 离散有记忆信源 HL (X) H (X )
Review 离散有记忆信源特点
(1)条件熵H (XL|X1X2···XL-1)随L的增加非递增
1 p(xi y j )
log
p(xi | y j ) p(xi )
I (xi ; y j ) log
p(xi | y j ) p(xi )

互信息(MutualInformation),信息量,相对熵(KL散度),交叉熵,JS散度,互信息

互信息(MutualInformation),信息量,相对熵(KL散度),交叉熵,JS散度,互信息

互信息(MutualInformation),信息量,相对熵(KL散度),交叉熵,JS散度,互信息互信息是信息论中⽤以评价两个随机变量之间的依赖程度的⼀个度量。

举个例⼦:x=今天下⾬与y=今天阴天,显然在已知y的情况下, 发⽣x的概率会更⼤在讨论互信息之前需要简单的了解⼀下信息论⼀些基础的相关概念。

信息量:是对某个事件发⽣或者变量出现的概率的度量,⼀般⼀个事件发⽣的概率越低,则这个事件包含的信息量越⼤,这跟我们直观上的认知也是吻合的,越稀奇新闻包含的信息量越⼤,因为这种新闻出现的概率低。

⾹农提出了⼀个定量衡量信息量的公式: [公式]熵(entropy):是衡量⼀个系统的稳定程度。

其实就是⼀个系统所有变量信息量的期望或者说均值。

单位:当log底数为2时,单位为⽐特;但也⽤Sh、nat、Hart计量,取决于定义⽤到对数的底。

公式(离散变量): [公式]当⼀个系统越不稳定,或者事件发⽣的不确定性越⾼,它的熵就越⾼。

以投硬币为例,正⾯的概率为,反⾯的概率则为,那么这个系统的熵就是显然易得,当时,的取值最⼤,也就印证了事件发⽣的不确定性越⾼,它的熵就越⾼。

对于连续变量,可以理解成它的概率密度函数,此时公式应该为:[公式]联合熵(joint entropy): 多个联合变量的熵,也就是将熵的定义推⼴到多变量的范围。

[公式]条件熵(conditional entropy):⼀个随机变量在给定的情况下,系统的熵。

[公式]不难看出,条件熵就是假设在给定⼀个变量下,该系统信息量的期望相对熵(relative entropy):也被称作KL散度(Kullback–Leibler divergence)。

当我们获得了⼀个变量的概率分布时,⼀般我们会找⼀种近似且简单的分布来代替,例如:简书 - 如何理解K-L散度(相对熵)。

相对熵就是⽤来衡量着两个分布对于同⼀个变量的差异情况。

[公式]其中是观察到的变量分布,q是我们找到的⼀个尽量分布。

2.5平均互信息的凸性

2.5平均互信息的凸性

Hc ( X ) ≤ ln 2M
平均功率受限的最大熵定理
Hc
(
X
)

Hc
(
XG
)
=
1 2
log


2
熵功率 σ 2 = 1 e2HC ( X ) 2π e
复习
平均互信息
– 定义及含义
– 性质:对称性、非负性、极值性
– 与熵的关系
I(X;Y) =H(X)−H(X |Y)
=H(Y)−H(Y | X)
[例]:在上例中,I(X,Y)=H(ω(1-p)+(1-ω)p)-H(p),当固定信源先验概率 分布ω时,I(X,Y)是信道转移概率p的下凸函数,如图所示。
I ( X;Y )
H (ω)
p
0
1
1
2
当信源固定后,存在一种BSC信道,p=(1-p)=1/2,使在信道输出端获得 信息量最小,即等于0。也就是说,信源的信息全部损失在信道中了。这
yx
yx
=
θ
log
∑ y
ω1
(
y
)
⎛ ⎜⎝
∑ x
p3
(
x
/
y
)
⎞ ⎟⎠
+
(1−
θ
)
log
∑ y
ω2Βιβλιοθήκη (y)⎛ ⎜⎝
∑ x
p3
(
x
/
y
)
⎞ ⎠⎟
本章作业
2.4 2.9 2.13 2.23 2.28 2.29 2.7 2.14 2.17 2.18
名称
无 条 件 熵
条 件 熵 条 件 熵 联 合 熵 交 互 熵

朱雪龙《应用信息论基础》习题答案互信息凸性

朱雪龙《应用信息论基础》习题答案互信息凸性

朱雪龙《应用信息论基础》习题答案互信息凸性互信息函数),(Q P I 的性质2的证明。

对于确定的条件概率矩阵Q 互信息函数),(Q P I 是概率矢量空间S 上的上凸函数。

(其中S ={P :P =(1p , 2p …, K p ), ,,...2,1,10K k p k =≤≤而∑==Kk k p 11})证明:首先由定义知:),(Y X I =)(Y H -)(X Y H其中)(Y H =∑=-Jj j j b p b p 1)(log )(=∑∑∑===-J j k j Kk k j k K k a b p a p b a p 111)()(log),(=∑∑∑===-Jj k j Kk k k j k Kk a b p a p a b p a p 111)()(log)()()(X Y H =∑==-Jj k j j k Kk a b p b a p 11)/(log ),(=∑∑==-Jj k j k j k Kk a b p a b p a p 11)/(log )()(可知对于确定的Q ,)(Y H 和)(X Y H 都是S 上的函数,且)(X Y H 关于P 是线性的。

下面将证明)(Y H 是S 上的上凸函数。

即对?1P ),...,,(11211K p p p =,2P ),...,,(22221K p p p =∈S ,及λ,λ,.1,10λλλ-=≤≤ 成立∑∑∑===++-Jj k j k k k k Kk k j k k k j k kKk a b p a p a p a b p a p a b p a p1211211)()]()([log)]/()()()([λλλλ≥∑∑∑===-Jj k j Kk k k k j k k Kk a b p a p a b p a p 11111)()(log)()(λ∑∑∑===-Jj k j Kk k k k j k k Kk a b p a p a b p a p 11221)()(log)()(λ (1)事实上,首先看不等式左边:∑∑∑===++-j k j k k k k Kk k j k k k j k kKk a b p a p a p a b p a p a b p a p 1211211)()]()([log)]/()()()([λλλλ==++-∑∑∑===Jj k j k k k j k k Kk j k k j k kKk a b p a p a b p a p b a p b a p 1211211)]()()()([log)],(),([λλλλ=∑=++-Jj j j j j j j j jb p b p b p b p12121)]()(log[)]()([λλλλ (2)而不等式右边:∑∑===-Jj k j Kk k k k j k k Kk a b p a p a b p a p 11111)()(log)()(λ-∑∑∑===-J j k j Kk k k k j k k K k a b p a p a b p a p 11221)()(log)()(λ=)(log )()(log )(212111j j Jj j j J j j j j j b p b p b p b p ∑∑==--=λλ (3)因为)(Y H 关于Y 的分布是上凸函数,则成立下面不等式:∑=++-Jj j j j j j j j jb p b p b p b p12121)]()(log[)]()([λλλλ)(log )()(log )(212111j j Jj j j Jj j j j j b p b p b p b p ∑∑==--≥λλ所以,综合(2),(3)式,(1)式成立。

信息论考试简答题

信息论考试简答题

简答题:1.根据信息论的各种编码定理和通信系统指标,编码问题可分解为几类,分别是什么?答:3类,分别是:信源编码,信道编码,和加密编码。

2.对于一个一般的通信系统,试给出其系统模型框图,并结合此图,解释数据处理定理。

答:通信系统模型如下:数据处理定理为:串联信道的输入输出X、Y、Z 组成一个马尔可夫链,且有,。

说明经数据处理后,一般只会增加信息的损失。

3.什么是平均自信息量与平均互信息,比较一下这两个概念的异同?答:平均自信息为:表示信源的平均不确定度,也表示平均每个信源消息所提供的信息量。

平均互信息:表示从Y获得的关于每个X的平均信息量,也表示发X前后Y的平均不确定性减少的量,还表示通信前后整个系统不确定性减少的量。

4.简述最大离散熵定理。

对于一个有m个符号的离散信源,其最大熵是多少?答:最大离散熵定理为:离散无记忆信源,等概率分布时熵最大。

最大熵值为。

5.熵的性质什么?答:非负性,对称性,确定性,香农辅助定理,最大熵定理。

6.解释信息传输率、信道容量、最佳输入分布的概念,说明平均互信息与信源的概率分布、信道的传递概率间分别是什么关系?答:信息传输率R 指信道中平均每个符号所能传送的信息量。

信道容量是一个信道所能达到的最大信息传输率。

信息传输率达到信道容量时所对应的输入概率分布称为最佳输入概率分布。

平均互信息是信源概率分布的∩型凸函数,是信道传递概率的U 型凸函数。

7.信道疑义度的概念和物理含义?答:概念:)|(log )()|(j i j i j i b a p b a p Y X H ∑∑-=物理含义:输出端收到全部输出符号Y 以后,对输入X 尚存在的平均不确定程度。

8.写出香农公式,并说明其物理意义。

当信道带宽为5000Hz ,信噪比为30dB 时求信道容量。

答:香农公式为 ,它是高斯加性白噪声信道在单位时 间内的信道容量,其值取决于信噪比和带宽。

由得,则9.解释无失真变长信源编码定理? 答:只要,当N 足够长时,一定存在一种无失真编码。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

互信息函数),(Q P I 的性质2的证明。

对于确定的条件概率矩阵Q 互信息函数),(Q P I 是概率矢量空间S 上的上凸函数。

(其中S ={P :P =(1p , 2p …, K p ), ,,...2,1,10K k p k =≤≤而∑==K
k k
p
1
1})
证明:首先由定义知:),(Y X I =)(Y H -)(X Y H 其中 )(Y H =∑=-
J
j j
j
b p b p 1
)(log )(
=∑∑∑===-
J
j k j K
k k j k
K
k a b p a p b a
p 11
1)()(log ),(
=∑∑∑===-
J
j k j K
k k k j k
K
k a b p a p a b p a
p 1
1
1
)()(log )()(
)(X Y H =
∑∑
==-J
j k j j k
K
k a b p b a
p 1
1)/(log ),(
=∑∑==-
J
j k j k j k
K
k a b p a b p a
p 1
1
)/(log )()(
可知对于确定的Q ,)(Y H 和)(X Y H 都是S 上的函数,且)(X Y H 关于P 是线性的。

下面将证明)(Y H 是S 上的上凸函数。

即对∀1P ),...,,(11211K p p p =,
2P ),...,,(22221K p p p =∈S ,及λ,λ,.1,10λλλ-=≤≤ 成立
∑∑∑
===++-J
j k j k k k k K
k k j k k k j k k
K
k a b p a p a p a b p a p a b p a p
1
211
211
)
()]()([log )]/()()()([λλλλ≥
∑∑∑
===-J
j k j K
k k k k j k k
K
k a b p a p a b p a p
1
1
111)
()(log )()(λ
∑∑∑
===-J
j k j K
k k k k j k k
K
k a b p a p a b p a p
11
221
)()(log )()(λ (1)
事实上,首先看不等式左边:
∑∑∑
===++-J
j k j k k k k K
k k j k k k j k k
K
k a b p a p a p a b p a p a b p a p
1211
211
)
()]()([log )]/()()()([λλλλ=
=
++-∑∑∑
===J
j k j k k k j k k K
k j k k j k k
K
k a b p a p a b p a p b a p b a p
1
211
211)]()()()([log )],(),([λλλλ=∑=++-
J
j j j j j j j j j
b p b p b p b p
12121)]()(log[)]()([λλλλ (2)
而不等式右边:
∑∑∑
===-J
j k j K
k k k k j k k
K
k a b p a p a b p a p
11111)
()(log )()(λ-
∑∑∑
===-J
j k j K
k k k k j k k
K
k a b p a p a b p a p
1
1221
)()(log )()(λ=
)(log )()(log )(21
21
11j j J
j j j J
j j j j j b p b p b p b p ∑∑==--=λλ (3)
因为)(Y H 关于Y 的分布是上凸函数,则成立下面不等式:
∑=++-J
j j j j j j j j j b p b p b p b p 1
2121)]()(log[)]()([λλλλ
)(log )()(log )(21
21
11j j J
j j j J j j j j j b p b p b p b p ∑∑==--≥λλ
所以,综合(2),(3)式,(1)式成立。

即)(Y H 是S 上的上凸函数,又知)(X Y H 关于P 是线性的,所以),(Q P I =),(Y X I =)(Y H -)(X Y H 是概率矢量空间S 上的上凸函数。

相关文档
最新文档