信息论与编码(第二版)曹雪虹(最全版本)答案

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p uu =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章错误!未定义书签。

2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下 状态转移矩阵为:设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 2.2由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p ==(0|01)(10|01)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑得13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

信息论与编码第二版答案第六章曹雪虹

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信息论与编码第二版答案第六章曹雪虹【篇一:信息论与编码-曹雪虹-课后习题答案】lass=txt>第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号?u1,u,2u?3,转移概率为:p?u1|u1??1/2,p?u2|u1??1/2,p?u3|u1??0,p?u1|u2??1/3,p?u2|u2??0,p?u3|u2??2/3,p?u1|u3??1/3,p?u2|u3??2/3,p?u3|u3??0,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为: ?1/2?p?1/3??1/3?1/202/30??2/3?0??设状态u1,u2,u3稳定后的概率分别为w1,w2、w311?1w1?w2?w3?w110??233w1???2512???wp?w?w1?w3?w29?由?得?2计算可得?w2? 325?w1?w2?w3?1?2??w2?w36?3w3???25???w1?w2?w3?12.2 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,并计算各状态的稳态概率。

解:p(0|00)?p(00|00)?0.8 p(0|01?)pp(0|11)?p(10|11)?0.2p(0|10?)pp(1|00)?p(01|00)?0.2p(1|01?)pp(1|11)?p(11|11)?0.8 p(1|10?)p(10?|01) (00?|10) (11?|01)(01?|10)?0.8?0于是可以列出转移概率矩阵:p???0.5??00.200.5000.500.20??0.5? 0??0.8?状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为w1,w2,w3,w4 有5?w1??14?0.8w1?0.5w3?w1???w2?10.2w1?0.5w3?w2?wp?w????470.5w2?0.2w4?w3 得计算得到 ???wi?11?0.5w2?0.8w4?w4???w3??i?1??7w1?w2?w3?w4?1???5?w4?14?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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p uu =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下 状态转移矩阵为:设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案第二章错误!未定义书签。

2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,uu u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

W 2、W 31231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 2.2(0|p (0|01)p =0.5,(0|10)p 解:(0|00)(00|00)0.8p p ==(0|01)(10|01)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ 状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W1,W2,W3,W4有411iiWP WW==⎧⎪⎨=⎪⎩∑得13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W WW W WW W WW W WW W W W+=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩计算得到12345141717514WWWW⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩2.31/6,求:(1)“3和5(2)“两个1(3)1的自信息量。

11 12 13 14 15 1621 22 23 24 25 2631 32 33 34 35 3641 42 43 44 45 4651 52 53 54 55 5661 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=⨯⨯ (4)x p x p X H X P X i i i 1212181log 1812361log 3612 )(log )()(1211091936586173656915121418133612)( ⎝⎛⨯+⨯+⨯-=-=⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑2.575%是身高160厘米以上的占总数的厘米以上的某女孩是大学生”的设随机变量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 y1(身高>160cm)y2(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:bitxyp75.0)/(11=求:身高160即:ypxypxpyxpyxI5.075.025.0log)()/()(log)/(log)/(11111111⨯-=-=-=2.6掷两颗骰子,1()(1,2)(2,1)18p x p p=+=log()log18 4.170p x bit=-==7的概率log()log6 2.585p x bit=-==341231/41/8x x===⎫⎪⎭(1)求每个符号的自信息量(2)信源发出一消息符号序列为{202120130213001203210110321010021032011223210},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233()2,()2,()3I x bit I x bit I x bit === 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87.81 1.9545=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 XH / 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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p uu =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

信息论与编码(第二版)曹雪虹(最全版本)答案讲解

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《信息论与编码(第二版)》曹雪虹答案第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==u 1u 2u 31/21/21/32/32/31/3于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:000110110.80.20.50.50.50.50.20.8设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

信息论与编码(第二版)曹雪虹(最全版本)答案

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《信息论与编码(第二版)》曹雪虹答案第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

信息论与编码曹雪虹课后习题答案

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信息论与编码-曹雪虹-课后习题答案《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p uu =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案第二章错误!未定义书签。

2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭ﻫ设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W1,W 2、W3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p uu =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案第二章2. 1 一个马尔可夫信源有3个符号{“⑷,呵,转移概率 为:〃(曲)= 1/2 , p (lll\u\) = \//l ,/?(M3l W1) = O , /2(MllW2)= l/3 ,2.2由符号集{0, 1}组成的二阶马尔可夫链,其转移 槪£率为:p (oioo )=0・ 8 9 p (oiii )=0・ 2, /?(i I oo )=0. 2, p (i111)=0. 8, P (OIOI )=0. 59 〃(oiio )=0・ 5, p (iioi )= 0. 5, p(iiio )=0. 5。

iffll 出 状态图,并计算各状态的稳态概率。

解: p (0100) = /?(00100) = 0.8P (U2\U2)= O y p (m\U2)= 2/3 y 〃("llU3)= l/3 , ”(“2丨心) = 2/3, /?(M3lM3)=O y画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下 状态转移矩阵为:设状态5, %比稳定后的概率分别为W” W2、Ws-Wi + -W2+-Wi = Wi2 3 31 2 _Wl+_W3 = W22 3-W2 = VV33Wi + Wi + W3 = \WP = w彳曰Wl + W2 + W3=l '寸v 计算可得 W\ =VV2 =vv? =10一259256一25 /XOIOl) = p(lOIOl)=O.5于是可以列出转移概率矩阵:厂08 0.2 0 0、0 0 0.5 0.50.5 0.5 0 00 0.2 0.8 .状态图为:设各状态00, 01,10, 11的稳态分布概率为叽 w 2>w 3,w 4 有率都为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)对的爛和平均信息 量; (4) 两个点数之和(即2, 3,・・・,12构成的子集) 的嫡; (5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。

信息论与编码(第二版)曹雪虹(版本)答案

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《信息论与编码(第二版)》曹雪虹答案第二章一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =,(0|11)p =,(1|00)p =,(1|11)p =,(0|01)p =,(0|10)p =,(1|01)p =,(1|10)p =。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

信息论与编码(第二版)曹雪虹(最全版本)答案之欧阳与创编

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《信息论与编码(第二版)》曹雪虹答案时间:2021.03.08 创作:欧阳与第二章Equation Chapter 1 Section 12.1一个马尔可夫信源有3个符号,转移概率为:,,,,,,,,,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:设状态u1,u2,u3稳定后的概率分别为W1,W2、W3由得计算可得2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:=0.8,=0.2,=0.2,=0.8,=0.5,=0.5,=0.5,=0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:于是可以列出转移概率矩阵:状态图为:000110110.80.20.50.50.50.50.20.8设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W1,W2,W3,W4 有得计算得到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)(2)(3)两个点数的排列如下:111213141516212223242526313233343536414243444546515253545556616263646566共有21种组合:其中11,22,33,44,55,66的概率是其他15个组合的概率是(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:(5)2-42.5 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 x1(是大学生)x2(不是大学生)P(X)0.250.75设随机变量Y代表女孩子身高Y y1(身高>160cm)y2(身高<160cm)P(Y)0.50.5已知:在女大学生中有75%是身高160厘米以上的即:求:身高160厘米以上的某女孩是大学生的信息量即:2.6 掷两颗骰子,当其向上的面的小圆点之和是3时,该消息包含的信息量是多少?当小圆点之和是7时,该消息所包含的信息量又是多少?解:1)因圆点之和为3的概率该消息自信息量2)因圆点之和为7的概率该消息自信息量2.7 设有一离散无记忆信源,其概率空间为(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:同理可以求得因为信源无记忆,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:平均每个符号携带的信息量为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八进制脉冲的平均信息量二进制脉冲的平均信息量所以: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。

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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章错误!未定义书签。

2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,uu u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p uu =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下 状态转移矩阵为:设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 2.2由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p ==(0|01)(10|01)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑得13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

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《信息论与编码(第二版)》曹雪虹答案第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =,()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。

解:状态图如下状态转移矩阵为:1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ 2.2 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =0.8,(0|11)p =0.2,(1|00)p =0.2,(1|11)p =0.8,(0|01)p =0.5,(0|10)p =0.5,(1|01)p =0.5,(1|10)p =0.5。

画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵:0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为:设各状态00,01,10,11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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)bit x 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 1621 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 xp 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:symbol bit 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)(=-=-==⨯⨯=2-42.5 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)0.250.75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:bit x y p 75.0)/(11=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 )/(11111111=⨯-=-=-=2.6 掷两颗骰子,当其向上的面的小圆点之和是3时,该消息包含的信息量是多少?当小圆点之和是7时,该消息所包含的信息量又是多少? 解:1)因圆点之和为3的概率1()(1,2)(2,1)18p x p p =+= 该消息自信息量()log ()log18 4.170I x p x bit =-== 2)因圆点之和为7的概率1()(1,6)(6,1)(2,5)(5,2)(3,4)(4,3)6p x p p p p p p =+++++=该消息自信息量()log ()log6 2.585I x p x bit =-== 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233()2,()2,()3I x bit I x bit I x bit ===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。

2-9 “-” 用三个脉冲 “●”用一个脉冲(1) I(●)= I(-)= (2) H= 2-10 (2) P(黑/黑)= P(白/黑)= H(Y/黑)=(3) P(黑/白)= P(白/白)=H(Y/白)= (4) P(黑)= P(白)= H(Y)=2.11 有一个可以旋转的圆盘,盘面上被均匀的分成38份,用1,…,38的数字标示,其中有两份涂绿色,18份涂红色,18份涂黑色,圆盘停转后,盘面上的指针指向某一数字和颜色。

(1)如果仅对颜色感兴趣,则计算平均不确定度 (2)如果仅对颜色和数字感兴趣,则计算平均不确定度 (3)如果颜色已知时,则计算条件熵解:令X 表示指针指向某一数字,则X={1,2,……….,38} Y 表示指针指向某一种颜色,则Y={l 绿色,红色,黑色} Y 是X 的函数,由题意可知()()i j i p x y p x = (1)3112381838()()loglog 2log 1.24()3823818j j j H Y p y p y ===+⨯=∑bit/符号 (2)2(,)()log 38 5.25H X Y H X ===bit/符号(3)(|)(,)()()() 5.25 1.24 4.01H X Y H X Y H Y H X H Y =-=-=-=bit/符号2.12 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2.13 有两个二元随机变量X 和Y ,它们的联合概率为并定义另一随机变量Z = XY (一般乘积),试计算: (1) H(X), H(Y), H(Z), H(XZ), H(YZ)和H(XYZ);(2) H(X/Y), H(Y/X), H(X/Z), H(Z/X), H(Y/Z), H(Z/Y), H(X/YZ), H(Y/XZ)和H(Z/XY); (3) I(X;Y), I(X;Z), I(Y;Z), I(X;Y/Z), I(Y;Z/X)和I(X;Z/Y)。

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