信息论与编码第2章习题
信息论编码与基础课后题(第二章)
第二章习题解答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、 设某班学生在一次考试中获优（A ）、良（B ）、中（C ）、及格（D ）和不及格（E ）的人数相等。
当教师通知某甲：“你没有不及格”，甲获得了多少比特信息？为确定自己的成绩，甲还需要多少信息？ 解：根据题意，“没有不及格”或“pass”的概率为54511pass =-=P 因此当教师通知某甲“没有不及格”后，甲获得信息在已知“pass”后，成绩为“优”（A ），“良”（B ），“中”（C ）和“及格”（D ） 的概率相同：41score )pass |()pass |()pass |()pass |(=====D P C P B P A P P 为确定自己的成绩，甲还需信息bits 241loglog score score =-=-=P I 3、中国国家标准局所规定的二级汉字共6763个。
设每字使用的频度相等，求一个汉字所含的信息量。
设每个汉字用一个1616⨯的二元点阵显示，试计算显示方阵所能表示的最大信息。
显示方阵的利用率是多少？解：由于每个汉字的使用频度相同，它们有相同的出现概率，即67631=P 因此每个汉字所含的信息量为bits 7.1267631loglog =-=-=P I 字每个显示方阵能显示256161622=⨯种不同的状态，等概分布时信息墒最大，所以一个显示方阵所能显示的最大信息量是bits322.054log log passpass =-=-=P Ibits 25621loglog =-=-=P I 阵显示方阵的利用率或显示效率为0497.02567.12===阵字I I η 4、两个信源1S 和2S 均有两种输出：1 ,0=X 和1 ,0=Y ，概率分别为2/110==X X P P ，4/10=Y P ，4/31=Y P 。
信息论与编码第二章课后习题答案
因此，必须称的次数为
因此，至少需称 3 次。
I1 = log 24 ≈ 2.9 次 I 2 log 3
【延伸】如何测量？分 3 堆，每堆 4 枚，经过 3 次测量能否测出哪一枚为假币。
【2.2】同时扔一对均匀的骰子，当得知“两骰子面朝上点数之和为 2”或“面朝上点数之
和为 8”或“两骰子面朝上点数是 3 和 4”时，试问这三种情况分别获得多少信息量？
= − p1 log p1 − p2 log p2 − K − pL−1 log pL−1 − pL log pL + pL log pL
− q1 log q1 − q2 log q2 − K − qm log qm
= − p1 log p1 − p2 log p2 − K − pL−1 log pL−1 − pL log pL + (q1 + q2 + q3 + L + qm ) log pL
H ( X ) − H (X ′) = ( p1 − ε ) log( p1 − ε ) + ( p2 + ε ) log( p2 + ε ) − p1 log p1 − p2 log p2
令
f
(x)
=
( p1
−
x) log( p1
−
x) +
( p2
+
x) log( p2
+
x)
，
x ∈ 0,
A
已落入，B
落入的格可能有
47
个，条件概率
P(b j
|
ai )
均为
1 47
。平均自信息量为
48 47
∑ ∑ H (B | A) = −
信息论与编码习题参考答案(全)
信息论与编码习题参考答案第一章 单符号离散信源同时掷一对均匀的子，试求：(1)“2和6同时出现”这一事件的自信息量； (2)“两个5同时出现”这一事件的自信息量； (3)两个点数的各种组合的熵； (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。
解：bitP a I N n P bit P a I N n P c c N 17.536log log )(361)2(17.418log log )(362)1(36662221111616==-=∴====-=∴===⨯==样本空间：* (3)信源空间：bit x H 32.436log 3616236log 36215)(=⨯⨯+⨯⨯=∴bitx H 71.3636log 366536log 3610 436log 368336log 366236log 36436log 362)(=⨯⨯+⨯+⨯+⨯⨯=∴＋＋ (5) bit P a I N n P 17.11136log log )(3611333==-=∴==?如有6行、8列的棋型方格，若有两个质点A 和B ，分别以等概落入任一方格内，且它们的坐标分别为（Xa ，Ya ）, （Xb ，Yb ）,但A ，B 不能同时落入同一方格内。
（1） 若仅有质点A ，求A 落入任一方格的平均信息量； （2） 若已知A 已落入，求B 落入的平均信息量； （3） 若A ，B 是可辨认的，求A ，B 落入的平均信息量。
解： ！bita P a P a a P a I a P A i 58.548log )(log )()(H 48log )(log )(481)(:)1(481i i i i i ==-=∴=-=∴=∑=落入任一格的概率bitb P b P b b P b I b P A i 55.547log )(log )()(H 47log )(log )(471)(:B ,)2(481i i i i i ==-=∴=-=∴=∑=落入任一格的概率是落入任一格的情况下在已知 bitAB P AB P AB H AB P AB I AB P AB i i i i i i i 14.11)4748log()(log )()()(log )(471481)()3(47481=⨯=-=-=∴⨯=∑⨯=是同时落入某两格的概率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%.如果你问一位男士：“你是否是红绿色盲”他的回答可能是：“是”，也可能“不是”。
《信息论与编码》习题解答-第二章
《信息论与编码》习题解答第二章 信源熵-习题答案2-1解：转移概率矩阵为：P(j/i)=，状态图为：⎪⎩⎪⎨⎧==∑∑j jj ij ii W W P W 1，⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++=+=++=1323221313121321233123211W W W W W W W W W W W W 解方程组求得W=2-2求平稳概率符号条件概率状态转移概率解方程组得到 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)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)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：symbolbit x p x p X H X P Xii 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)(=-=-==⨯⨯=2-4(4)2.5 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。
信息论编码与基础课后题(第二章)
第二章习题解答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、 设某班学生在一次考试中获优（A ）、良（B ）、中（C ）、及格（D ）和不及格（E ）的人数相等。
当教师通知某甲：“你没有不及格”，甲获得了多少比特信息？为确定自己的成绩，甲还需要多少信息？ 解：根据题意，“没有不及格”或“pass”的概率为54511pass =-=P 因此当教师通知某甲“没有不及格”后，甲获得信息在已知“pass”后，成绩为“优”（A ），“良”（B ），“中”（C ）和“及格”（D ） 的概率相同：41score )pass |()pass |()pass |()pass |(=====D P C P B P A P P 为确定自己的成绩，甲还需信息bits 241loglog score score =-=-=P I 3、中国国家标准局所规定的二级汉字共6763个。
设每字使用的频度相等，求一个汉字所含的信息量。
设每个汉字用一个1616⨯的二元点阵显示，试计算显示方阵所能表示的最大信息。
显示方阵的利用率是多少？解：由于每个汉字的使用频度相同，它们有相同的出现概率，即67631=P 因此每个汉字所含的信息量为bits 7.1267631loglog =-=-=P I 字每个显示方阵能显示256161622=⨯种不同的状态，等概分布时信息墒最大，所以一个显示方阵所能显示的最大信息量是bits 322.054loglog passpass =-=-=P Ibits 25621loglog 256=-=-=P I 阵显示方阵的利用率或显示效率为0497.02567.12===阵字I I η 4、两个信源1S 和2S 均有两种输出：1 ,0=X 和1 ,0=Y ，概率分别为2/110==X X P P ，4/10=Y P ，4/31=Y P 。
《信息论与编码理论》(王育民李晖梁传甲)课后习题问题详解高等教育出版社
信息论与编码理论习题解第二章-信息量和熵2.1解: 平均每个符号长为:1544.0312.032=⨯+⨯秒 每个符号的熵为9183.03log 3123log 32=⨯+⨯比特/符号所以信息速率为444.34159183.0=⨯比特/秒2.2 解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概,每个码字的信息量为 3*2=6 比特； 所以信息速率为600010006=⨯比特/秒2.3 解:(a)一对骰子总点数为7的概率是366 所以得到的信息量为 585.2)366(log 2= 比特 (b) 一对骰子总点数为12的概率是361 所以得到的信息量为 17.5361log 2= 比特 2.4 解: (a)任一特定排列的概率为!521,所以给出的信息量为 58.225!521log 2=- 比特 (b) 从中任取13张牌,所给出的点数都不相同的概率为13521313521344!13C A =⨯所以得到的信息量为 21.134log 1313522=C 比特.2.5 解:易证每次出现i 点的概率为21i,所以比特比特比特比特比特比特比特398.221log 21)(807.1)6(070.2)5(392.2)4(807.2)3(392.3)2(392.4)1(6,5,4,3,2,1,21log )(2612=-==============-==∑=i i X H x I x I x I x I x I x I i ii x I i2.6 解: 可能有的排列总数为27720!5!4!3!12= 没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得， Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y图中X 表示白杨或白桦，它有⎪⎪⎭⎫⎝⎛37种排法，Y 表示梧桐树可以栽种的位置，它有⎪⎪⎭⎫⎝⎛58种排法，所以共有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛58*⎪⎪⎭⎫⎝⎛37=1960种排法保证没有两棵梧桐树相邻，因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时，得到关于树排列的信息为1960log 27720log 22-=3.822 比特 2.7 解: X=0表示未录取，X=1表示录取； Y=0表示本市，Y=1表示外地；Z=0表示学过英语，Z=1表示未学过英语，由此得比特比特比特)01(log )01()0()00(log )00()0()(8113.04log 4134log 43)()(02698.04110435log 104354310469log 10469)1()01(log )01()0()00(log )00()0;(104352513/41)522121()0(/)1())11()1,10()10()1,00(()01(104692513/43)104109101()0(/)0())01()0,10()00()0,00(()00()(4512.04185log 854383log 83)1()01(log )01()0()00(log )00()0;(8551/4121)0(/)1()10()01(8351/43101)0(/)0()00()00()(,251225131)1(,2513100405451)10()1()00()0()0(,54511)1(,51101432141)10()1()00()0()0(,41)1(,43)0(222222222222+=====+=======+==+======+========⨯⨯+========+=========⨯⨯+========+=========+======+========⨯=========⨯=========-===⨯+====+======-===⨯+⨯====+=========x y p x y p x p x y p x y p x p X Y H X H c x p z x p z x p x p z x p z x p z X I z p x p x y p x y z p x y p x y z p z x p z p x p x y p x y z p x y p x y z p z x p b x p y x p y x p x p y x p y x p y X I y p x p x y p y x p y p x p x y p y x p a z p y z p y p y z p y p z p y p x y p x p x y p x p y p x p x p2.8 解:令{}{}R F T Y B A X ,,,,==，则比特得令同理03645.0)()(5.0,02.03.0)2.05.0(log 2.0)()2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0(5.0log 5.03.0log 3.0)5log )1(2.02log )1(5.0log )1(3.05log 2.0log 3.02log 5.0(2.0log 2.0)2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0()()();()(2.0)(,2.05.0)(2.03.0)1(3.05.0)()()()()(5.0max 2'2222223102231022222==∴==+-=---++-+=-+-+-+++-----++-=-===-=+=-⨯+=+==p p I p I p pp p I p p p p p p p p p p p p p p X Y H Y H Y X I p I R P p F P pp p B P B T P A P A T P T P2.9 & 2.12解:令X=X 1,Y=X 1+X 2,Z=X 1+X 2+X 3, H(X 1)=H(X 2)=H(X 3)= 6log 2 比特 H(X)= H(X 1) = 6log 2 =2.585比特 H(Y)= H(X 2+X 3)=6log 61)536log 365436log 364336log 363236log 36236log 361(2222222+++++ = 3.2744比特 H(Z)= H(X 1+X 2+X 3)=)27216log 2162725216log 2162521216log 2162115216log 2161510216log 216106216log 21663216log 2163216log 2161(222222222++++++= 3.5993比特 所以H(Z/Y)= H(X 3)= 2.585 比特 H(Z/X) = H(X 2+X 3)= 3.2744比特 H(X/Y)=H(X)-H(Y)+H(Y/X) = 2.585-3.2744+2.585 =1.8955比特H(Z/XY)=H(Z/Y)= 2.585比特 H(XZ/Y)=H(X/Y)+H(Z/XY) =1.8955+2.585 =4.4805比特 I(Y;Z)=H(Z)-H(Z/Y) =H(Z)- H(X 3)= 3.5993-2.585 =1.0143比特 I(X;Z)=H(Z)-H(Z/X)=3.5993- 3.2744 =0.3249比特 I(XY ;Z)=H(Z)-H(Z/XY) =H(Z)-H(Z/Y)=1.0143比特 I(Y;Z/X)=H(Z/X)-H(Z/XY) = H(X 2+X 3)-H(X 3) =3.2744-2.585 =0.6894比特 I(X;Z/Y)=H(Z/Y)-H(Z/XY) =H(Z/Y)-H(Z/Y) =02.10 解:设系统输出10个数字X 等概,接收数字为Y,显然101)(101)()()(919===∑∑==i j p i j p i Q j w i iH(Y)=log10比特奇奇奇奇偶18log 81101452log 211015)(log)()()(log )()(0)(log ),()(log ),()(22,2222=⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=--=--=∑∑∑∑∑∑∑≠====x y p x y p x p x x p x x p x p x y p y x p x y p y x p X Y H x y x i y x y x所以I(X;Y)= 3219.2110log 2=-比特2.11 解:（a ）接收前一个数字为0的概率 2180)0()()0(==∑=i i i u p u q wbits p pw u p u I )1(log 11log )0()0(log )0;(2212121-+=-==（b ）同理 418)00()()00(==∑=ii iu p u q wbits p p w u p u I )1(log 22)1(log )00()00(log )00;(24122121-+=-== （c ）同理 818)000()()000(==∑=ii iu p u q wbits p p w u p u I )1(log 33)1(log )000()000(log )000;(28132121-+=-== （d ）同理 ))1(6)1(()0000()()0000(4226818p p p p u p u q w ii i+-+-==∑=bitsp p p p p p p p p p w u p u I 42264242268142121)1(6)1()1(8log ))1(6)1(()1(log )0000()0000(log )0000;(+-+--=+-+--==2.12 解:见2.9 2.13 解: (b))/()/()/(1log)()/(1log)()/()/(1log)()/(1log)()/(XY Z H X Y H xy z p xyz p x y p xyz p xy z p x y p xyz p x yz p xyz p X YZ H x y z xyzxyzxyz+=+===∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑(c))/()/(1log)/()()/(1log)/()()/(X Z H x z p xy z p xy p xy z p xy z p xy p XY Z H xyzxyz=≤=∑∑∑∑∑∑（由第二基本不等式） 或)1)/()/((log )/()()/()/(log)/()()/(1log)/()()/(1log)/()()/()/(=-⨯≤=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑xy z p x z p e xy z p xy p xy z p x z p xy z p xy p x z p xy z p xy p xy z p xy z p xy p X Z H XY Z H xyzxyzxyzxyz（由第一基本不等式）所以)/()/(X Z H XY Z H ≤(a))/()/()/()/()/(X YZ H XY Z H X Y H X Z H X Y H =+≥+等号成立的条件为)/()/(x z p xy z p =,对所有Z z Y y X x ∈∈∈,,,即在给定X 条件下Y 与Z 相互独立。
信息论与编码第二章习题参考答案
2.1 同时掷两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都是1/6，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（无序对）的熵或平均信息量； （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。
解：（1）一个骰子点数记为X ，另一个骰子的点数记做Y ，X 、Y 之间相互独立，且都服从等概率分布，即同理一个骰子点数为3，另一个骰子点数为5属于组合问题，对应的概率为181616161613Y Py 5X Px 5Y Py 3X Px P 1=⨯+⨯===+===）（）（）（）（对应的信息量为比特）（）（17.4181-lb P -I 11===lb（2）两个骰子点数同时为1的概率为）（）（3611Y Py 1X Px P 2==== 对应的信息量为比特）（）（17.5361-lb P -I 22===lb（3）各种组合及其对应的概率如下,6,5,4,3,2,1Y X 3616161Y X P ===⨯==）（共6种可能18161612Y X P =⨯⨯=≠）（ 共有15种可能因此对应的熵或者平均自信息量为34.418118115-3613616-H 1=⨯⨯⨯⨯=）（）（lb lb 比特/符号 （4）令Z=X+Y ，可以计算出Z 对应的概率分布如下对应的熵为符号比特）（）（）（）（）（）（）（/1.914366366-3653652-3643642-3633632-3633632-3623622-361361-2H 1=⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯⨯=lb lb lb lb lb lb lb （5）X 、Y 相互独立，所以联合熵为比特）（）（597.06162Y X,I =⨯=lb2.2 设在一只布袋中装有100个大小、手感完全相同的球，每个球上涂有一种颜色。
100个球的颜色有下列3种情况：（1）红色球和白色球各50个； （2）红色球99个，白色球1个； （3）红、黄、蓝、白色球各25个。
信息论与编码第二章答案
第二章信息的度量2.1信源在何种分布时，熵值最大？又在何种分布时，熵值最小？答：信源在等概率分布时熵值最大；信源有一个为1，其余为0时熵值最小。
2.2平均互信息量I(X;Y)与信源概率分布q(x)有何关系？与p(y|x)又是什么关系？答：若信道给定，I(X;Y)是q(x)的上凸形函数；若信源给定，I(X;Y)是q(y|x)的下凸形函数。
2.3熵是对信源什么物理量的度量？答：平均信息量2.4设信道输入符号集为{x1,x2,……xk}，则平均每个信道输入符号所能携带的最大信息量是多少？答：kk k xi q xi q X H i log 1log 1)(log )()(2.5根据平均互信息量的链规则，写出I(X;YZ)的表达式。
答：)|;();();(Y Z X I Y X I YZ X I 2.6互信息量I(x;y)有时候取负值，是由于信道存在干扰或噪声的原因，这种说法对吗？答：互信息量)()|(log );(xi q yj xi Q y x I ，若互信息量取负值，即Q(xi|yj)<q(xi)，说明事件yi 的出现告知的是xi 出现的可能性更小了。
从通信角度看，视xi 为发送符号，yi 为接收符号，Q(xi|yj)<q(xi)，说明收到yi 后使发送是否为xi 的不确定性更大，这是由于信道干扰所引起的。
2.7一个马尔可夫信源如图所示，求稳态下各状态的概率分布和信源熵。
答：由图示可知：43)|(41)|(32)|(31)|(41)|(43)|(222111110201s x p s x p s x p s x p s x p s x p 即：43)|(0)|(41)|(31)|(32)|(0)|(0)|(41)|(43)|(222120121110020100s s p s s p s s p s s p s s p s s p s s p s s p s s p 可得：1)()()()(43)(31)()(31)(41)()(41)(43)(210212101200s p s p s p s p s p s p s p s p s p s p s p s p得：114)(113)(114)(210s p s p s p )]|(log )|()|(log )|()[()]|(log )|()|(log )|()[()]|(log )|()|(log )|()[(222220202121211111010100000s s p s s p s s p s s p s p s s p s s p s s p s s p s p s s p s s p s s p s s p s p H 0.25（bit/符号）2.8一个马尔可夫信源，已知：0)2|2(,1)2|1(,31)1|2(,32)1|1(x x p x x p x x p x x p 试画出它的香农线图，并求出信源熵。
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。
信息论与编码习题与答案第二章
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
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。
《信息论与编码》第二章习题解答
H (Z Y ) = H ( X3)= H(X )= 2.585 bit
H (X |Y ) = H (X ) + H(Y X ) − H(Y ) = H (X ) + H( X 2 ) − H(Y )
I (X ;Y ) =
p(x , y )log
xy
p( x)
2
2
在上式求和中，使 p(x, y) ≠ 0 的输入，输出对
3
3
4
4
（x, y）可分为 3 类：
5
5ห้องสมุดไป่ตู้
6 7
6 7
S1 = {(0,0), (2,2), (4,4),(6,6),(8,8)}
8 9
8 9
S2 = {(1,1),(3,3), (5,5),(7,7),(9,9)}
在已知第一位数字下，第二位数字携带信息为 H (Y | X ) = 0.75H(0.1,0.9) + 0.25H (0.5,0.5)
=0.602 bit
在已知前二位数字下，第三位数字携带信息为：
H (Z | X ,Y ) = H (Z | Y )
（因为 X→Y→Z）
= 0.2H(1) + 0.8H(0.4,0.6)
=0.158 bit
2.3 在某中学有 3 学生通过了考试， 1 学生没有通过。在通过考试的同学中 10%有自行
4
4
车，而没有通过的学生中 50%有自行车，所有有自行车的同学都加入了联谊会，
无自行车的同学中仅有 40%加入联谊会。
a. 通过询问是否有自行车，能获得多少关于学生考试成绩的信息？
信息论与编码理论第二章习题答案(王育民)
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。
信息论与编码第二版第2章习题答案
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 X 1 1 1 1 5 1 5 1 1 1 1 = P ( X ) 36 18 12 9 36 6 36 9 12 18 36 H ( X ) = −∑ p ( xi ) log p ( xi )
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) = p (10 | 01) = 0.5 p (0 |10) = p (00 |10) = 0.5 p (1| 01) = p (11| 01) = 0.5 p (1|10) = p (01|10) = 0.5
15 25 35 45 55 65
16 26 36 46 56 66
1 1 1 × = 6 6 36
1 1 1 × = 6 6 18
1 1 1 1 H ( X ) = −∑ p ( xi ) log p ( xi ) = − 6 × log + 15 × log = 4.337 bit / symbol 36 18 18 36 i
2.2 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。
87.81 = 1.95 bit/符号 45
2-14 (1)
P(ij)=
P(i/j)=
(2) 方法 1:
信息论与编码习题参考答案
第二章习题参考答案2-1解：同时掷两个正常的骰子，这两个事件是相互独立的，所以两骰子面朝上点数的状态共有6×6＝36种，其中任一状态的分布都是等概的，出现的概率为1/36。
(1)设“3和5同时出现”为事件A ，则A 的发生有两种情况：甲3乙5，甲5乙3。
因此事件A 发生的概率为p(A)=(1/36)*2=1/18 故事件A 的自信息量为I(A)=－log 2p(A)=log 218=4.17 bit(2)设“两个1同时出现”为事件B ，则B 的发生只有一种情况：甲1乙1。
因此事件B 发生的概率为p(B)=1/36 故事件B 的自信息量为I(B)=－log 2p(B)=log 236=5.17 bit (3) 两个点数的排列如下：因为各种组合无序，所以共有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：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)“两个点数中至少有一个是1”的组合数共有11种。
bitx p x I x p i i i 710.13611log )(log )(3611116161)(=-=-==⨯⨯=2-2解：(1)红色球x 1和白色球x 2的概率分布为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2121)(21x x x p X i 比特 12log *21*2)(log )()(2212==-=∑=i i i x p x p X H(2)红色球x 1和白色球x 2的概率分布为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡100110099)(21x x x p X i 比特 08.0100log *100199100log *10099)(log )()(22212=+=-=∑=i i i x p x p X H (3)四种球的概率分布为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡41414141)(4321x x x x x p X i ，42211()()log ()4**log 4 2 4i i i H X p x p x ==-==∑比特2-5解：骰子一共有六面，某一骰子扔得某一点数面朝上的概率是相等的，均为1/6。
《信息论与编码理论》(王育民李晖梁传甲)课后习题答案高等教育出版社
信息论与编码理论习题解第二章 -信息量和熵2.1 解: 平均每个符号长为 :20.2 10.4 4 秒3315每个符号的熵为 2log31 log 3 0.9183 比特 /符号 32 3所以信息速率为 0.9183 15 3.444 比特 /秒42.2 解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概 ,每个码字的信息量为 3*2=6 比特；所以信息速率为 6 10006000 比特 /秒2.3 解:(a) 一对骰子总点数为 7 的概率是 636所以得到的信息量为log 2( 6) 2.585 比特36(b)一对骰子总点数为 12 的概率是 136所以得到的信息量为log 21 比特5.17362.4 解: (a)任一特定排列的概率为1,所以给出的信息量为52!1log252 !225.58比特(b) 从中任取 13 张牌 ,所给出的点数都不相同的概率为13! 413413A 5213C 135213所以得到的信息量为 log 2C 5213.21 比特 .4132.5 解:易证每次出现 i 点的概率为i,所以21I (x i )log 2i, i 1,2,3,4,5,6 21I (x1) 4.392 比特I (x2) 3.392 比特I (x3) 2.807 比特I (x4) 2.392比特I (x5) 2.070 比特I (x6) 1.807 比特6i log2i比特H(X)212.398i 1212.6 解: 可能有的排列总数为12!277203! 4! 5!没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得，Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y图中 X 表示白杨或白桦，它有73种排法， Y 表示梧桐树可以栽种的位置，它有8种排法，所以共有8 *7=1960种排法保证没有553两棵梧桐树相邻，因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时，得到关于树排列的信息为 log2 27720log 2 1960 =3.822比特2.7 解: X=0 表示未录取， X=1 表示录取；Y=0 表示本市， Y=1 表示外地；Z=0 表示学过英语， Z=1 表示未学过英语，由此得p( x0) 3 ,p(x1)4 p( y0)p( x 0) p( y 1 1 3 142 410 p( y 1)1 1 4 ,5 5p( z 0)p( y 0) p(z 14405 5 100 p( z 1)1 13 12 ,25 25(a) p( x0 y 0) p( yp( x1 y 0) p( y1 , 40 x 0)p( x 1) p( y 0 x 1)1 , 50 y 0) p( y 1) p( z 0 y 1)13 , 250 x 0) p( x 0) / p( y0)13 1310/5 84 0 x 1) p( x 1) / p( y0) 1 1 / 152 4 58I ( X ; y 0)p(x0 y p(x 0 y 0) p( x 1 y 0)0) log 2p(x 1 y 0) log 2p( x 0)p( x 1)3 log 2 35log 2 58 8 8 3 8 14 40.4512比特(b) p( x0 z 0)( p( z 0 y 0, x 0) p( y 0 x 0) p( z 0 y 1, x 0) p( y 1x 0)) p(x0) / p( z 0)(19 4 ) 3/1369 10 10 10 4 25 104p( x 1z 0)( p( z 0 y 0, x 1) p( y 0 x 1) p(z 0 y1, x 1) p( y 1 x 1)) p( x1) / p(z 0)(11 2) 1/13 3522 5 4 25104I ( X ; z 0)p( x 0 zp( x 0 z 0)p( x p(x 1 z 0)0) log 21z 0) log 21)p( x 0)p( x6969log 2104104343510435log 21041 40.02698 比特(c) H ( X )3 log 24 1 log 2 40.8113 比特4 3 4H(Y X)p( x 0) p( y 0 x 0) log 2 p( y 0 x 0) p( x 0) p( y 1 x 0) log 2 p( y 1x 0)p( x 1) p( y 0 x1) log 2 p( y 0 x 1)p( x 1) p( y 1 x1) log 2 p( y 1 x1)3 1log 2 10 3 9log 2 10 1 1 log 2 2 11log 2 2 410410 9 4 2 4 20.6017比特2.8 解:令X A,B,Y T,F,R ，则P(T)P(T A)P(A)P(T B)P(B)0.5 p0.3(1p)0.3 0.2 p同理P(F )0.50.2 p,P(R)0.2I ( p) I ( X ; Y)H (Y)H(Y X)(0.30.2p) log2 (0.30.2 p)(0.50.2p) log2 (0.50.2 p)0.2log 2 0.2(0.5 p log2 20.3 plog 21030.2 p log2 50.3(1p) log2103 0.5(1 p) log2 20.2(1p) log2 5)0.3log 2 0.30.5log 2 0.5(0.30.2p) log2 (0.30.2 p)(0.50.2 p) log2 (0.5 0.2 p)令I '( p)0.2 log2(0.50.2 p)0,得p0.50.30.2 pI ( p)max I ( p) p0 .50.03645比特2.9 & 2.12解:令 X=X 1,Y=X 1+X 2,Z=X 1+X 2+X 3, H(X 1)=H(X 2)=H(X 3)= log26比特H(X)= H(X 1) = log26=2.585 比特H(Y)= H(X 2+X 3)=2( 1log 2 362log 2363log 2364log 2365log 236 )1log 2 6363623633643656 = 3.2744 比特H(Z)= H(X 1+X 2+X 3)=2( 1 log 2 216 3 log 2 216 6log 2 216 10 log 2 216 15 log 2 216216 216 3 216 6 216 10 216 15 21 216 25 216 27 216 )log 2 21 log 2 log 2 27216 216 25 216= 3.5993 比特所以H(Z/Y)= H(X 3)= 2.585 比特H(Z/X) = H(X 2+X 3)= 3.2744 比特H(X/Y)=H(X)-H(Y)+H(Y/X)= 2.585-3.2744+2.585 =1.8955 比特H(Z/XY)=H(Z/Y)= 2.585 比特 H(XZ/Y)=H(X/Y)+H(Z/XY)=1.8955+2.585=4.4805 比特I(Y;Z)=H(Z)-H(Z/Y)=H(Z)- H(X 3)= 3.5993-2.585 =1.0143 比特I(X;Z)=H(Z)-H(Z/X)=3.5993- 3.2744=0.3249 比特I(XY ;Z)=H(Z)-H(Z/XY)=H(Z)-H(Z/Y)=1.0143 比特I(Y;Z/X)=H(Z/X)-H(Z/XY)=H(X 2+X 3)-H(X3) =3.2744-2.585=0.6894 比特I(X;Z/Y)=H(Z/Y)-H(Z/XY)=H(Z/Y)-H(Z/Y)=02.10 解:设系统输出10 个数字 X 等概 ,接收数字为 Y,9191显然 w( j )Q(i ) p( j i )p( j i )i010 i 110H(Y)=log10H(YX)p( x, y) log 2 p( y x)p( x, y) log2 p( y x)y x 偶y x 奇0p( x) p( x x) log 2 p( x x)p(x) p( y x) log 2 p( y x) i奇y x,奇 x奇511log2 2 5 411log2 81021081比特所以I(X;Y)=log 2 10 1 2.3219比特2.11 解:（a）接收前一个数字为0 的概率81w( 0)q(u i ) p( 0 u i )2i 0I (u1 ;0)log2p(0 u1)1p(1 p) bitslog 21 1 log 2w(0)28（b ） 同理w(00)q(u ) p(00 u ) 41iI (u 1;00)p(00u 1)log 2 (1p)22 2 log 2 (1 p) bitslog 2 w(00)14（c ） 同理 w(000)8q(u i ) p(000 u i )81i 0I (u 1;000) log 2 p(000u 1 ) log 2 (1 p)33 3log 2 (1p)bitsw(000)18（d ） 同理 w(0000 )8q(u i ) p(0000 u i )81((1p)66 p 2 (1 p)2p 4 )i 0p(0000u 1 )(1 p)4I (u 1;0000)log 2w(0000)log 281((1 p)6 6 p 2 (1p) 2p 4 )log 2 8(1 p) 4bits(1 p) 6 6 p 2 (1 p) 2p 42.12 解:见 2.92.13 解:(b)H(YZ/ X)xyzxyzxyzH(Y/ X)1p( xyz)logp( yz / x)1p( xyz) logp( y / x) p(z / xy)11p( xyz) logp(xyz)logp( y / x)x yzp( z / xy)H(Z/ XY)(c)H (Z / XY )p(xy)p( z / xy) log1xyzp(xy)xyzH(Z / X)p(z / xy)1p( z/ xy) log （由第二基本不等式） p(z / x)或H(Z/XY)H(Z/X)p(xy)1p( z / xy) logxyzp(z / xy)p( xy)p( z/ xy) log1p( z / x)xyzp( xy)p( z/ xy) logp(z / x)（由第一基xyzp( z / xy )p( xy)p(z / xy) log e( p(z / x)1)xyzp(z / xy)本不等式）所以H(Z/XY) H(Z/X)(a)H(Y/ X) H(Z / X)H(Y/ X) H(Z/XY) H(YZ/X)等号成立的条件为 p(z / xy) p( z / x) ,对所有 xX , y Y, z Z ,即在给定 X条件下 Y 与 Z 相互独立。
信息论与编码第二章习题及答案(清华大学出版社)
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：12S112 13 13S2 23 S3 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：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 ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦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 +++=；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。
信息论与编码理论-习题答案-姜楠-王健-编著-清华大学
可得 ，3种状态等概率分布。
一阶马尔可夫信源熵为
信源剩余度为
（2）二阶马尔可夫信源有9种状态（状态转移图略），同样列方程组求得状态的平稳分布为
二阶马尔可夫信源熵为
信源剩余度为
由于在上述两种情况下，3个符号均为等概率分布，所以信源剩余度都等于0。
总的概率
所需要的信息量
2.6设 表示“大学生”这一事件， 表示“身高1.60m以上”这一事件，则
故
2.7四进制波形所含的信息量为 ，八进制波形所含信息量为 ，故四进制波形所含信息量为二进制的2倍，八进制波形所含信息量为二进制的3倍。
2.8
故以3为底的信息单位是比特的1.585倍。
2.9（1）J、Z（2）E（3）X
(2)三元对称强噪声信道模型如图所示。
4.7由图可知信道1、2的信道矩阵分别为
它们串联后构成一个马尔科夫链，根据马氏链的性质，串联后总的信道矩阵为
4.8传递矩阵为
输入信源符号的概率分布可以写成行向量形式，即
由信道传递矩阵和输入信源符号概率向量，求得输出符号概率分布为
输入符号和输出符号的联合概率分布为
由冗余度计算公式得
3.18（1）由一步转移概率矩阵与二步转移概率矩阵的公式 得
（2）设平稳状态 ，马尔可夫信源性质知 ，即
求解得稳态后的概率分布
3.19设状态空间S= ，符号空间
且
一步转移概率矩阵
状态转移图
设平稳状态 ，由马尔可夫信源性质有
即
可得
马尔可夫链只与前一个符号有关，则有
3.20消息元的联合概率是
平均信息传输速率
信息论编码与基础课后题第二章
信息论编码与基础课后题(第二章)————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：第二章习题解答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、 设某班学生在一次考试中获优（A ）、良（B ）、中（C ）、及格（D ）和不及格（E ）的人数相等。
当教师通知某甲：“你没有不及格”，甲获得了多少比特信息？为确定自己的成绩，甲还需要多少信息？ 解：根据题意，“没有不及格”或“pass”的概率为54511pass =-=P 因此当教师通知某甲“没有不及格”后，甲获得信息在已知“pass”后，成绩为“优”（A ），“良”（B ），“中”（C ）和“及格”（D ）的概率相同：41score )pass |()pass |()pass |()pass |(=====D P C P B P A P P 为确定自己的成绩，甲还需信息bits 241loglog score score =-=-=P I 3、中国国家标准局所规定的二级汉字共6763个。
设每字使用的频度相等，求一个汉字所含的信息量。
设每个汉字用一个1616⨯的二元点阵显示，试计算显示方阵所能表示的最大信息。
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2012-9-16 1
习题1
1 1 2 3 4 5 6
2
3
4
5
6
1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 2 3 4 5 6 7
3 4 5 6 7 8 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 2,6
4 5 6 7 8 9 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 5 6 7 8 9 10 4,1 4,2 4,3 4,4 4,5 4,6 6 7 8 9 10 11 5,1 5,2 5,3 5,4 5,5 5,6
12
习题12有点难度，重点看看
12. 有一个一阶马尔可夫链X1, X2,…, Xr,…,各Xr取 值于集A={a1, a2, a3}。已知起始概率p(ai)为： p1=1/2, p2=p3=1/4，转移概率如下表所示。求： ① X1X2X3的联合熵和 平均符号熵。 ② 这个链的极限平均 符号熵。 ③ H0,H1,H2和它们所 对应的冗余度。
习题6
6. 有一个可旋转的圆盘，盘面上被均匀地分成 38份，用1,2，…，38数字标示，其中有2份 涂绿色，18份涂黑色，18份涂红色。圆盘停 转后，盘面上指针指向某一数字和颜色。求：
① 若仅对颜色感兴趣，计算平均不确定度。
② 若对颜色和数字都感兴趣，计算平均不确定度。
③ 如果颜色已知时，计算条件熵。
③ I(X;Y)， I(X;Z)， I(Y;Z)， I(X;Y/Z)， I(Y;Z/X) 和I(X;Z/Y)
2012-9-16
8
习题7
Y X
0
1
Z p
0 7/8
1 1/8
0
1
Z X
1/8
3/8 0 1/2 0
3/8
1/8 1 3/8 1/8
Z Y
0 1/2 0
1 3/8 1/8
9
0 1
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2012-9-16
14
习题12
j i 1 2 3 X1X2 1
p1=1/2, p2=p3=1/4
1 1/2 2/3 2/3 1 1/4 2 1/4 0 1/3 2 1/8 3 1/4 1/3 0 3 1/8 p(X21)=7/12 p(X22)=5/24 p(X23)= 5/24 X2X3 1 1 7/24 2 7/48 3 7/48
2012-9-16 3
习题3
3. 有6行、8列的棋型方格，若有两个质点A和 B分别以等概率落入任一方格内，但A、B 不能落入同一方格内。求：
① 若仅有质点A，求A落入任一个格的平均信息量 ② 若已知A已落入，求B落入的平均信息量 ③ 若A、B是可分辨的，求A、B都落入的平均信 息量
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习题1
1. 同时掷两个正常的骰子，即各面呈现的概率都是 1/6。求：
① “3和5同时出现”这一事件的自信息量。 ② “两个1同时出现”这一事件的自信息量。 ③ 两个点数的各种组合（无序对）的熵。 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。
⑥ 两个点数是3的信息量。
7 8 9 10 11 12 6,1 6,2 6,3 6,4 6,5 6,6
2012-9-16
2
习题2
2. 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，黑色出现 的概率为p(黑)＝0.3，白色出现的概率为 p(白)＝0.7。求：
① 假设黑白消息视为前后无关，求信源熵H(X)， 并画出该信源的香农线图。 ② 实际上各元素之间有关联，其转移概率为： p(白/白)＝0.9143 p(黑/黑)＝0.8 求：这个一阶马尔可夫信源的信源熵，并画出该信 源的香农线图。
5
习题5
5. 在一个袋中放有5个黑球，10个白球，以摸 一个球为一个实验，摸出的球不再放进去。 求：
① 一次实验包含的不确定度。
② 第一次实验X摸出的是黑球，第二次实验Y给出 的不确定度。
③ 第一次实验X找出的是白球，第二次实验Y给出 的不确定度。 ④ 第二次实验Y包含的不确定度。
2012-9-16 6
4
习题4
4. 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：“你是否色盲？”他的回答 可能是“是”，可能是“否”，问这两个 回答中各含有多少信息量，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？
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2 3
2012-9-16
1/6 1/6
0 1/12
1/12 0
2 3
5/36 5/36
0 5/72
5/72 0
15
习题13
13. 一阶马尔可夫信源的状态图如图所示，信源 X的符号集为{0,1,2}。
① 求信源平稳后的概率分布p(0)， p(1)和p(2)。 ② 求此信源的熵。 ③ 近似认为此信源为无记忆时，符号的概率分布 等于平稳分布。求近似信源的熵H(X)并与H∞进 行比较。 ④ 对一阶马尔可夫信源，p取何值时H∞取最大值， 又当p=0或p=1时结果如何？
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习题10
10. 设有一信源，它在开始时以p(a)=0.6， p(b)=0.3， p(c)=0.1的概率发出X1。如果X1 为a时则X2为a、b、c的概率为1/3；如果X1 为b时则X2为a、b、c的概率为1/3；如果X1 为c时则X2为a、b的概率为1/2，而为c的概 率是0。而且后面发出Xi的概率只与Xi－1有 关。又p(Xi/ Xi-1)= p(X2/ X1),i≥3。试利用马尔 可夫信源的图示法画出状态转移图，并求出 转移概率矩阵和信源熵H∞。
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习题11
11. 一个马尔可夫过程的基本符号0,1,2，这三 个符号以等概率出现，具有相同的转移概 率，并且没有固定约束。
① 画出一阶马尔可夫过程的状态图，并求稳定状 态下的马尔可夫信源熵H1。 ② 画出二阶马尔可夫过程的状态图，并求稳定状 态下二阶马尔可夫信源熵H2。
8. 某无记忆信源的符号集为{0,1}，已知p0=1/4， p1=3/4。 求： ① 求符号的平均熵。 ② 由100个符号构成的序列，求某特定序列（m个“0” 和100-m个“1”）的自信息量的表达式。 ③ 计算②中序列的熵。 9. 设有一个二进制一阶马尔可夫信源，其信源符号为 X∈(0,1)，条件概率为 p(0/0)=0.25 p(0/1)= p(1/1)=0.5 p(1/0)=0.75 画出状态图并求出各符号稳态概率。
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j i
1
2
3
1 2
3
1/2 2/3
2/3
1/4 0
1/3
1/4 1/3
0
13
12题的答案
1.H(X1X2X3)=H(x1)+H(x2/x1)+H(x3/x2) H(x1)=-0.5log0.5-2*0.25log0.25=1.5bit/符号 P(aiaj)=P(ai)*p(aj/ai)得到图二，同理得图三； H(X2/X1)= P(aiaj)*log(paj/ai)相加；同理，得H(X3/X2); 2.根据图一画香农线图，的平稳概率，求极限熵； 3.H0=1-H
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习题7
7. 有两个二元随机变量X和Y，它们的联合概 率如右表所示，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)
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13题的答案
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习题13
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习题14
14. 一阶马尔可夫信源 的状态图如图所示。 信源X的符号集为 {0,1,2}。
① 平稳后的信源的概 率分布。 ② 信源熵H∞ ③ 当p=0或p=1时信源 的熵，并说明其理 由。
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