Cuprins
- Masura informatiei in sisteme discrete (Shannon,1950).1
- 1. Formularea problemei .1
- 2. Cantitatea de informatie in cazul discret.2
- · Informatia proprie; unitati de masura.2
- o Unitati de masura a informatiei:.2
- · Informatia mutuala.3
- 3. Entropia informationala .4
- Surse discrete de informatie.5
- 4. Definitii si terminologie .5
- 5. Tipuri de surse discrete .6
- · Sursa discreta fara memorie (SDFM): .6
- · Sursa discreta cu memorie: .6
- · Sursa Markov: sursa discreta cu memorie de ordinul 1 .7
- · Sursa stationara .8
- · Sursa ergodica .8
- · Sursa cu debit controlabil.9
- · Sursa cu debit necontrolabil .9
- 6. Parametrii surselor discrete.10
- · Entropia surselor discrete.10
- o Entropia sursei discrete, fara memorie, ergodica.10
- o Entropia sursei extinse .10
- o Entropia sursei discrete, cu memorie, ergodica, de tip Markov.11
- - Sursa Markov ergodica .11
- - Entropia unei surse cu memorie.11
- - Entropia unei surse stationare .11
- - Entropia unei stari Sj .11
- - Entropia pentru sursa Markov ergodica, unifilara .11
- · Debitul de informatie .12
- · Cantitatea de decizie a sursei .12
- · Redundanta sursei .12
- · Eficienta sursei .12
- 7. Exemple de surse discrete si entropiile lor.12
- Canale discrete de transmiterea a informatiei .14
- 8. Entropia la intrarea si iesirea din canal .14
- · Entropia campului reunit intrare iesire.15
- 9. Entropii conditionate.15
- · Relatiile entropiilor conditionate cu entropiile proprii .17
- 10. Transinformatia.18
- · Capacitatea canalului .18
- 11. Parametrii canalului discret.18
- 12. Modele de canale discrete .19
- · Canal binar simetric .20
- · Canal binar cu anulari .21
- · Canal binar cu erori si anulari .21
- 13. Capacitatea canalelor discrete. .22
- · Canal discret general, fara memorie; .22
- · Canal binar general (n = m = 2) .23
- o Canal binar simetric .24
- 14. Exemple de canale discrete .24
- · Canale discrete cu constrangeri.25
- o Caracterizarea canalelor cu constrangeri .26
- Masura informatiei in sisteme continue .28
- 15. Transinformatia in canale continue.28
- 16. Capacitatea canalului continuu .29
- 17. Variatia entropiei cu schimbarea coordonatelor .30
- Receptoare de simboluri discrete .32
- 18. Matricea strategiei de decizie a receptorului.32
- 19. Matricea de tranzitie a canalului echivalent.33
- - Strategii deterministe .33
- 20. Criteriul riscului minim.33
- · Criteriul lui Bayes in cazul binar .34
- o Criteriul probabilitatii a posteriori maxime,.35
- o Criteriul plauzabilitatii maxime .35
- 21. Criteriul minimax.36
- - Strategii aleatoare.37
- 22. Alta interpretare a criteriului minimax.37
Extras din curs
1. Formularea problemei
· Daca se urmareste un experiment care poate conduce la mai multe
rezultate, asupra realizarii fiecaruia din rezultate planeaza o
anumita incertitudine; incertitudinea este eliminata in momentul
aflarii rezultatului; exemple de experimente: aruncarea zarului,
masurarea unei tensiuni.
· Primirea unei informatii este echivalenta cu eliminarea unei
incertitudini;
· Obtinerea informatiei este legata de caracterul intamplator
(aleator, stochastic) al fenomenului sau experimentului observat
si de aceea unui eveniment (rezultat) i se asociaza o masura
probabilistica;
· Daca rezultatele sunt discrete, ca in
figura, fiecarui eveniment xi i se poate
asocia probabilitatea p(xi);
· Daca rezultatele sunt continue se poate
asocia o densitate de probabilitate p(x)
unui punct din spatiul E al
esantioanelor astfel incat
· Daca informatia asupra realizarii unui eveniment xi rezulta chiar
din observarea acelui eveniment, se obtine informatia proprie
i(xi);
Exemplu: in experimentul cu aruncarea zarului se afla (vede) nemijlocit
fata care a aparut;
· Daca informatia asupra realizarii unui eveniment xi rezulta din
observarea altui eveniment yi, legat de xi ,se obtine infomatia
mutuala i(xi,yj);
Exemplu: se afla ce fata a aparut din comentariile cuiva care a vazut-o
nemijlocit.
· In teoria lui Shannon se iau in consideratie numai aspectele
cantitative ale informatiei, nu si cele calitative, legate de sensul
(semantica) mesajului.
2. Cantitatea de informatie in cazul discret
· Informatia proprie; unitati de masura
o Unitati de masura a informatiei:
Preview document
Conținut arhivă zip
- Masura Informatiei in Sisteme Discrete.pdf