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信息與編碼理論課后習題答案(編輯修改稿)

2026-07-16 04:32 本頁面

　

【文章內容簡介】 ) (b) (c) 定義S(X，Y)=1－ρ(X，Y)=I(X；Y)/H(XY)為X和Y之間的信息相似度，證明：0≤S(X，Y)≤1 S(X，X)=1 S(X，Y)=0，X和Y獨立時。解:(a) 又由互信息的非負性，即，有，所以 (b) (c) 當且僅當X和Y獨立時，I（X；Y）=0，所以，當且僅當X和Y獨立時。令X→Y→Z為馬爾可夫鏈，證明：I(X；Z|Y)=0 I(XY；Z)=I(Y；Z) I(Y；Z|X)=I(Y|Z)－I(X；Z) I(Y；Z|X)≤I(Y；Z)解: X→Y→Z為馬爾可夫鏈，有p(z/xy)=p(z/y),對所有x,y,z。若三個隨機變量有如下關系：x＋y=z，其中x和y獨立。試證明：H(X)≤H (Z) H(Y)≤H(Z) H(XY)≥H(Z)I(X；Z)=H(Z)－H(Y) I(XY；Z)=H(Z) I(X；YZ)=H(X) I(Y；Z|X)=H(Y) I(X；Y|Z)=H(X|Z)=H(Y|Z)解: (a) H(X)≤H (Z) (b) H(Y)≤H(Z)(c) H(XY)≥H(Z)(d) I(X；Z)=H(Z)－H(Y) I(X。Z)=H(Z)H(Z/X)=H(Z)H(Y)(e) I(XY；Z)=H(Z)(f) I(X；YZ)=H(X)(g) I(Y；Z|X)=H(Y)H(Y/XZ)=0I(Y。Z/X)=H(Y/X)H(Y/XZ)=H(Y/X)=H(Y)(h) I(X；Y|Z)=H(X|Z)=H(Y|Z)I(X。Y/Z)=H(X/Z)H(X/YZ)=H(Y/Z)H(Y/XZ)而 H(X/YZ)=0,H(Y/XZ)=0所以 I（X；Y/Z）=H(X/Z）=H(Y/Z) 證明是概率矢量的上凸函數，即對，01和矢量P1和P2有證明：用拉格朗日乘因子法求解下述泛函的極值。 Hn(pl, p2, …, pn)，。解：令U是非負整數集合，事件k∈U的概率為p(k)，且(常數)。試求使H(U)為最大的分布p(k)。解：設X是在[－1，1]上為均勻分布的隨機變量。試求Hc(X)，Hc(X 2)和Hc(X 3)。解: (a) (b) 令(c)令．設連續隨機變量X和Y的聯合概率密度為試求Hc(X)，Hc(Y)，Hc(XY)及I(X；Y)。解：設X和Y為連續隨機變量，且X的概率密度為，條件概率密度為其中－∞x，y∞。試求Hc(X)，Hc(Y/X)，Hc(X/Y)和I(X；Y)。解：設x為[0，∞]上分布的連續隨機變量，且滿足=S，求實現最大微分熵的分布及相應的熵值。解：令概率空間，令Y是連續隨機變量。已知條件概率率密度為試求(a) Y的概率密度ω(y) (b) I(X；Y) (c) 若對Y作如下的硬判決：求I(X；Y)，并對結果進行解釋。解:(a) 由已知，

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