信息论基础及应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:朱诗兵

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:28.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302101789

丛书系列:

图书标签:

数学
信息论基础
信息论
通信原理
编码理论
数据压缩
机器学习
信号处理
统计学
概率论
人工智能
信息安全

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具体描述

好的，这是一本关于信息论基础与应用的图书的详细简介，内容涵盖了信息论的核心概念、数学基础、关键理论及其在不同领域的实际应用，旨在为读者提供一个全面而深入的理解。 --- 图书简介：信息论基础与应用第一部分：信息论的基石——概率、熵与信源本书旨在全面阐述信息论的理论框架与实际应用，从最基本的概率论和随机过程出发，逐步构建起信息论的数学基础。我们首先深入探讨了信息的基本概念——信息量，并引入了自信息（Self-Information）的概念，清晰地界定了信息稀有性与不确定性之间的关系。随后，本书的核心内容之一——信息熵（Entropy）被详细剖析。熵不仅是衡量随机变量不确定性的量度，更是信息论的灵魂。我们不仅推导了香农熵（Shannon Entropy）的数学定义，还探究了其性质，如非负性、可加性以及最大熵原理。通过对离散信源和连续信源熵的讨论，读者将理解如何量化信息源的内在冗余度和信息量。为了更好地描述信息源的特性，我们引入了互信息（Mutual Information）和条件熵（Conditional Entropy）。互信息衡量了两个随机变量之间共享的信息量，是评估特征选择和依赖关系的关键工具。条件熵则描述了在已知一个变量的情况下，另一个变量所剩余的不确定性。本书通过大量实例，展示了如何利用这些工具分析复杂系统中的信息流。此外，信源编码理论作为信息论的首要应用，被系统地介绍。我们详细阐述了无损压缩的极限——信源熵。随后，我们深入研究了霍夫曼编码（Huffman Coding）、算术编码（Arithmetic Coding）等经典算法的原理与实现，并探讨了Lempel-Ziv（LZ77/LZ78）等字典编码方法的思想，为理解现代数据压缩技术奠定坚实的基础。第二部分：通信的极限——信道、容量与纠错信息论的第二个重要支柱是信道编码理论，它关注如何在存在噪声的信道中可靠地传输信息。本书首先对信息信道进行了建模，包括离散无记忆信道（DMC）和高斯信道等，并引入了信道容量（Channel Capacity）这一核心概念。香农-哈特利定理（Shannon-Hartley Theorem）作为通信的基石，被赋予了深刻的解读。我们详细分析了在特定带宽和信噪比（SNR）下，可靠传输信息的理论最大速率，揭示了通信系统的物理极限。本书的重点之一在于信道编码。我们全面介绍了线性分组码，如汉明码（Hamming Codes）和循环冗余校验码（CRC），解释了其代数结构、编码与解码过程。随后，我们深入探讨了更先进的纠错技术，包括卷积码（Convolutional Codes）及其高效的维特比译码（Viterbi Decoding）算法。对于追求极限性能的读者，本书还介绍了Turbo码和低密度奇偶校验码（LDPC）的原理与发展，展示了现代通信系统如何逼近香农极限。第三部分：统计推断与机器学习中的信息论信息论不仅是通信工程的理论基础，更是现代统计推断、机器学习和人工智能领域不可或缺的工具。本书在这一部分重点阐述了最大熵原理（Maximum Entropy Principle）在概率分布估计中的应用。通过将先验知识融入模型，我们可以构造出最不偏倚、最符合已知约束的概率模型。在机器学习领域，我们详细讨论了交叉熵（Cross-Entropy）和Kullback-Leibler (KL) 散度。KL散度，作为衡量两个概率分布之间差异的非对称度量，是衡量模型预测与真实分布之间差距的标准工具，广泛应用于损失函数设计和模型训练中。此外，最小描述长度（MDL）原则作为一种基于信息论的奥卡姆剃刀形式，被用于模型选择，指导我们如何在模型复杂度和数据拟合度之间取得平衡。我们还探讨了信息论在特征选择（如信息增益）和聚类分析中的应用，展示了信息论如何帮助我们理解和优化数据驱动的模型。第四部分：进阶主题与新兴应用为满足高级读者的需求，本书的最后部分引入了更具挑战性的信息论分支： 1. 速率失真理论（Rate-Distortion Theory）：探讨了在允许一定失真（即信息损失）的前提下，数据压缩的极限，这对于多媒体信号处理和感知编码至关重要。 2. 差分熵（Differential Entropy）：针对连续随机变量，我们探讨了差分熵的定义、性质及其在连续信道容量计算中的应用。 3. 网络信息论：初步介绍了信息论在多址接入、多用户通信网络中的扩展应用，如多播（Multicast）和信息瓶颈（Information Bottleneck）原理，预示了未来复杂通信系统的设计方向。总结《信息论基础与应用》力求在严谨的数学推导与直观的工程应用之间架起桥梁。本书内容覆盖了从香农的经典理论到现代通信、统计学习的交叉领域，适合作为高等院校信息与通信工程、计算机科学、电子工程专业本科生及研究生的教材或参考书。通过系统学习，读者将能够掌握信息论的分析工具，深入理解现代信息系统的性能瓶颈与优化潜力。

作者简介

目录信息

第1章绪论
第2章离散信源及信息的度量
第3章离散信源的无失真编码
第4章离散信源及信道容量
第5章有噪信道编码
第6章离散信源的限失真编码
第7章连续信源和波形信源
第8章连续信道和波形信道
第9章网络信息理念
附录 MATLAB源程序
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期读过的最令人振奋的几本书之一，尽管它的题目听起来有些学术，但作者以一种令人惊叹的方式，将复杂的信息论概念梳理得清晰明了，而且最让我惊喜的是，它并没有止步于理论的枯燥陈述，而是深入浅出地探讨了信息论在现实世界中的广泛应用，这让我这个对技术应用更感兴趣的读者倍感欣喜。从最早的通信系统到如今的机器学习、人工智能，再到生物信息学甚至金融领域的风险评估，这本书都给出了令人耳目一新的视角。例如，在关于纠错码的部分，作者不仅仅是介绍了海明码、卷积码这些经典算法，更是通过生动的例子，比如CD播放器如何克服划痕带来的数据丢失，以及卫星通信如何保证信号的可靠传输，让我切实感受到了信息论在保障信息准确性和完整性方面所扮演的关键角色。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是打开了一扇全新的大门，让我看到了信息论在塑造我们现代科技和社会体系中所扮演的不可或缺的角色。作者并非仅仅罗列信息论的理论，而是将这些理论置于宏大的历史和技术背景下进行审视，例如，他详细回顾了信息论从诞生之初到如今发展的各个里程碑，以及这些理论如何一步步催生了互联网、移动通信、大数据等革命性的技术。更让我感到震撼的是，书中对信息论在人工智能领域，尤其是深度学习模型的设计和优化中的作用进行了深入的探讨，这让我对未来科技的发展有了更清晰的认识和更深刻的理解。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维的启迪，它让我开始用信息论的视角去观察和分析周围的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我知识盲区的启蒙之光！之前对信息论的印象停留在一些模糊的数学公式和抽象的概念上，总觉得与我实际工作相去甚远，但读完这本书，我才真正理解到信息论原来是如此贴近生活，甚至可以说是我们日常生活中无处不在的“底层逻辑”。作者的写作风格非常独特，他善于用类比和故事来解释深奥的原理，比如在讲解熵的概念时，他用“信息的无序性”来类比一个杂乱房间的混乱程度，这种通俗易懂的解释，让我瞬间就抓住了核心要义，不再感到畏惧。更让我印象深刻的是，书中对信息论在人类认知过程中的应用进行了精彩的阐述，比如我们如何通过接收信息来学习新知识，如何对信息进行编码和解码，以及大脑是如何处理和存储海量信息的，这些内容让我对自身的思维方式有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正意义上的“硬核”读物，如果你对信息论的数学基础有一定了解，并且渴望深入探究其理论深度，那么这本书绝对不容错过。作者在数学推导部分毫不含糊，严谨的逻辑和详实的证明，让我得以充分理解各个定理和公式的来龙去脉。尤其是在讨论香农信息论的几个核心定理时，作者循序渐进，从单符号信源的熵开始，逐步过渡到多符号信源，再到信道容量的定义和计算，每一步都经过精心的设计，确保读者能够跟随作者的思路进行思考。书中穿插的许多数学证明和例子，都经过了反复的推敲和验证，体现了作者深厚的学术功底。对于想要从事信息科学、通信工程、计算机科学等领域研究的读者来说，这本书无疑是一座宝库。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，好的科普读物应该能够激发读者的好奇心，并引导他们去探索更广阔的知识领域，而这本书恰恰做到了这一点。它以一种非常“友好”的方式，将信息论这个原本看似高深的学科，带到了普通读者面前。作者在语言上非常生动活泼，避免了枯燥的专业术语堆砌，取而代之的是富有画面感的描述和引人入胜的例子。例如，在介绍信息论如何帮助我们理解“噪音”时，作者就形象地比喻我们听到嘈杂人群中的对话，以及如何从这些干扰中提取出关键信息，这种类比让我在阅读时丝毫不会感到疲惫，反而充满了探索的乐趣。这本书让我重新认识了信息，并开始思考信息在生活、工作乃至社会发展中的价值。

评分☆☆☆☆☆

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