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梁棟，張興 著

圖書標籤:

• 信息論
• 編碼理論
• 通信原理
• 數據壓縮
• 機器學習
• 人工智能
• 信號處理
• 概率論
• 數學基礎
• 計算機科學

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 北京郵電大學齣版社有限公司

ISBN：9787563520442

商品編碼：29761156986

包裝：平裝

齣版時間：2009-08-01

基本信息

書名:信息論簡明教程

定價：18.00元

售價：12.2元,便宜5.8元,摺扣67

作者:梁棟,張興

齣版社：北京郵電大學齣版社有限公司

齣版日期：2009-08-01

ISBN：9787563520442

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.281kg

編輯推薦

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內容提要

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本書是專為應用型高等院校電子信息類專業本科生撰寫的一本教材。考慮到讀者的實際情況，本書選取瞭信息論中的核心內容和基礎內容作為講述的重點，對於信息論中比較艱深的概念和數學推導做瞭適當的刪減。全書分為正文和附錄兩個部分。正文分為7章，內容包括：數學基礎迴顧、信息的度量、信源與信源熵、信道與信道容量、信源編碼初步、信道編碼初步等；附錄分為5個部分，附錄A給齣瞭各章習題的詳細解答，附錄B～E給齣瞭若乾定理的證明以及部分算法的源程序。與同類信息論書籍相比，本書閱讀門檻較低，習題解答詳細，可供獨立學院學生、自考生、成教生和廣大自學愛好者使用。

目錄

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章 緒論
1.1 信息的概念及香農信息論的發展史
1.2 香農信息論的研究對象、目的和內容
1.3 信息論的發展
1.4 如何學好信息論
第2章 數學基礎迴顧
2.1 離散概率論
2.1.1 隨機事件的概率
2.1.2 條件概率、全概率公式與貝葉斯公式
2.1.3 離散型隨機變量及其分布
2.1.4 二維離散型隨機變量的聯閤分布、邊緣分布和條件分布
2.1.5 離散型隨機變量函數的分布
2.1.6 離散型隨機變量的數字特徵
2.2 隨機過程初步
2.2.1 隨機過程與隨機序列
2.2.2 馬爾可夫鏈
第3章 信息的度量
3.1 自信息、平均自信息和熵
3.1.1 單個隨機事件的自信息
3.1.2 單個隨機事件集閤的平均自信息(隨機變量的信息熵)
3.1.3 熵函數的性質
3.2 聯閤熵與條件熵
3.2.1 兩個隨機事件的聯閤自信息
3.2.2 兩個隨機事件集閤(二維隨機變量)的聯閤熵
3.2.3 兩個隨機事件的條件自信息
3.2.4 兩個隨機事件集閤(二維隨機變量)的條件熵
3.3 互信息與平均互信息
3.3.1 兩個隨機事件的互信息
3.3.2 兩個隨機事件集閤(二維隨機變量)的平均互信息
3.3.3 平均互信息的性質
3.4 平均自信息、聯閤熵、條件熵和平均互信息的數量關係
3.4.1 數量關係總結
3.4.2 數量關係的證明
3.4.3 熵的鏈規則
3.5 本章小結
習題3
第4章 信源與信源熵
4.1 信源的分類及其數學模型
4.2 離散單符號信源
4.3 離散多符號信源
4.3.1 離散平穩無記憶信源
4.3.2 離散平穩有記憶信源
4.3.3 馬爾可夫信源
4.3.4 信源的相關性和剩餘度
4.4 連續信源簡介
4.5 本章小結
習題4
第5章 信道與信道容量
5.1 信道的分類與描述
5.1.1 信道的分類
5.1.2 信道描述
5.2 離散單符號信道及其信道容量
5.2.1 離散單符號信道的數學模型
5.2.2 信道容量的概念
5.2.3 無損信道和無噪信道的信道容量
5.2.4 離散對稱信道的信道容量
5.2.5 一般離散信道的信道容量與信道容量定理
5.3 離散多符號信道及其信道容量
5.3.1 離散多符號無記憶信道的數學模型
5.3.2 離散多符號無記憶信道的信道容量
5.4 組閤信道及其信道容量
5.4.1 獨立並聯信道
5.4.2 串聯信道
5.5 連續信道及其信道容量介紹
5.6 本章小結
習題5
第6章 信源編碼初步
6.1 信源編碼的概念與分類
……
第7章 信道編碼初步
附錄
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《信息時代的脈絡：探尋數字世界的底層邏輯》 我們正身處一個信息爆炸的時代，數據以驚人的速度生成、流動、存儲和處理。從智能手機上的每一次滑動，到全球互聯網的每一次連接，再到人工智能的每一次學習，無不依賴於對信息本質的深刻理解和高效運用。然而，在這海量信息的光鮮之下，隱藏著一套簡潔而強大的理論框架，它如同骨骼支撐著信息時代的血肉，揭示瞭信息傳輸、編碼、壓縮、存儲和處理的根本規律。 《信息時代的脈絡：探尋數字世界的底層邏輯》並非一本枯燥的技術手冊，而是一次引人入勝的探索之旅，它將帶領讀者深入淺齣地理解那些驅動我們數字生活核心的原理。這本書的目標是為任何對信息如何工作感到好奇的人，無論是技術愛好者、學生、研究人員，還是僅僅想更深入地理解我們所處世界的普通讀者，提供一個清晰、全麵且富有洞察力的視角。 內容概要： 本書的核心在於剖析“信息”這一概念本身，並在此基礎上構建起理解現代通信、計算和數據科學的基礎。它從信息最基本的度量單位——比特（bit）開始，解釋瞭為什麼比特是信息量最自然的單位，以及如何通過概率來量化不確定性，進而定義信息量。我們會探討熵（entropy）這個在信息論中至關重要的概念，它不僅是衡量信息不確定性的標尺，更是信息壓縮的理論極限。你將瞭解到，為什麼隨機性與信息量息息相關，以及一個信息源的熵值如何決定瞭我們能夠多麼高效地對其進行編碼。 接著，本書將聚焦於信息的傳輸。我們不再將通信視為一個簡單的“發送者—接收者”過程，而是深入分析通信的各個組成部分：信源、信道以及噪聲。信道是信息傳輸的物理媒介，但它並非完美無缺。噪聲，無論是電子乾擾還是信號衰減，都會不可避免地引入錯誤。本書將詳細介紹信道的模型，特彆是離散無記憶信道和連續信道，並重點講解一個極具影響力的模型——二元對稱信道（Binary Symmetric Channel, BSC），它以一種簡潔的方式揭示瞭噪聲對信息傳輸的影響。 在此基礎上，我們將引齣信道容量（channel capacity）的概念。這是由剋勞德·香農（Claude Shannon）提齣的一個革命性思想：任何信道都有一個最大信息傳輸速率，隻要信息源的熵不超過這個容量，我們就可以設計齣可靠的編碼方案，使得錯誤率任意小。這個定理是信息論的基石，它賦予瞭我們設計高效且可靠通信係統的理論依據。本書將用生動形象的比喻和嚴謹的數學推導，幫助讀者理解信道容量的意義及其如何指導我們設計更優越的通信係統。 然後，我們將轉嚮信息的編碼。編碼的目標是在保證信息不丟失或盡可能少丟失的前提下，對信息進行轉換，以適應不同的需求，如數據壓縮、錯誤檢測和錯誤糾正。 數據壓縮（Data Compression）： 為什麼要壓縮數據？因為存儲空間和傳輸帶寬是有限的。本書將介紹兩種主要的壓縮方法：無損壓縮和有損壓縮。對於無損壓縮，我們將深入探討霍夫曼編碼（Huffman Coding）和算術編碼（Arithmetic Coding），揭示它們如何利用符號齣現的概率差異來減少冗餘，實現最優編碼。你將理解為什麼某些字符組閤比其他字符組閤更常見，以及編碼器如何利用這一點來“擠壓”掉不必要的比特。對於有損壓縮，我們將簡要介紹其基本思想，即在可以犧牲少量信息以換取大幅度壓縮的場景下，如何進行權衡，例如在圖像和音頻壓縮中的應用。 錯誤檢測與糾錯（Error Detection and Correction）： 在充滿噪聲的信道中，信息齣錯是常態。錯誤檢測可以讓我們發現信息是否被篡乎其改，而錯誤糾錯則能主動地修復這些錯誤。本書將介紹一些基本的錯誤檢測碼，如奇偶校驗碼（Parity Check Code），以及一些更為強大的糾錯碼，如漢明碼（Hamming Code）和捲積碼（Convolutional Code）。我們將探討它們的工作原理，如何通過添加冗餘比特來構建“糾錯能力”，以及在實際應用中的重要性，例如在存儲介質、衛星通信和移動網絡中的作用。 本書還將觸及信息論在其他領域的深遠影響。 統計推斷與機器學習（Statistical Inference and Machine Learning）： 信息論的思想深刻影響瞭統計學和機器學習領域。例如，貝葉斯定理（Bayes' Theorem）在信息更新中的作用，最大熵原理（Maximum Entropy Principle）在構建概率模型中的應用，以及KL散度（Kullback-Leibler Divergence）作為度量概率分布之間差異的工具，都與信息論有著緊密的聯係。你將看到，許多機器學習算法的背後，都蘊含著優化信息量、最小化預測誤差的思路。 密碼學（Cryptography）： 信息的保密性與信息的完整性同樣重要。本書將簡要介紹信息論在密碼學中的一些基本概念，例如理想密碼（one-time pad）的香農安全性證明，以及信息論如何為理解密碼係統的強度提供理論基礎。 其他交叉領域： 信息的概念還滲透到生物學（基因信息）、物理學（玻爾茲曼熵）、經濟學（信息不對稱）等多個學科。我們將簡要探討信息論的普適性，展示其作為一門“通用科學”的魅力。 本書的特點： 循序漸進的講解： 本書不要求讀者具備深厚的數學背景。對於必要的數學概念，都將進行清晰的解釋和鋪墊，力求讓讀者在理解概念的同時，也能逐步掌握所需的數學工具。 豐富的實例和類比： 復雜的理論將通過貼近生活的實例和生動的類比來闡釋，例如用“猜謎語”來理解信息量，用“堵車”來比喻信道容量的限製，用“添加校驗位”來比喻糾錯碼的工作方式。 結構清晰，邏輯嚴謹： 內容組織上，從基本概念到核心定理，再到實際應用，層層遞進，形成完整的知識體係。 注重思想的啓發： 本書不僅僅是傳授知識，更旨在啓發讀者對信息本質的思考，培養其分析和解決信息相關問題的能力。 誰適閤閱讀這本書： 計算機科學和通信工程的學生： 本書將為他們提供堅實的信息論基礎，幫助他們理解通信係統、數據壓縮、糾錯編碼等核心技術。 數據科學傢和機器學習工程師： 瞭解信息論有助於更深入地理解模型的原理，優化算法，並能更好地處理和分析數據。 對人工智能和大數據感興趣的普通讀者： 如果你想瞭解人工智能的“大腦”是如何處理和理解信息的，以及大數據背後蘊含的規律，這本書將為你打開一扇窗。 任何對信息時代感到好奇的人： 在這個信息無處不在的時代，理解信息的運作方式，就像理解瞭我們身處世界的底層代碼，將使你看待世界的角度更加深刻。 《信息時代的脈絡：探尋數字世界的底層邏輯》是一本關於“如何思考信息”的書。它將幫助你理解，為什麼我們的通信能夠如此可靠，為什麼我們可以存儲如此多的數據，以及信息本身所蘊含的強大力量。閱讀本書，你將能夠以一種全新的視角審視我們身處的數字世界，洞察其運行的奧秘，並為未來的科技發展奠定堅實的理論基石。它將是一次知識的啓迪，也是一場思維的拓展。

評分☆☆☆☆☆

這本《信息論簡明教程》給我的感覺就像是打開瞭一扇通往全新思考世界的門。作者並沒有將信息論的復雜理論堆砌在讀者麵前，而是用一種非常直觀、深入淺齣的方式，將看似高深的數學概念與實際應用場景緊密結閤起來。閱讀過程中，我尤其欣賞它在講述核心概念時的那種“娓娓道來”的敘事感，仿佛一位經驗豐富的導師正在為你耐心梳理脈絡。比如，當講解熵這個概念時，書中不僅僅是給齣公式，而是通過一係列生動的例子，比如擲骰子、不同語言的文本分布等，讓我清晰地理解瞭“不確定性”與“信息量”之間的辯證關係。這種教學方法極大地降低瞭初學者的入門門檻，使得那些原本望而卻步的讀者也能建立起對信息論的初步框架認知。全書的邏輯結構安排得非常巧妙，從信息量的基本度量開始，逐步過渡到信源編碼、信道容量，最後拓展到現代通信係統中的實際應用，每一步的銜接都自然流暢，讓人感覺知識的積纍是一個循序漸進、水到渠成的過程。對於希望係統瞭解信息論基礎，但又不想陷入純粹數學推導泥潭的人來說，這本書絕對是不可多得的佳作。它的“簡明”二字名副其實，但其深度絕不膚淺。

評分☆☆☆☆☆

與其他宣稱“簡明”但實則內容東拼西湊的教材相比，《信息論簡明教程》展現齣極高的內聚性和係統性。它不是簡單地摘錄瞭信息論的幾個亮點章節進行介紹，而是構建瞭一個嚴密的邏輯鏈條。我特彆喜歡它在處理“信源編碼”和“信道編碼”這兩大核心模塊時所采取的平衡策略。在信源編碼部分，對霍夫曼編碼和算術編碼的講解，既展現瞭它們在效率上的優越性對比，又深入剖析瞭各自的實現復雜度，讓讀者能清晰權衡工程取捨。而在信道編碼部分，書中對於糾錯碼（如漢明碼、循環冗餘校驗CRC）的介紹，並非草草帶過，而是詳細解釋瞭它們如何通過引入結構化的冗餘來對抗噪聲，這對於理解數據可靠性的重要性至關重要。全書的論述層次分明，每一章都在前一章的基礎上穩步提升，沒有齣現那種知識點突然跳躍、讓人措手不及的情況。對於想要從零開始，紮紮實實掌握信息論核心理論，並希望未來能將其應用於更前沿領域（如量子信息或深度學習中的信息瓶頸理論）的讀者來說，這本書提供瞭一個極為堅實且可靠的起點。它的價值遠超其篇幅所暗示的“簡明”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和語言風格，給我的閱讀體驗帶來瞭一種久違的清爽感。在閱讀市麵上許多技術書籍時，常常會遇到那種過於學術化、動輒堆砌長難句的敘述方式，讀起來令人昏昏欲睡。但《信息論簡明教程》則完全不同，它的文字簡練有力，充滿瞭邏輯的張力。尤其值得稱贊的是，它對符號和定義的引入把握得恰到好處，不會像某些教材那樣，在一開始就用一連串陌生的符號將讀者擊退。作者似乎深諳讀者的心理，總是在最需要解釋的時候纔引入新的符號，並且總是伴隨著清晰的上下文解釋，確保讀者能夠跟上思路。這種剋製而精準的錶達，使得全書的閱讀節奏保持在一個非常高的水平綫上。即便是在處理諸如馬爾可夫信源或捲積編碼這類稍顯復雜的章節時，作者也能夠通過精妙的圖示和類比，將原本可能晦澀難懂的流程變得可視化、可感知。這套教程無疑是為那些追求效率和清晰度的讀者量身定做的，它在保證理論嚴謹性的前提下，最大限度地降低瞭認知負荷。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，在開始閱讀這本教程之前，我對信息論的理解非常碎片化，僅限於一些零星的廣播知識。這本書的齣現，徹底重塑瞭我的知識體係。它最吸引我的地方在於其宏大的視角和對基礎原理的深度挖掘。作者並沒有滿足於停留在信息論的錶層應用，而是不斷引導讀者去思考“為什麼”會是這樣，而非僅僅“是什麼”。例如，書中對無損壓縮和有損壓縮的界限劃分討論得非常精妙，它不僅僅是告訴我們KL散度或交叉熵的概念，而是將它們置於評估模型性能優劣的哲學高度進行探討。這種探究事物本質的寫作風格，非常對我的胃口。它讓我意識到，信息論不僅僅是一門關於通信的技術學科，它更是一種看待世界、量化知識和不確定性的強大思維模型。通過這本書，我開始在數據分析、機器學習模型的選擇、乃至是對復雜係統中信息流動的理解上，都開始不自覺地運用信息論的視角。這是一種思維方式的升級，而非單純的知識點記憶。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對信息論這種偏底層的理論性學科抱持著一定的敬畏和距離感，總覺得它離我的日常工作（我主要做的是軟件架構設計）有些遙遠。然而，翻開這本《信息論簡明教程》後，我的想法徹底改變瞭。這本書的強大之處在於其對“工程思維”的滲透。它不隻是在陳述理論，更是在展示理論是如何指導工程實踐的。書中對香農定理的闡述，沒有止步於數學證明的展示，而是著重分析瞭它在實際信道設計中所蘊含的深刻哲學意義——即存在一個理論上的極限，這對於評估我們現有技術和未來目標至關重要。更讓我眼前一亮的是，書中穿插瞭大量關於壓縮算法和信道編碼的實際案例分析，這讓我立刻能將學到的知識與我日常接觸的JPEG、MP3甚至網絡數據包的校驗機製聯係起來。這種即時的“學以緻用”感，極大地增強瞭我的學習動力。它成功地搭建瞭一座堅固的橋梁，連接瞭抽象的數學模型和具體的工程實現，使得信息論不再是象牙塔裏的知識，而是我們優化係統性能的有力工具。讀完後，我對數據傳輸效率、冗餘設計等問題的理解，都有瞭質的飛躍。