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Thomas M Cover & Joy A... 著

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• 信息论
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• 通信理论
• 概率论
• 统计学
• 机器学习
• 数据压缩
• 信号处理
• 数学
• 计算机科学

店铺： 澜瑞外文Lanree图书专营店

出版社： Wiley Interscience

ISBN：9780471241959

商品编码：1104843491

包装：精装

外文名称：Elements of Informatio...

出版时间：2006-06-28

页数：748

正文语种：英语

图书基本信息

Elements of Information Theory
中文书名： 信息理论原理 第2版 （计算应用类）
作者： Thomas M. Cover;Joy A. Thomas;
ISBN13： 9780471241959
类型： 精装(精装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2006-06-28
出版社： Wiley-Interscience
页数： 748
重量（克）： 1170
尺寸： 23.5712 x 16.1036 x 3.9624 cm

商品简介

The latest edition of this classic is updated with new problem sets and material

The Second Edition of this fundamental textbook maintains the book's tradition of clear, thought-provoking instruction. Readers are provided once again with an instructive mix of mathematics, physics, statistics, and information theory.

All the essential topics in information theory are covered in detail, including entropy, data compression, channel capacity, rate distortion, network information theory, and hypothesis testing. The authors provide readers with a solid understanding of the underlying theory and applications. Problem sets and a telegraphic summary at the end of each chapter further assist readers. The historical notes that follow each chapter recap the main points.

The Second Edition features:
* Chapters reorganized to improve teaching
* 200 new problems
* New material on source coding, portfolio theory, and feedback capacity
* Updated references

Now current and enhanced, the Second Edition of Elements of Information Theory remains the ideal textbook for upper-level undergraduate and graduate courses in electrical engineering, statistics, and telecommunications.

An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in the book is available from the Wiley editorial department.

《信息之源：解码数字世界的基石》 图书简介 在信息爆炸的时代，我们被数据洪流所包围，然而，真正理解信息本身——它的本质、极限与潜力——却成为一项日益紧迫的挑战。《信息之源：解码数字世界的基石》并非一部信息论的教科书，它是一次深入的哲学与工程学的交叉探索，旨在为读者勾勒出一个关于“信息”的宏大图景。本书避开了信息论中复杂的数学推导和公式的堆砌，转而聚焦于信息如何在物理世界中产生、如何在技术系统中被有效利用，以及它对人类认知和社会结构产生的深远影响。 本书共分为五个宏伟的篇章，层层递进，构建起一个关于信息处理的完整框架。 --- 第一篇：原始的火花——信息学的哲学溯源与物理基础 本篇旨在追溯信息概念的源头，探讨“信息”在被量化之前，它在哲学和物理学领域中的地位。我们首先探讨了古典物理学对信息处理的局限性认知，以及热力学第二定律（熵增原理）如何与信息损失紧密相连。 核心内容聚焦于： 信息与不确定性： 在没有现代数学工具之前，哲学家如何理解知识的边界和不确定性的存在。我们分析了从亚里士多德的逻辑到笛卡尔的怀疑论中隐含的信息处理模型。 玻尔兹曼的遗产与朗道的极限： 详细阐述了统计力学如何首次将“信息”与微观粒子的状态数联系起来。我们将探讨信息处理的物理极限——即，翻转一个比特所需的最小能量（Landauer原理）。这不是一个计算的结论，而是一个深刻的物理学断言，它定义了信息处理的最终能耗边界。 信息作为一种物理实体： 讨论了信息是否可以被视为一种与质量、能量并列的基本属性。我们将通过分析黑洞信息悖论，来理解信息在宇宙尺度的存储和湮灭问题，强调信息在宇宙演化中的关键角色。 第二篇：编码的艺术——从信令到结构化的信息载体 信息的价值在于其可传递性和可解析性。第二篇深入研究了人类历史上和自然界中用于表示和传输信息的各种“编码”机制，重点在于这些机制如何克服噪声和冗余，实现高效的意义传递。 本篇关注的方面包括： 自然语言的演化与结构： 分析了人类语言如何通过词汇、语法和语境（语义学）来压缩经验，并探讨了语言的冗余性如何保障在嘈杂环境中交流的鲁棒性。我们不涉及香农的信源编码，而是考察语言学中的信息密度。 节奏与模式的编码： 探讨了音乐、舞蹈和建筑设计中隐含的周期性信息结构。例如，巴赫赋格曲中的主题再现和变奏，如何以一种高度结构化的方式传递情感和逻辑信息，即使没有文字描述。 信息载体的材料科学： 考察了不同介质（如羊皮纸、印刷油墨、磁性材料）对信息存储耐久性和访问速度的影响。我们着重于材料特性如何决定了信息的“物理熵”，即信息被破坏的可能性。 第三篇：机器的思维——信息流在复杂系统中的涌现 信息流不仅仅是数据的传输，它更是驱动复杂系统（无论是生物体还是人造网络）行为的关键机制。第三篇将视角转向了信息处理的系统层面，探讨信息如何驱动决策、适应和进化。 本篇深入分析了： 反馈回路与控制论： 详细考察了开环与闭环系统中的信息反馈机制。我们使用经典的控制工程实例（如恒温器或导航系统）来解释信息输入如何被处理，并生成修正性的输出，以维持系统稳定或达到目标状态。 生物神经网络中的信息传递： 探索神经元之间的突触通信如何本质上是一种概率性的、异步的信息交换。重点不在于计算模型，而在于生物体如何通过稀疏编码和群体编码来高效地处理感官信息，并做出快速反应。 信息聚合与群体智慧： 分析了市场交易、交通流量或野生动物的集群行为中，局部信息如何在群体尺度上聚合，产生出乎意料的全局模式，这是一种自下而上的信息涌现现象。 第四篇：信息与认知——感知、记忆与意义的构建 如果信息是原材料，那么认知就是炼金术。本篇将讨论信息如何被大脑“吸收”并转化为有意义的知识和记忆，以及这种转化过程如何受到个体经验的深刻影响。 本书的重点探讨了： 感知过滤与注意力机制： 分析了人类感官系统如何主动地过滤掉绝大多数环境信息，只提取与生存或目标相关的极少量关键信号。注意力被视为一种资源受限的信息通道管理机制。 记忆的重构性： 讨论了人类记忆并非精确的录像回放，而是一个不断被当前信息和情感状态重写的过程。我们探讨了这种“可塑性”在信息存储中的必要性，以及它带来的误差和偏差。 叙事的力量： 探讨了叙事（故事）作为一种高级的信息组织形式，如何比纯粹的逻辑或数据更能有效地在人类社会中传递复杂的世界观和道德规范。一个好的故事是信息密度和情感共鸣的完美结合。 第五篇：边界与未来——信息时代的伦理与疆界 在理解了信息的物理和认知的维度后，第五篇将讨论信息在社会结构中的应用所带来的挑战和未来的可能性。 收尾部分关注： 信息不对称的权力结构： 分析了在金融、政治和医疗领域中，信息在不同群体间的分配不均如何导致权力失衡。我们探讨了信息垄断对社会公平的影响，以及透明度作为一种抗衡机制的作用。 隐私的重新定义： 随着信息采集技术的进步，个人身份信息（PII）与行为模式的关联性日益增强。本章探讨了在数字时代，“隐藏自己”的可能性及其对个人自主权的重要性。 超越比特的思考： 展望信息科学的未来方向，不涉及具体的通信协议，而是讨论量子纠缠等前沿概念对我们理解信息本质的潜在颠覆性影响，以及对“理解”的终极追问：当机器能够处理所有数据时，人类的独特信息价值何在？ 《信息之源：解码数字世界的基石》是一本面向所有对技术、哲学和人类心智感兴趣的读者而作的深度思考之书。它引导读者从全新的角度审视我们习以为常的数字世界，重新认识信息这种无形却决定一切的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局，说实话，是那种典型的老派教科书风格，字体选择和行距都偏向于紧凑和实用主义，完全没有现在很多新出版物那种追求视觉愉悦的倾向。这种排版带来的直接后果就是，当涉及到大量的公式和定理时，版面显得非常拥挤，即便是放大来看，那些上下标和复杂的希腊字母堆叠在一起，也常常让人眼花缭乱。我记得有几个章节，为了证明某个不等式，作者用了整整一页半的篇幅来展示推导过程，中间几乎没有留白，像是一堵密不透风的数学之墙。理解这些推导需要极强的专注力，稍有走神，就可能错过关键的变换步骤。但从另一个角度看，正是这种近乎偏执的严谨性，使得这本书的论述具有极高的权威性。它不像某些入门读物那样，为了简化概念而牺牲了准确性，它提供的是一个未经稀释的、纯粹的理论框架。阅读过程中，我最大的感受是，作者对每一个假设都进行了明确的界定，每一个结论都力求无懈可击。对于想要从事信息论理论研究的人来说，这本书是绕不开的“圣经”之一，但对于休闲阅读者或者只是想了解皮毛的人，这本“砖头书”的阅读门槛确实高得吓人。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏，给人的感觉就像是在攀登一座陡峭的山峰，初期攀爬相对平缓，引入了基础的概率论回顾和信息测量的基本概念，但一旦进入到编码理论和信道容量的章节，坡度就急剧增加，几乎是垂直上升。我特别留意了它处理极限情况的章节，作者似乎对“证明”有着一种近乎狂热的执着。任何一个看似微不足道的结论，都会被追溯到最原始的数学基础上去验证。这导致全书的知识密度极高，每读一页，都需要停下来反复咀嚼，甚至需要拿出笔和纸进行重新演算，以确保自己真正吸收了内容，而不是仅仅“看”过了公式。我发现，作者在引入一些更高级的专题时，比如涉及随机过程或更复杂的编码方案时，关联性处理得有些跳跃，似乎默认读者已经对某些相邻领域的知识有所涉猎。这使得对于那些专业背景不够全面的读者来说，很容易在转折点迷失方向，需要不断地前后翻阅来建立上下文联系。总而言之，它不是那种可以轻松一口气读完的书，它要求读者投入大量的时间进行深度思考和反复研读，更像是一本需要伴随长期学习和实践的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，简直就是学术写作的典范——冷静、客观、去情感化。它几乎不存在任何试图“激励”读者或者“简化”复杂概念的尝试。作者使用的词汇是高度专业化的，对于非母语者或者非科班出身的人来说，光是理解那些精确定义下的术语就已经是一个挑战。比如，对于“可达性”、“渐进最优性”这类概念的阐述，没有丝毫的模糊地带，每一个词语都被赋予了严格的数学意义。这种风格保证了理论的纯粹性，但阅读体验无疑是枯燥的。我记得在阅读到某些证明的关键部分时，作者习惯于使用非常长的、嵌套了多个从句的句子结构来构建逻辑链条，这使得理解过程充满了阻力。它不提供任何“捷径”或“直觉性解释”，一切都必须通过严格的逻辑推理来获得。这对于那些习惯于通过类比和图示来学习新知识的读者来说，会是一个巨大的障碍。这本书真正需要的，是一种近乎于机器般的精确理解能力，而非灵活的联想能力，它更像是在与一个严谨的数学家进行对话，而不是与一位引人入胜的导师交流。

评分☆☆☆☆☆

从内容组织上来看，这本书的结构是高度模块化的，每一章都聚焦于信息论的一个核心分支，像是搭建一座结构清晰的知识金字塔。但这种清晰也带来了一定的问题，即各章节之间的知识串联性在文本表达上显得相对薄弱。很多时候，你会感觉作者是在一个个独立的“真理单元”前停下来，详细阐述该单元的内部逻辑，却很少用宏观的视角去解释这些单元如何共同支撑起整个信息科学的大厦。例如，在讲述压缩算法的原理时，它会极其详尽地分析基于特定模型的最佳编码长度，但对于这些编码如何在实际系统中实现高效的查找和解压过程，书中着墨不多，更侧重于理论上的可达性证明。这使得这本书在理论的深度上达到了极致，但在实际应用导向的广度上略显不足。对于那些希望看到理论如何优雅地转化为工程实践的读者来说，这本书可能需要与其它更偏向应用的读物交叉阅读。它更像是一部精确的数学辞典，而非一本通俗易懂的工程手册，需要读者自己去搭建理论与实践之间的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，嗯，怎么说呢，挺朴实的，那种经典的学术书籍风格。打开之后，首先映入眼帘的是大量的数学符号和公式推导，这对于初次接触信息论的读者来说，无疑是一个不小的挑战。作者的写作风格非常严谨，几乎每一个概念的引入都伴随着详尽的数学论证，这一点在处理像香农熵、互信息这些核心概念时尤为明显。我个人觉得，这本书更像是一本“工具箱”，里面堆满了构建信息论大厦所需的砖块和蓝图。它不会花太多篇幅去讲述那些花哨的应用场景，而是专注于底层理论的深度挖掘。比如，在讨论信道容量时，它会非常细致地剖析各种信道模型下的极限性能，那种步步为营的推导过程，虽然冗长，但逻辑链条是无可挑剔的。如果你是一个追求理论深度，希望弄清楚“为什么”而不是仅仅停留在“是什么”的读者，这本书绝对能满足你的求知欲。但坦白说，如果你只是想快速了解信息论的应用，比如在通信或机器学习中的基础概念，这本书的阅读体验可能会显得有些晦涩和吃力，需要极大的耐心去消化那些密集的数学推导。它对读者的预备知识要求很高，数学基础不够扎实的话，很容易在某个公式推导处就卡壳，需要频繁地查阅参考资料，这无疑会打断阅读的流畅性。