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梁栋，张兴 著

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• 信息论
• 编码理论
• 通信原理
• 数据压缩
• 机器学习
• 人工智能
• 信号处理
• 概率论
• 数学基础
• 计算机科学

店铺： 广影图书专营店

出版社： 北京邮电大学出版社有限公司

ISBN：9787563520442

商品编码：29761156986

包装：平装

出版时间：2009-08-01

基本信息

书名:信息论简明教程

定价：18.00元

售价：12.2元,便宜5.8元,折扣67

作者:梁栋,张兴

出版社：北京邮电大学出版社有限公司

出版日期：2009-08-01

ISBN：9787563520442

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.281kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是专为应用型高等院校电子信息类专业本科生撰写的一本教材。考虑到读者的实际情况，本书选取了信息论中的核心内容和基础内容作为讲述的重点，对于信息论中比较艰深的概念和数学推导做了适当的删减。全书分为正文和附录两个部分。正文分为7章，内容包括：数学基础回顾、信息的度量、信源与信源熵、信道与信道容量、信源编码初步、信道编码初步等；附录分为5个部分，附录A给出了各章习题的详细解答，附录B～E给出了若干定理的证明以及部分算法的源程序。与同类信息论书籍相比，本书阅读门槛较低，习题解答详细，可供独立学院学生、自考生、成教生和广大自学爱好者使用。

目录

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章 绪论
1.1 信息的概念及香农信息论的发展史
1.2 香农信息论的研究对象、目的和内容
1.3 信息论的发展
1.4 如何学好信息论
第2章 数学基础回顾
2.1 离散概率论
2.1.1 随机事件的概率
2.1.2 条件概率、全概率公式与贝叶斯公式
2.1.3 离散型随机变量及其分布
2.1.4 二维离散型随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布
2.1.5 离散型随机变量函数的分布
2.1.6 离散型随机变量的数字特征
2.2 随机过程初步
2.2.1 随机过程与随机序列
2.2.2 马尔可夫链
第3章 信息的度量
3.1 自信息、平均自信息和熵
3.1.1 单个随机事件的自信息
3.1.2 单个随机事件集合的平均自信息(随机变量的信息熵)
3.1.3 熵函数的性质
3.2 联合熵与条件熵
3.2.1 两个随机事件的联合自信息
3.2.2 两个随机事件集合(二维随机变量)的联合熵
3.2.3 两个随机事件的条件自信息
3.2.4 两个随机事件集合(二维随机变量)的条件熵
3.3 互信息与平均互信息
3.3.1 两个随机事件的互信息
3.3.2 两个随机事件集合(二维随机变量)的平均互信息
3.3.3 平均互信息的性质
3.4 平均自信息、联合熵、条件熵和平均互信息的数量关系
3.4.1 数量关系总结
3.4.2 数量关系的证明
3.4.3 熵的链规则
3.5 本章小结
习题3
第4章 信源与信源熵
4.1 信源的分类及其数学模型
4.2 离散单符号信源
4.3 离散多符号信源
4.3.1 离散平稳无记忆信源
4.3.2 离散平稳有记忆信源
4.3.3 马尔可夫信源
4.3.4 信源的相关性和剩余度
4.4 连续信源简介
4.5 本章小结
习题4
第5章 信道与信道容量
5.1 信道的分类与描述
5.1.1 信道的分类
5.1.2 信道描述
5.2 离散单符号信道及其信道容量
5.2.1 离散单符号信道的数学模型
5.2.2 信道容量的概念
5.2.3 无损信道和无噪信道的信道容量
5.2.4 离散对称信道的信道容量
5.2.5 一般离散信道的信道容量与信道容量定理
5.3 离散多符号信道及其信道容量
5.3.1 离散多符号无记忆信道的数学模型
5.3.2 离散多符号无记忆信道的信道容量
5.4 组合信道及其信道容量
5.4.1 独立并联信道
5.4.2 串联信道
5.5 连续信道及其信道容量介绍
5.6 本章小结
习题5
第6章 信源编码初步
6.1 信源编码的概念与分类
……
第7章 信道编码初步
附录
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信息时代的脉络：探寻数字世界的底层逻辑》 我们正身处一个信息爆炸的时代，数据以惊人的速度生成、流动、存储和处理。从智能手机上的每一次滑动，到全球互联网的每一次连接，再到人工智能的每一次学习，无不依赖于对信息本质的深刻理解和高效运用。然而，在这海量信息的光鲜之下，隐藏着一套简洁而强大的理论框架，它如同骨骼支撑着信息时代的血肉，揭示了信息传输、编码、压缩、存储和处理的根本规律。 《信息时代的脉络：探寻数字世界的底层逻辑》并非一本枯燥的技术手册，而是一次引人入胜的探索之旅，它将带领读者深入浅出地理解那些驱动我们数字生活核心的原理。这本书的目标是为任何对信息如何工作感到好奇的人，无论是技术爱好者、学生、研究人员，还是仅仅想更深入地理解我们所处世界的普通读者，提供一个清晰、全面且富有洞察力的视角。 内容概要： 本书的核心在于剖析“信息”这一概念本身，并在此基础上构建起理解现代通信、计算和数据科学的基础。它从信息最基本的度量单位——比特（bit）开始，解释了为什么比特是信息量最自然的单位，以及如何通过概率来量化不确定性，进而定义信息量。我们会探讨熵（entropy）这个在信息论中至关重要的概念，它不仅是衡量信息不确定性的标尺，更是信息压缩的理论极限。你将了解到，为什么随机性与信息量息息相关，以及一个信息源的熵值如何决定了我们能够多么高效地对其进行编码。 接着，本书将聚焦于信息的传输。我们不再将通信视为一个简单的“发送者—接收者”过程，而是深入分析通信的各个组成部分：信源、信道以及噪声。信道是信息传输的物理媒介，但它并非完美无缺。噪声，无论是电子干扰还是信号衰减，都会不可避免地引入错误。本书将详细介绍信道的模型，特别是离散无记忆信道和连续信道，并重点讲解一个极具影响力的模型——二元对称信道（Binary Symmetric Channel, BSC），它以一种简洁的方式揭示了噪声对信息传输的影响。 在此基础上，我们将引出信道容量（channel capacity）的概念。这是由克劳德·香农（Claude Shannon）提出的一个革命性思想：任何信道都有一个最大信息传输速率，只要信息源的熵不超过这个容量，我们就可以设计出可靠的编码方案，使得错误率任意小。这个定理是信息论的基石，它赋予了我们设计高效且可靠通信系统的理论依据。本书将用生动形象的比喻和严谨的数学推导，帮助读者理解信道容量的意义及其如何指导我们设计更优越的通信系统。 然后，我们将转向信息的编码。编码的目标是在保证信息不丢失或尽可能少丢失的前提下，对信息进行转换，以适应不同的需求，如数据压缩、错误检测和错误纠正。 数据压缩（Data Compression）： 为什么要压缩数据？因为存储空间和传输带宽是有限的。本书将介绍两种主要的压缩方法：无损压缩和有损压缩。对于无损压缩，我们将深入探讨霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding），揭示它们如何利用符号出现的概率差异来减少冗余，实现最优编码。你将理解为什么某些字符组合比其他字符组合更常见，以及编码器如何利用这一点来“挤压”掉不必要的比特。对于有损压缩，我们将简要介绍其基本思想，即在可以牺牲少量信息以换取大幅度压缩的场景下，如何进行权衡，例如在图像和音频压缩中的应用。 错误检测与纠错（Error Detection and Correction）： 在充满噪声的信道中，信息出错是常态。错误检测可以让我们发现信息是否被篡乎其改，而错误纠错则能主动地修复这些错误。本书将介绍一些基本的错误检测码，如奇偶校验码（Parity Check Code），以及一些更为强大的纠错码，如汉明码（Hamming Code）和卷积码（Convolutional Code）。我们将探讨它们的工作原理，如何通过添加冗余比特来构建“纠错能力”，以及在实际应用中的重要性，例如在存储介质、卫星通信和移动网络中的作用。 本书还将触及信息论在其他领域的深远影响。 统计推断与机器学习（Statistical Inference and Machine Learning）： 信息论的思想深刻影响了统计学和机器学习领域。例如，贝叶斯定理（Bayes' Theorem）在信息更新中的作用，最大熵原理（Maximum Entropy Principle）在构建概率模型中的应用，以及KL散度（Kullback-Leibler Divergence）作为度量概率分布之间差异的工具，都与信息论有着紧密的联系。你将看到，许多机器学习算法的背后，都蕴含着优化信息量、最小化预测误差的思路。 密码学（Cryptography）： 信息的保密性与信息的完整性同样重要。本书将简要介绍信息论在密码学中的一些基本概念，例如理想密码（one-time pad）的香农安全性证明，以及信息论如何为理解密码系统的强度提供理论基础。 其他交叉领域： 信息的概念还渗透到生物学（基因信息）、物理学（玻尔兹曼熵）、经济学（信息不对称）等多个学科。我们将简要探讨信息论的普适性，展示其作为一门“通用科学”的魅力。 本书的特点： 循序渐进的讲解： 本书不要求读者具备深厚的数学背景。对于必要的数学概念，都将进行清晰的解释和铺垫，力求让读者在理解概念的同时，也能逐步掌握所需的数学工具。 丰富的实例和类比： 复杂的理论将通过贴近生活的实例和生动的类比来阐释，例如用“猜谜语”来理解信息量，用“堵车”来比喻信道容量的限制，用“添加校验位”来比喻纠错码的工作方式。 结构清晰，逻辑严谨： 内容组织上，从基本概念到核心定理，再到实际应用，层层递进，形成完整的知识体系。 注重思想的启发： 本书不仅仅是传授知识，更旨在启发读者对信息本质的思考，培养其分析和解决信息相关问题的能力。 谁适合阅读这本书： 计算机科学和通信工程的学生： 本书将为他们提供坚实的信息论基础，帮助他们理解通信系统、数据压缩、纠错编码等核心技术。 数据科学家和机器学习工程师： 了解信息论有助于更深入地理解模型的原理，优化算法，并能更好地处理和分析数据。 对人工智能和大数据感兴趣的普通读者： 如果你想了解人工智能的“大脑”是如何处理和理解信息的，以及大数据背后蕴含的规律，这本书将为你打开一扇窗。 任何对信息时代感到好奇的人： 在这个信息无处不在的时代，理解信息的运作方式，就像理解了我们身处世界的底层代码，将使你看待世界的角度更加深刻。 《信息时代的脉络：探寻数字世界的底层逻辑》是一本关于“如何思考信息”的书。它将帮助你理解，为什么我们的通信能够如此可靠，为什么我们可以存储如此多的数据，以及信息本身所蕴含的强大力量。阅读本书，你将能够以一种全新的视角审视我们身处的数字世界，洞察其运行的奥秘，并为未来的科技发展奠定坚实的理论基石。它将是一次知识的启迪，也是一场思维的拓展。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对信息论这种偏底层的理论性学科抱持着一定的敬畏和距离感，总觉得它离我的日常工作（我主要做的是软件架构设计）有些遥远。然而，翻开这本《信息论简明教程》后，我的想法彻底改变了。这本书的强大之处在于其对“工程思维”的渗透。它不只是在陈述理论，更是在展示理论是如何指导工程实践的。书中对香农定理的阐述，没有止步于数学证明的展示，而是着重分析了它在实际信道设计中所蕴含的深刻哲学意义——即存在一个理论上的极限，这对于评估我们现有技术和未来目标至关重要。更让我眼前一亮的是，书中穿插了大量关于压缩算法和信道编码的实际案例分析，这让我立刻能将学到的知识与我日常接触的JPEG、MP3甚至网络数据包的校验机制联系起来。这种即时的“学以致用”感，极大地增强了我的学习动力。它成功地搭建了一座坚固的桥梁，连接了抽象的数学模型和具体的工程实现，使得信息论不再是象牙塔里的知识，而是我们优化系统性能的有力工具。读完后，我对数据传输效率、冗余设计等问题的理解，都有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论简明教程》给我的感觉就像是打开了一扇通往全新思考世界的门。作者并没有将信息论的复杂理论堆砌在读者面前，而是用一种非常直观、深入浅出的方式，将看似高深的数学概念与实际应用场景紧密结合起来。阅读过程中，我尤其欣赏它在讲述核心概念时的那种“娓娓道来”的叙事感，仿佛一位经验丰富的导师正在为你耐心梳理脉络。比如，当讲解熵这个概念时，书中不仅仅是给出公式，而是通过一系列生动的例子，比如掷骰子、不同语言的文本分布等，让我清晰地理解了“不确定性”与“信息量”之间的辩证关系。这种教学方法极大地降低了初学者的入门门槛，使得那些原本望而却步的读者也能建立起对信息论的初步框架认知。全书的逻辑结构安排得非常巧妙，从信息量的基本度量开始，逐步过渡到信源编码、信道容量，最后拓展到现代通信系统中的实际应用，每一步的衔接都自然流畅，让人感觉知识的积累是一个循序渐进、水到渠成的过程。对于希望系统了解信息论基础，但又不想陷入纯粹数学推导泥潭的人来说，这本书绝对是不可多得的佳作。它的“简明”二字名副其实，但其深度绝不肤浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和语言风格，给我的阅读体验带来了一种久违的清爽感。在阅读市面上许多技术书籍时，常常会遇到那种过于学术化、动辄堆砌长难句的叙述方式，读起来令人昏昏欲睡。但《信息论简明教程》则完全不同，它的文字简练有力，充满了逻辑的张力。尤其值得称赞的是，它对符号和定义的引入把握得恰到好处，不会像某些教材那样，在一开始就用一连串陌生的符号将读者击退。作者似乎深谙读者的心理，总是在最需要解释的时候才引入新的符号，并且总是伴随着清晰的上下文解释，确保读者能够跟上思路。这种克制而精准的表达，使得全书的阅读节奏保持在一个非常高的水平线上。即便是在处理诸如马尔可夫信源或卷积编码这类稍显复杂的章节时，作者也能够通过精妙的图示和类比，将原本可能晦涩难懂的流程变得可视化、可感知。这套教程无疑是为那些追求效率和清晰度的读者量身定做的，它在保证理论严谨性的前提下，最大限度地降低了认知负荷。

评分☆☆☆☆☆

与其他宣称“简明”但实则内容东拼西凑的教材相比，《信息论简明教程》展现出极高的内聚性和系统性。它不是简单地摘录了信息论的几个亮点章节进行介绍，而是构建了一个严密的逻辑链条。我特别喜欢它在处理“信源编码”和“信道编码”这两大核心模块时所采取的平衡策略。在信源编码部分，对霍夫曼编码和算术编码的讲解，既展现了它们在效率上的优越性对比，又深入剖析了各自的实现复杂度，让读者能清晰权衡工程取舍。而在信道编码部分，书中对于纠错码（如汉明码、循环冗余校验CRC）的介绍，并非草草带过，而是详细解释了它们如何通过引入结构化的冗余来对抗噪声，这对于理解数据可靠性的重要性至关重要。全书的论述层次分明，每一章都在前一章的基础上稳步提升，没有出现那种知识点突然跳跃、让人措手不及的情况。对于想要从零开始，扎扎实实掌握信息论核心理论，并希望未来能将其应用于更前沿领域（如量子信息或深度学习中的信息瓶颈理论）的读者来说，这本书提供了一个极为坚实且可靠的起点。它的价值远超其篇幅所暗示的“简明”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在开始阅读这本教程之前，我对信息论的理解非常碎片化，仅限于一些零星的广播知识。这本书的出现，彻底重塑了我的知识体系。它最吸引我的地方在于其宏大的视角和对基础原理的深度挖掘。作者并没有满足于停留在信息论的表层应用，而是不断引导读者去思考“为什么”会是这样，而非仅仅“是什么”。例如，书中对无损压缩和有损压缩的界限划分讨论得非常精妙，它不仅仅是告诉我们KL散度或交叉熵的概念，而是将它们置于评估模型性能优劣的哲学高度进行探讨。这种探究事物本质的写作风格，非常对我的胃口。它让我意识到，信息论不仅仅是一门关于通信的技术学科，它更是一种看待世界、量化知识和不确定性的强大思维模型。通过这本书，我开始在数据分析、机器学习模型的选择、乃至是对复杂系统中信息流动的理解上，都开始不自觉地运用信息论的视角。这是一种思维方式的升级，而非单纯的知识点记忆。