信息论基础

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出版者:东南大学出版社
作者:王海燕
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:2003-12
价格:18.00元
装帧:
isbn号码:9787810893794
丛书系列:
图书标签:
  • 信息论
  • 编码理论
  • 通信原理
  • 概率论
  • 数学基础
  • 机器学习
  • 数据压缩
  • 信号处理
  • 人工智能
  • 统计推断
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具体描述

本书主要介绍信息论中香农基本理论,即信息的度量、信道容量以及信源和信道编码理论等问题。全书共分7章,内容包括绪论、随机变量的信息度量、离散信源及其信息度量、离散信源的无失真编码、信道及信道容量、有噪信道编码、信息率失真函数和限失真信源编码等。每章后面附有习题。

本书可作为信息与计算科学、应用数学、通信工程、信息工程等专业本科生的教材,也可为其他相关专业同类课程所选用。

《电磁波的秘密:从赫兹到今天》 这是一本关于电磁波的科学史和原理的探索之书。它并非一本理论性的数学手册,也不涉及信息传输的编码和解码过程,更不会深入探讨通信系统的设计细节。这本书的焦点,是那个贯穿了物理学发展史,并深刻影响了我们现代世界的看不见的浪潮——电磁波。 从19世纪末,德国物理学家海因里希·赫兹首次在实验室中成功产生和探测到电磁波开始,这本书便徐徐展开了电磁波发现的宏大画卷。我们将追溯赫兹的严谨实验,理解他是如何克服当时科学界的质疑,用精巧的装置证明了麦克斯韦方程组的预言,从而开启了无线通信的时代。我们会详细介绍赫兹实验的关键设备,例如他使用的振荡器和接收器,以及这些装置在当时技术条件下所体现出的非凡创造力。 接着,本书将带您走进那些被电磁波的发现所点亮的璀璨时代。我们会审视古利尔莫·马可尼如何将赫兹的理论付诸实践,实现跨大西洋的无线电报传输,这不仅仅是一项技术壮举,更是人类沟通方式的一次革命。我们将深入探讨马可尼的创新之处,他的天线设计,以及他在商业化和推广无线电技术方面所做的努力。 本书并非止步于无线电,它会引领您认识电磁波谱的广阔天地。从低频的长波到高频的伽马射线,我们将一一解析不同波段的特性和它们在自然界及人类活动中的重要作用。例如,可见光如何让我们感知世界,红外线如何传递热量,紫外线如何影响生物,X射线如何在医学诊断中发挥关键作用,以及微波在现代烹饪和通信中的应用。每一部分都会用生动的故事和形象的比喻来解释这些物理现象,让读者能够直观地理解。 您将了解到,电磁波的发现和应用不仅仅是物理学家的成就,更是工程师、发明家和企业家的共同努力。我们会介绍那些为电磁波技术发展做出贡献的关键人物,包括他们的研究背景、面临的挑战以及他们如何突破局限。例如,尼古拉·特斯拉在无线电力传输方面的早期设想,以及他对交流电系统的贡献,这些都与电磁波的理解密不可分。 此外,本书还将探讨电磁波如何改变了我们的生活方式。从收音机、电视到手机、Wi-Fi,再到卫星通信和雷达技术,这些无不建立在对电磁波原理的深刻理解之上。我们会回顾这些技术发展的里程碑,以及它们如何以前所未有的方式连接了世界。 然而,本书的重点并非介绍这些技术如何工作,而是它们出现的科学背景和历史脉络。我们会避免深入到通信协议、编码理论或者信号处理的复杂细节中。这本书旨在让您理解电磁波本身是什么,它是如何被发现的,它的不同形式有哪些,以及它的出现如何引发了一系列的科学革命和技术进步。 这本书将为您揭示一个物理世界的基本构成要素,理解它是如何塑造我们对宇宙的认知,以及它如何成为现代科技的基石。它适合所有对物理科学的宏大叙事、对人类探索未知的勇气和智慧感兴趣的读者,希望通过这本书,您能对这个看不见的浪潮——电磁波,有一个更全面、更深刻的认识。

作者简介

目录信息

1 绪论
1.1 信息、信息科学和信息论
1.2 信息论研究的对象、目的和内容
2 随机变量的信息度量
2.1 自(互)信息和条件自(互)信息
2.2 离散随机变量的平均自信息(熵)
2.3 离散随机变量的平均互信息
2.4 离散随机变量熵和互信息的凸性
2.5 连续随机变量的互信息和微发熵
习题2
3 离
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读后感

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用户评价

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拿到《信息论基础》这本书,我首先感受到的是它沉甸甸的分量,不仅是纸张的厚实,更是知识的厚度。这本书的叙事方式非常独特,它不是直接抛出结论,而是像一位经验丰富的向导,带领读者穿越信息的迷宫。我特别喜欢书中对“信息量”的定义,它并非是内容的多寡,而是信息所能消除的不确定性的大小。书中通过一些巧妙的例子,比如抛硬币、猜数字游戏,来阐述这个概念,让“信息量”这个抽象的词汇变得鲜活起来。我尤其期待书中能够详细讲解“信道容量”的概念。它就像是河流的承载能力,决定了信息能够以多快的速度、多大的容量在信道中传输。理解了这个概念,也就理解了为什么在信号不好的时候,网络传输会变得如此缓慢。这本书,还深入探讨了信息论在各个领域的应用,比如在生物信息学、密码学等领域,都展现出了信息论的强大生命力。它让我意识到,信息论并不仅仅局限于通信领域,而是渗透到了我们生活的方方面面。这本书,让我开始重新审视“信息”这个概念,它不再只是文字、声音或图像,而是一种可以被量化、被分析、被优化的基本元素。

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《信息论基础》这本书,给了我一种全新的视角来审视我们所处的这个信息时代。在翻阅它之前,我对信息的理解停留在比较表层的层面,比如新闻、故事、数据等等。但这本书,则将我带入了一个更为宏观、更为基础的层面,让我认识到信息背后的数学结构和基本原理。书中对“信源编码”的阐述,令我印象深刻。它不仅仅是简单的文件压缩,更是如何用最经济有效的方式来表示和存储信息。我尤其欣赏书中通过一些实际的例子,比如文本文件压缩,来解释霍夫曼编码等算法的原理。这种理论与实践的结合,让我能够更好地理解这些抽象概念的应用场景。同时,书中关于“信道编码”的讨论,也让我对通信的可靠性有了更深的认识。了解如何通过引入冗余来对抗噪声,确保信息在传输过程中的准确性,这对于理解我们日常使用的互联网、手机通信等技术至关重要。这本书,并没有回避那些看似复杂的数学推导,而是以一种清晰、有条理的方式呈现出来,让我能够逐步跟上作者的思路。它不仅是一本理论书籍,更是一本能够启迪思维的书籍,让我开始用一种全新的方式去思考信息、沟通和知识的本质。

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《信息论基础》这本书,给我带来了前所未有的思维冲击。在阅读之前,我一直认为信息是关于“内容”的,是具体的数据、文字、声音等。然而,这本书却从一个更为本质的层面,揭示了信息最核心的属性——“不确定性”的消除。书中对“熵”的阐述,让我对这个概念有了全新的认识。它不是简单的混乱,而是一种数学上精确定义的度量,代表了信息源的平均不确定性。我尤其喜欢书中通过概率模型来解释熵的计算方式,这使得原本抽象的理论变得触手可及。更令我兴奋的是,书中将信息论的原理巧妙地应用于实际问题,比如在数据压缩方面,它解释了如何通过消除冗余来减小数据量,同时又不损失关键信息。这对于我理解现代文件压缩技术,如ZIP、RAR等,有了更深层次的认识。同时,书中对“信道容量”的讨论,也让我对通信系统的极限有了清晰的认识。它就像是交通网络的瓶颈,限制了信息的流动速度。这本书,不仅仅是理论的传授,更是思维方式的引导,它让我开始用一种更抽象、更普遍的视角去理解信息和沟通。

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阅读《信息论基础》的过程,更像是一次智识上的探险,它挑战着我对“信息”一词的惯性理解。以往,我们更多地将信息视为某种具象的内容,是新闻报道、百科知识,抑或是人际交流的言语。但这本书,如同剥洋葱一般,层层深入,揭示了信息背后那更为抽象、更为基础的数学结构。作者并非直接给出一堆生涩的公式,而是循序渐进,从直观的例子出发,引导读者逐步建立起对信息量、熵、互信息的理解。我喜欢书中那种“引人入胜”的叙述方式,它不是枯燥的理论堆砌,而是充满了启发性的思考。例如,书中在讲解信息熵时,会借助一些经典的概率分布问题,让我们亲身感受不同情况下的不确定性程度。这种“亲身体验”式的学习,远比单纯记忆概念来得深刻。更令人惊叹的是,书中将信息论的原理巧妙地应用于解决实际问题,比如在数据压缩领域,如何用最少的比特数来表示一段信息,同时又不损失关键内容。这不仅是一门理论学科,更是一门能够指导工程实践的学科。我尤其期待书中能够详细阐述信道编码的理论,了解如何通过引入冗余来对抗信道噪声,保证信息的可靠传输。这对于理解我们日常使用的互联网、无线通信等技术至关重要。这本书,无疑为我打开了一扇全新的窗口,让我看到了信息世界背后那严谨而优美的数学逻辑。

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初次翻开《信息论基础》,是被它书名背后蕴含的深刻哲理所吸引。信息,这个在数字时代无处不在的概念,究竟有着怎样的数学根基?书籍的封面设计简洁而富有张力,暗紫色的背景搭配银白色的书名,仿佛预示着书中将要探索的深邃宇宙。拿到手里,便能感受到纸张的质感,厚实而不失细腻,触感温润,让人有种想要立刻沉浸其中的冲动。我一直对那些能够解释世界运转规律的学科抱有浓厚的兴趣,而信息论,正是一门能够从根本上理解沟通、编码、噪声乃至学习等一系列复杂现象的学科。想象一下,我们每天接收到的海量信息,从社交媒体上的文字、图片,到视频会议中的语音、画面,再到背后驱动这一切的庞大数据流,它们是如何被量化、传输和解读的?这本书,似乎就是为解答这些疑问而生。我尤其期待书中能够阐述清晰的信息熵概念,它是衡量不确定性的尺度,也是信息量的基本单位,理解它,或许就能窥见信息传递的本质。同时,霍夫曼编码、香农-范诺编码等经典编码方法,以及信道容量、纠错码等关键技术,都让人充满好奇。书中会如何将这些抽象的数学模型与实际应用联系起来,比如在通信系统、数据压缩、机器学习等领域,这是我非常关注的。这本书的出现,恰逢其时,它有望为我构建起一个关于信息世界的宏观认知框架,让我能更清晰地认识这个被信息洪流席卷的时代。

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《信息论基础》这本书,给我带来了一种截然不同的阅读体验。它不是那种让你快速浏览、然后匆匆放下读物,而是需要你慢下来,反复琢磨,细细品味。书中对“不确定性”的数学化处理,以及由此引申出的“熵”的概念,是我最大的收获之一。它让我看到了,信息不仅仅是内容的堆砌,更是对未知的一种消除。我尤其喜欢书中在讲解“互信息”时,通过概率模型和图形化的方式,清晰地展示了两个随机变量之间信息共享的程度。这对于理解因果关系、特征选择等问题,提供了非常重要的理论基础。同时,书中对“信道容量”的深入剖析,让我对通信系统的极限有了更清晰的认识。它就像是信息传输的“速度限制器”,决定了信息能够以多大的效率进行传输。这本书,不仅仅是一本理论著作,更是一本能够启发思考的书籍。它让我开始用一种更加抽象、更加普遍的视角去审视和分析我们生活中的各种现象,让我看到了信息论在各个领域的强大应用潜力。

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这部《信息论基础》真是一本令人着迷的书。它并非是那种让你一眼就能看透所有内容的著作,而是更像一位循循善诱的导师,在你一步步探索中,逐渐揭示信息的奥秘。我刚开始阅读时,就被书中对“熵”的定义所吸引。它不像我们日常理解的“混乱”那样简单,而是一种更精确的、基于概率的“不确定性”的度量。书中通过大量的图示和实例,将抽象的数学概念变得生动起来。比如,书中在讲解信息熵时,会引用一些猜谜语的例子,让我们直观地感受到,知道越多线索,谜语的不确定性就越小,所需要的信息量也就越少。这种贴近生活的比喻,让原本可能枯燥的理论变得有趣起来。我尤其期待书中能够详细阐述“互信息”的概念,它是衡量两个随机变量之间共享信息量的重要指标。理解互信息,对于我们理解机器学习中的特征选择、因果关系分析等问题至关重要。这本书,不仅让我学习到了信息论的经典理论,更重要的是,它培养了我用信息论的视角去分析和解决问题的能力。它让我看到,信息不仅仅是内容,更是一种可以被量化、被传输、被优化的“东西”。

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我之所以会被《信息论基础》这本书吸引,很大程度上是因为它对“信息”这个概念的深刻挖掘。在此之前,我对信息的理解更多停留在日常的经验层面,比如接收新闻、阅读书籍、与人交流。而这本书,则将我引入了一个更为理性的、数学化的维度,让我看到了信息背后那严谨的逻辑和普适的规律。书中对“比特”的定义,不仅仅是一个技术术语,更是信息量的基本单位,它以一种极其简洁的方式,揭示了信息的最基本形态。我特别欣赏书中在讲解“信源编码”时,会通过生动的例子,比如文本的熵编码,来阐述如何有效地表示信息。这让我对数据压缩的原理有了更深刻的理解。同时,书中关于“纠错码”的介绍,也让我对通信的可靠性有了更直观的认识。它解答了我一直以来的一个疑问:在充满噪声的信道中,信息是如何保持其完整性的。这本书,不仅仅是一本教材,更是一次思维的洗礼,它让我开始用一种全新的、更加抽象的视角来观察和分析我们所处的信息化世界。

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初次接触《信息论基础》,便被它所蕴含的深邃思想所吸引。这本书并非直接摆出枯燥的公式,而是以一种循序渐进的方式,引导读者一步步走进信息的殿堂。我特别欣赏书中对于“信息量”的定义,它并非简单地衡量信息的多少,而是量化了信息能够消除的“不确定性”。书中通过一系列生动形象的例子,比如猜谜语、抛硬币等,将抽象的概率概念和信息论的核心思想融为一体,让我对“信息”这个概念有了全新的认识。我尤其期待书中能够详细阐述“信道编码”的理论,了解如何通过在信息中引入冗余来对抗噪声,确保信息的可靠传输。这对于理解我们日常使用的互联网、手机通信等技术,无疑具有极其重要的意义。这本书,不仅让我学习到了信息论的经典理论,更重要的是,它培养了我用一种全新的、更加抽象的视角去分析和解决问题的能力。它让我意识到,在信息爆炸的时代,理解信息的本质和规律,是至关重要的。

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《信息论基础》这本书,给我的感觉就像是在学习一门新的语言,一门能够精确描述和分析信息的语言。它不是那种一蹴而就的读物,而是需要反复咀嚼、深入思考的。开篇的部分,作者就构建了一个非常扎实的数学基础,从概率论的基本概念开始,逐步引入信息论的核心工具。我特别欣赏书中对“比特”这个基本单位的定义和阐释,它不仅仅是计算机的最小存储单位,更是信息量最纯粹的度量。理解了比特,也就理解了信息最原始的形态。书中的例子设计得非常巧妙,很多时候,一个简单的场景,经过信息论的视角解读,便能展现出令人拍案叫绝的深刻性。例如,在讨论信源编码时,书中通过分析不同字符出现频率的差异,来解释为什么某些字符可以用更少的比特来表示,而另一些则需要更多。这不仅解释了数据压缩的原理,更让我们体会到“效率”的数学内涵。我非常期待书中能够深入探讨“信道容量”这个概念,它是衡量一个通信信道最大传输速率的关键指标。理解信道容量,也就理解了我们为什么在网络信号不好的时候,传输速度会急剧下降。这本书,让我对数字通信、数据存储等领域有了更清晰、更本质的认识,它让我意识到,在看似杂乱无章的信息洪流背后,存在着一套严谨而普适的数学规律。

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