Elements of Information Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley-Blackwell

作者:Thomas M. Cover

出品人:

页数:776

译者:

出版时间:2006-7

价格:GBP 76.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471241959

丛书系列:Wiley Series in Telecommunications and Signal Processing

图书标签:

• 信息论
• Information
• 数学
• 计算机科学
• 计算机
• Theory
• 算法
• InformationTheory
• 信息论
• 概率论
• 编码理论
• 通信系统
• 熵
• 信道容量
• 数据压缩
• 随机过程
• 估计理论
• 统计推断

《信息论的要素》—— 探索信息之本质与量化，解锁通信与计算的奥秘 在这信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据所包围。从手机里的信息流，到复杂的神经网络，再到跨越星辰大海的无线电波，信息无处不在，也构成了我们现代生活的基础。然而，我们是否曾深入思考过“信息”本身究竟是什么？我们如何才能精确地衡量它？又该如何高效地传输和处理它？《信息论的要素》正是这样一本致力于解答这些根本性问题的经典之作。 本书并非对特定书籍内容的罗列，而是引领读者踏上一段严谨而深刻的探索之旅，去理解信息论这门学科的核心原理与普适性。它将信息论的核心思想——信息量、熵、信源编码、信道容量以及信道编码——以一种清晰、逻辑严谨且引人入胜的方式呈现出来。 信息量与熵：量化不确定性 旅程始于对“信息量”的量化。书中将深入探讨如何用数学语言来描述一个事件所包含的信息量，以及如何通过概率来衡量我们对某个事件的不确定性。这里，我们将会接触到信息论的基石——“熵”。熵，作为衡量不确定性的尺度，它不仅仅是一个抽象的概念，更是量化信源信息量的核心工具。我们将学习如何计算离散信源的熵，理解高熵意味着高不确定性和高信息量，而低熵则相反。例如，一个完全随机的抛硬币结果，其信息量就比一个总是出现同一面的硬币要高得多。本书会详细阐述这些概念，并提供丰富的例子来帮助理解。 信源编码：压缩的艺术 掌握了信息量和熵的概念后，我们将进入“信源编码”的领域。信源编码的目标是寻找一种有效的方法来表示信息，以便最大限度地压缩数据，去除冗余，只保留必要的信息。这里，我们会认识到诸如霍夫曼编码（Huffman coding）等最优编码方案，它们能够根据符号出现的概率来分配不同长度的码字，使得平均码长达到理论上的最小值。想象一下，我们如何才能用最少的比特数来存储一张照片，或者在网络上传输一段视频？信源编码就是实现这一目标的科学。本书将深入剖析这些编码算法的原理和构建方法。 信道容量：通信的极限 然而，信息在传输过程中并非总是畅通无阻。现实世界的通信信道，无论是铜线、光纤还是无线电波，都不可避免地会受到噪声的干扰。这便是“信道”的概念。《信息论的要素》将带领我们进入“信道编码”和“信道容量”的世界。 “信道容量”是信息论中最核心、最具革命性的概念之一。它定义了在给定噪声水平下，能够可靠传输信息的最大速率。香农（Shannon）在此领域做出的开创性工作，揭示了“信道编码定理”，即只要信息传输速率低于信道容量，就存在一种编码方法，能够以任意低的错误概率来传输信息。这是通信理论的基石，意味着我们能够克服噪声的干扰，实现可靠的通信。书中将详细阐述如何计算不同信道的容量，例如离散无记忆信道（DMC）和高斯白噪声信道（AWGN）。 信道编码：对抗噪声的守护者 为了达到香农所预言的可靠通信，我们就需要“信道编码”。信道编码的目标是在传输的原始信息中加入冗余，这些冗余在接收端可以被用来检测和纠正错误。本书将介绍各种重要的信道编码技术，从简单的重复码、奇偶校验码，到更复杂的汉明码（Hamming codes）、卷积码（Convolutional codes）以及更先进的LDPC码（Low-Density Parity-Check codes）和Turbo码。我们将学习这些编码是如何构建的，它们在对抗噪声方面的工作原理，以及它们在实际通信系统中的应用，例如在Wi-Fi、蜂窝通信和深空探测等领域。 广泛的应用与深远的影响 《信息论的要素》所揭示的原理，其影响力远不止于传统的通信领域。它深刻地影响了计算机科学、统计学、机器学习、人工智能、密码学、生物信息学乃至物理学等众多学科。例如，在机器学习中，熵被广泛用于决策树的构建和模型评估；在数据压缩领域，信息论提供了理论的上限；在密码学中，信息熵的概念对于理解密钥的安全性和信息的保密性至关重要。 本书的价值在于，它提供了一个统一的框架，用以理解和解决与信息相关的各种问题。它教会我们如何从根本上思考信息，如何量化不确定性，如何在噪声干扰下进行有效通信，以及如何压缩数据以达到更高的效率。对于任何希望深入理解现代通信、数据处理、人工智能等前沿技术背后原理的读者而言，《信息论的要素》都是一本不可或缺的指南。它不仅是一本技术手册，更是一次关于信息本质的哲学思考。

评分☆☆☆☆☆

Cover先生是牛人，IEEE的Fellow。 这本书网上也有英文的电子版。可以试一试直接看英文版。也是不错的。 讲的最后两章指明了现在和将来信息论可能的研究方向。  

评分☆☆☆☆☆

这不是一本入门书， 更不是一本适合一口气读完的书。如果你已经对信息论已经有了相当程度的理解和掌握后，这是一本非常好，非常标准的查阅手册。对于此前对信息论没什么了解的同学， 不建议直接啃这本书。书中的公式和推导证明一个接着一个，解释非常精简，对于初学者来说，精...  

评分☆☆☆☆☆

Cover先生是牛人，IEEE的Fellow。 这本书网上也有英文的电子版。可以试一试直接看英文版。也是不错的。 讲的最后两章指明了现在和将来信息论可能的研究方向。  

评分☆☆☆☆☆

感觉挺明白浅显的，本科的老师用的这本教材，不过她明显没有好好备课，讲的乱七八糟的，都是自己看的，还不错，现在还记得一些印象。 不过我对翻译的书都没什么好印象，所以还是建议大家去读英文版的吧。  

评分☆☆☆☆☆

比起同类书，是相当容易懂。但是数学的条理逻辑性就不明显了。具体说来，其他书基本都是直接先把用到的数学基础摆出来，在后面章节中直接用（如El Gamal & Kim的NETWORK INFORMATION THEORY）。而这本书不是的。 组织结构上可能有些难以把握。仅仅在通信上的应用，最起码包括...  

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是信息论领域的“硬核”教材。作者以一种近乎“残酷”的严谨性，深入挖掘了信息论的每一个细节。从概率论的基础铺垫，到香农公式的推导，再到各种编码定理的详尽证明，几乎让你无处遁形。如果你期望的是轻松愉快的阅读体验，那这本书可能不太适合你。它需要你具备一定的数学基础，并且愿意花费大量的时间和精力去理解那些复杂的公式和证明。我记得在学习信道容量的部分，光是理解那个积分表达式的含义，我就花了几个晚上。但是，一旦你克服了这些困难，你就会发现自己对信息论的理解达到了前所未有的深度。书中的每一个概念，每一个定理，都仿佛是你亲手搭建起来的，充满了实在感。它教会你不仅仅是如何使用信息论的工具，更是如何去思考信息本身。这本书的价值在于它的深度和广度，它为你打开了一扇通往信息世界的大门，让你能够以一种全新的视角去审视数据、通信以及各种信息相关的技术。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，我并没有期待它能有多么“轻松易懂”，因为“信息论”这个词本身就带着一丝技术和理论的厚重感。然而，这本书的开篇却以一种意想不到的清晰度和逻辑性，将我带入了信息世界的核心。作者并没有一开始就抛出复杂的公式，而是从直观的例子出发，比如如何衡量信息的不确定性，以及信息和概率之间的微妙联系。这种循序渐进的方式，让我这个信息论新手也能慢慢跟上节奏。书中的概念，例如“熵”的引入，被解释得非常到位，不仅仅是数学定义，更包含了其在实际中的含义和应用。我特别欣赏作者在讲解信源编码时，对无损压缩和有损压缩的区分以及它们各自的原理的详细阐述，这让我对数据压缩有了更深刻的认识。尽管如此，书中关于信道编码的部分，尤其是纠错码的介绍，还是需要花费相当多的时间和精力去消化，因为涉及到一些更深入的代数和编码理论。但每一次的理解突破，都带来了巨大的成就感。这本书的价值在于，它不仅仅是理论的罗列，更是在潜移默化中塑造你的逻辑思维和分析能力，让你能够以一种全新的方式去看待信息在世界中的流动和处理。

评分☆☆☆☆☆

说实话，第一次翻开这本书，我的脑子里就充满了各种问号。我对信息论的了解非常有限，更多的是一些零散的概念，并没有形成系统化的认知。这本书恰好填补了我的这一空白。作者的写作风格非常朴实，没有太多华丽的辞藻，但每一个字都充满了信息量。他从最基本的通信模型开始，逐步引入了信息熵、互信息、条件熵等关键概念，并且对这些概念的数学定义和物理意义都做了非常详尽的解释。我尤其欣赏书中的图示，虽然简单，但却能极大地帮助我理解抽象的概念。例如，在讲解信道容量时，书中用示意图清晰地展示了不同噪声水平下信道的传输能力。虽然有一些章节，比如关于最大熵原理和信息瓶颈的探讨，对我来说有些晦涩，需要反复阅读和思考，但总体而言，这本书为我构建了一个坚实的信息论基础。它让我明白，信息论不仅仅是关于通信，它更是一种理解世界、量化不确定性、优化信息传输和存储的强大工具。这本书是那些想要真正理解信息论精髓的读者必备的读物，它值得你投入时间和精力去细细品味。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是信息论领域的圣经！我花了几个月的时间才啃完，虽然过程充满了挑战，但绝对是值得的。作者以一种极其严谨和深入的方式介绍了信息论的方方面面，从最基础的概率论概念，到香农的信息熵、信源编码、信道编码、信道容量等核心内容，都讲解得鞭辟入里。我尤其喜欢它对数学原理的推导，丝毫不含糊，每一个公式的由来，每一个定理的证明，都循序渐进，让你真正理解其背后的逻辑。书中的例子也非常丰富，从实际的通信系统到数据压缩，再到机器学习中的应用，都能让你看到信息论的强大威力。虽然有些章节对于初学者来说可能有些难度，需要反复研读，甚至查阅其他资料辅助理解，但一旦你克服了这些困难，你就会发现自己对信息论的理解上升到了一个全新的高度。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的培养，它教会你如何用信息论的视角去分析和解决问题。我强烈推荐给所有对信息论感兴趣的读者，尤其是那些希望深入理解这一领域，而不仅仅是停留在表面概念的。这本书会让你觉得物超所值，它将成为你书架上不可或缺的一本参考书。

评分☆☆☆☆☆

第一次读这本书，就给我一种“醍醐灌顶”的感觉。作者以一种非常清晰和系统的方式，将复杂的信息论概念娓娓道来。我尤其欣赏他对信息熵的讲解，从概率分布的不确定性出发，层层递进，最终引出香农熵的概念。这种讲解方式，让我觉得信息熵并非一个凭空产生的概念，而是有其深刻的数学和物理意义。书中关于信源编码和信道编码的章节，也让我受益匪浅，我对数据压缩的原理以及纠错码的作用有了更深刻的认识。虽然书中涉及到的一些高级话题，比如量子信息论，对我来说还有些深奥，但我至少看到了信息论未来的发展方向。这本书的优点在于，它既有扎实的理论基础，又兼顾了实际应用。它能够让你在学习信息论的过程中，不断看到它在现实世界中的价值。它是一本能够让你在学习中不断“成长”的读物，推荐给那些希望深入理解信息论并将其应用于实际的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式，可以说是“润物细无声”。作者并没有强迫你记住每一个公式，而是通过大量的例子和直观的解释，让你在不知不觉中就理解了信息论的核心思想。我记得在讲解“互信息”时，作者用了几个非常有意思的例子，来展示两个随机变量之间共享的信息量，这让我对互信息有了非常直观的理解。虽然书中的一些章节，比如关于率失真理论的探讨，对我来说还有些抽象，需要进一步的思考和学习，但总体而言，这本书为我构建了一个坚实的信息论基础。它让我明白，信息论不仅仅是关于“是什么”，更重要的是关于“为什么”和“如何”。这本书的价值在于它能够激发你的好奇心，让你主动去探索信息论的奥秘。它是一本值得反复阅读、不断回味的“好书”，适合那些希望在轻松的氛围中学习信息论的读者。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的难度不小，尤其对于我这种背景不是特别扎实的读者来说。但正是这种挑战，让我在攻克每一个难关时，都感觉收获颇丰。作者在讲解信息熵时，并没有直接给出公式，而是通过各种生动的小实验和 Gedankenexperiment（思想实验）来引导读者逐步理解熵的概念。这种“循循善诱”的教学方式，让我觉得作者对教学的用心。我尤其欣赏书中的一些“历史回顾”，比如香农提出信息论的背景，以及一些关键定理的发展过程，这让我感觉信息论的发展并非凭空而来，而是有着深刻的时代背景和社会需求。虽然关于量子信息论的部分，我目前还处于“仰望”的状态，但它至少向我展示了信息论未来的发展方向。这本书的价值在于它既有深度又有广度，它能够让你在掌握核心理论的同时，也能对信息论的未来发展趋势有所了解。它是一本需要反复研读、不断思考的“宝藏”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的震撼，可以说是“颠覆性的”。在阅读之前，我以为信息论仅仅是关于通信和数据传输的理论，但这本书让我看到了它更为广阔的应用前景。作者以一种非常宏观的视角，将信息论的原理与自然界、社会科学甚至认知科学联系起来。我尤其喜欢书中对“信息”本身进行哲学层面的探讨，它让我重新思考了“信息”这个概念的本质。虽然书中的数学部分依然是信息论的基石，但作者在讲解过程中，总能穿插一些引人入胜的例子，让原本枯燥的公式变得生动起来。例如，他用信息论的语言解释了生物进化中的信息传递，以及人类学习过程中的信息获取。这本书的独特之处在于，它不仅仅是教授知识，更是在激发你的思考。它让我明白，信息论不仅仅是一种技术理论，更是一种观察和理解世界的方式。这本书适合那些不满足于现状，渴望从更深层次理解信息在各个领域扮演角色的读者。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书，我最大的感受就是它的“系统性”。不像我之前看过的那些零散的资料，这本书将信息论的各个方面巧妙地串联起来，形成了一个完整的知识体系。作者从信息的度量——熵开始，一步步深入到信源编码、信道编码、信道容量等核心概念。我特别喜欢他对不同编码方式的比较分析，例如哈夫曼编码和算术编码在效率和实现上的差异，这让我对数据压缩有了更直观的认识。虽然书中的数学推导部分有时候会让人望而生畏，需要反复琢磨，但作者总能给出一些巧妙的解释或者类比，帮助读者理解。我对书中的“信息瓶颈”理论尤其感兴趣，它为理解信息在复杂系统中的传递和损失提供了一个全新的视角。这本书的优点在于，它不仅提供了扎实的理论基础，更在字里行间透露出信息论在实际应用中的广泛性，从通信到统计，再到机器学习，处处可见其身影。它是一本能够让你从“知道”到“理解”的进阶读物，推荐给所有希望系统学习信息论的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深的印象，就是它强大的“融会贯通”能力。作者并没有将信息论的各个分支割裂开来讲解，而是将它们有机地融合在一起，形成了一个完整的知识体系。从信息论的基础，到信源编码、信道编码，再到信息论在机器学习、统计推断等领域的应用，都得到了清晰的阐述。我尤其喜欢书中关于“信道容量”的讲解，它不仅仅是一个数学公式，更是一种对系统极限的深刻理解。作者通过各种实际的通信场景来解释信道容量的意义，让我对通信系统的设计有了更深入的认识。虽然书中涉及到的数学推导部分，有时候需要花费不少时间去理解，但一旦弄懂，就会觉得豁然开朗。这本书的优点在于，它能够让你在学习信息论的过程中，不断看到它与其他学科的联系，从而拓宽你的视野。它是一本能够让你在学习过程中不断“惊喜”的读物，推荐给那些希望将信息论知识应用到实际工作和研究中的读者。

评分☆☆☆☆☆

年轻的时候上课的教材。EE是除了纯数最难的专业吧？这门课可能是EE中最难的方向，可悲的是，做这个方向又难又不好就业。上了几个礼拜，索性把课退了。

评分☆☆☆☆☆

把什么都解释的无比复杂....

评分☆☆☆☆☆

习题太好玩儿了

评分☆☆☆☆☆

可惜大部分都是没啥兴趣的通信的内容。。。

评分☆☆☆☆☆

做毕设看了一点，还是应该学点信息论，本科遗憾之一了。