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1、设X是一个随机变量,取值范围是一个包含M个字母的符号集。证明0≤H(X)≤log2M。
证:
因为所有概率分布P所构成的熵,
在等概率时为最大且为 Hmax(X)=log2M
所以 H(X)<=log2M.
因为x为一个随机变量,出现的概率为P(X).
根据概率的公理化定义有: 0<=P(X)<=1
已知 H(X)=-E P(X)*logP(X)则H(X)>=0
所以 0<=H(X)<=log2M
2、证明如果观察到一个序列的元素为iid分布,则该序列的熵等于一阶熵。
证:
由于熵H(X)=limn→∞(1/n)*Gn
Gn=-∑i1=1i1=m∑i2=1i2=m.....∑in=1in=mP(X1=i1,X2=i2,....Xn=in)*logP(X1=i1,X2=i2,....Xn=in)
又该序列被观察到每个元素是独立同(idd)分布的
则Gn=-n∑i1=1i1=mP(X1=i1)*logP(X1=i1),则
H(X)=-∑P(X1=i1)*logP(X1=i1)为一阶熵。
3.给定符号集A{a1,a2,a3,a4},求以下条件下的一阶熵:
(a) p(a1)=p(a2)=p(a3)=p(a4)=1/4
Hmax=logM=log24=2
(b) p(a1)=1/2,p(a2)=1/4, p(a3)=p(a4)=1/8
H=-∑p(ai)logp(ai)=-1/2*log1/2-1/4*log1/4-2*1/8*log1/8=7/4
(c) p(a1)=0.505, p(a2)=1/4, p(a3)=1/8, p(a4)=0.12
H=-∑p(ai)logp(ai)=-0.505*log0.505-1/4*log1/4-1/8*log1/8-0.12*log0.12
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原文地址:http://www.cnblogs.com/SZXYF/p/5866791.html