计算机科学丛书：信息论基础（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 科弗（Cover），[美] 托马斯（Thomas） 著，阮吉寿，张华 译

图书标签:

• 信息论
• 计算机科学
• 通信原理
• 编码理论
• 数据压缩
• 熵
• 信道容量
• 随机过程
• 机器学习
• 理论基础

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111220404

版次：1

商品编码：10058241

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-01-01

用纸：胶版纸

页数：439

编辑推荐

　　

　　《信息论基础》（原书第2版）适合作为电子工程、统计学以及电信方面的高年级本科生和研究生的信息论基础教程教材，也可供研究人员和专业人士参考。

内容简介

　　《信息论基础》（原书第2版）是信息论领域中一本简明易懂的教材。主要内容包括：熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。《信息论基础》（原书第2版）还对网络信息论和假设检验等进行了介绍，并且以赛马模型为出发点，将对证券市场的研究纳入了信息论的框架，从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。　
　　《信息论基础》（原书第2版）第2版依然保持了第1版清晰。引人深思的写作风格。读者可以又一次获得数学，物理学。统计学以及信息论方面的综合知识。..
　　关于信息论的主题包括熵、数据压缩。信道容量。率失真。网络信息论以及假设检验等领域的详细介绍，旨在为读者在理论研究和应用方面打下坚实的基础。在每章结束前提供了习题集和要点总结以及主要论点的历史回顾。
　　《信息论基础》（原书第2版）是电子工程。统计学以及电信方面的高年级本科生和研究生学习信息论基础课程的理想教材。

内页插图

目录

译者序
第2版前言
第1版前言
第2版致谢
第1版致谢
第1章 绪论与概览
第2章 熵、相对熵与互信息
2.1 熵
2.2 联合熵与条件熵
2.3 相对熵与互信息
2.4 熵与互信息的关系
2.5 熵、相对熵与互信息的链式法则
2.6 Jensen不等式及其结果
2.7 对数和不等式及其应用
2.8 数据处理不等式
2.9 充分统计量
2.10 费诺不等式
要点
习题
历史回顾
第3章 渐近均分性
3.1 渐近均分性定理
3.2 AEP的推论：数据压缩
3.3 高概率集与典型集
要点
习题
历史回顾.
第4章 随机过程的熵率
4.1 马尔可夫链
4.2 熵率
4.3 例子：加权图上随机游动的熵率
4.4 热力学第二定律
4.5 马尔可夫链的函数
要点
习题
历史回顾
第5章 数据压缩
5.1 有关编码的几个例子
5.2 Kraft不等式
5.3 最优码
5.4 最优码长的界
5.5 惟一可译码的Kraft不等式
5.6 赫夫曼码
5.7 有关赫夫曼码的评论
5.8 赫夫曼码的最优性
5.9 Shannon-Fano-Elias编码
5.10 香农码的竞争最优性
5.11 由均匀硬币投掷生成离散分布
要点
习题
历史回顾
第6章 博弈与数据压缩
6.1 赛马
6.2 博弈与边信息
6.3 相依的赛马及其熵率
6.4 英文的熵
6.5 数据压缩与博弈
6.6 英文的熵的博弈估计
要点
习题
历史回顾
第7章 信道容量
7.1 信道容量的几个例子
7.1.1 无噪声二元信道
7.1.2 无重叠输出的有噪声信道
7.1.3 有噪声的打字机信道
7.1.4 二元对称信道
7.1.5 二元擦除信道
7.2 对称信道
7.3 信道容量的性质
7.4 信道编码定理预览
7.5 定义
7.6 联合典型序列
7.7 信道编码定理
7.8 零误差码
7.9 费诺不等式与编码定理的逆定理
7.10 信道编码定理的逆定理中的等式
7.11 汉明码
7.12 反馈容量
7.13 信源信道分离定理
要点
习题
历史回顾
第8章 微分熵
8.1 定义
8.2 连续随机变量的AEP
8.3 微分熵与离散熵的关系
8.4 联合微分熵与条件微分熵
8.5 相对熵与互信息
8.6 微分熵、相对熵以及互信息的性质
要点
习题
历史回顾
第9章 高斯信道
9.1 高斯信道：定义
9.2 高斯信道编码定理的逆定理
9.3 带宽有限信道
9.4 并联高斯信道
9.5 高斯彩色噪声信道
9.6 带反馈的高斯信道
要点
习题
历史回顾
第10章 率失真理论
10.1 量化
10.2 定义
10.3 率失真函数的计算
10.3.1 二元信源
10.3.2 高斯信源
10.3.3 独立高斯随机变量的同步描述
10.4 率失真定理的逆定理
10.5 率失真函数的可达性
10.6 强典型序列与率失真
10.7 率失真函数的特征
10.8 信道容量与率失真函数的计算
要点
习题
历史回顾
第11章 信息论与统计学
11.1 型方法
11.2 大数定律
11.3 通用信源编码
11.4 大偏差理论
11.5 Sanow定理的几个例子
11.6 条件极限定理
11.7 假设检验
11.8 Chernoff-Stein引理
11.9 Chemoff信息
11.10 费希尔信息与Cramer-Rao不等式
要点
习题
历史回顾
第12章 最大熵
12.1 最大熵分布
12.2 几个例子
12.3 奇异最大熵问题
12.4 谱估计
12.5 高斯过程的熵率
12.6 Burg最大熵定理
要点
习题
历史回顾
第13章 通用信源编码
13.1 通用码与信道容量
13.2 二元序列的通用编码
13.3 算术编码
13.4 Lempel-Ziv编码
13.4.1 带滑动窗口的Lernpel-Ziv算法
13.4.2 树结构Lernpel-Ziv算法
13.5 Lempel-Ziv算法的最优性
13.5.1 带滑动窗口的Lempel-Ziv算法
13.5.2 树结构Lempel-Ziv压缩的最优性
要点
习题
历史回顾
第14章 科尔莫戈罗夫复杂度
14.1 计算模型
14.2 科尔莫戈罗夫复杂度：定义与几个例子
14.3 科尔莫戈罗夫复杂度与熵
14.4 整数的科尔莫戈罗夫复杂度
14.5 算法随机序列与不可压缩序列
14.6 普适概率
14.7 科尔莫戈罗夫复杂度
14.8 Ω
14.9 万能博弈
14.10 奥克姆剃刀
14.11 科尔莫戈罗夫复杂度与普适概率
14.12 科尔莫戈罗夫充分统计量
14.13 最短描述长度准则
要点
习题
历史回顾
第15章 网络信息论
15.1 高斯多用户信道
15.1.1 单用户高斯信道
15.1.2 阴个用户的高斯多接人信道
15.1.3 高斯广播信道
15.1.4 高斯中继信道
15.1.5 高斯干扰信道
15.1.6 高斯双程信道
15.2 联合典型序列
15.3 多接人信道
15.3.1 多接人信道容量区域的可达性
15.3.2 对多接人信道容量区域的评述
15.3.3 多接人信道容量区域的凸性
15.3.4 多接人信道的逆定理
15.3.5 m个用户的多接人信道
15.3.6 高斯多接人信道
15.4 相关信源的编码
15.4.1 Slepian-wolf定理的可达性
15.4.2 Slepian-Wolf定理的逆定理
15.4.3 多信源的Slepian-Wolf定理
15.4.4 Slepian-Wolf编码定理的解释
15.5 Slepian-Wolf编码与多接人信道之间的对偶性
15.6 广播信道
15.6.1 广播信道的定义
15.6.2 退化广播信道
15.6.3 退化广播信道的容量区域
15.7 中继信道
15.8 具有边信息的信源编码
15.9 具有边信息的率失真
15.10 一般多终端网络
要点
习题
历史回顾
第16章 信息论与投资组合理论
16.1 股票市场：一些定义
16.2 对数最优投资组合的库恩-塔克特征
16.3 对数最优投资组合的渐近最优性
16.4 边信息与增长率
16.5 平稳市场中的投资
16.6 对数最优投资组合的竞争最优性
16.7 万能投资组合
16.7.1 有限期万能投资组合
16.7.2 无限期万能投资组合
16.8 Shanon-McMillan-Breiman定理(广义渐近均分性质)
要点
习题
历史回顾
第17章 信息论中的不等式
17.1 信息论中的基本不等式
17.2 微分熵
17.3 熵与相对熵的界
17.4 关于型的不等式
17.5 熵的组合界
17.6 子集的熵率
17.7 熵与费希尔信息
17.8 熵幂不等式与布伦-闵可夫斯基不等式
17.9 有关行列式的不等式
17.10 关于行列式的比值的不等式
要点
习题
历史回顾
参考文献
索引

前言/序言

《信息论基础（原书第2版）》 一部严谨而深刻的信息学经典，引领读者穿越信息世界的奥秘 在当今信息爆炸的时代，理解信息的本质、量化信息、以及如何在复杂系统中高效地传输和存储信息，已成为科学、工程乃至社会发展的基石。作为计算机科学领域的权威丛书之一，《信息论基础（原书第2版）》以其深厚的理论根基、严谨的逻辑体系和广泛的应用前景，为读者提供了一次深入探索信息世界核心原理的绝佳机会。本书不仅是计算机科学专业人士的必备参考，更是任何渴望理解数字时代底层逻辑的求知者的宝贵财富。 本书的作者，信息论领域的奠基人之一，凭借其敏锐的洞察力和精湛的数学工具，将抽象的信息概念转化为清晰、可操作的理论框架。第二版在保留原书精华的基础上，进行了更新和拓展，不仅涵盖了信息论的经典内容，还融入了近年来该领域的新进展，使其在理论的深度和广度上都达到了新的高度。 核心内容与独特视角： 《信息论基础（原书第2版）》的核心在于其对“信息”这一基本概念的严谨定义和量化。本书首先从概率论的角度出发，引入了“信息量”的概念，并通过香农熵（Shannon Entropy）这一核心工具，为信息的随机性、不确定性和平均信息量提供了一个数学上的度量。这种度量方式是理解后续所有理论的关键，它使得我们能够将直观的信息概念转化为可以精确分析和计算的数值。 在构建了信息量化的基础后，本书深入探讨了“信源编码”（Source Coding）理论。这部分内容主要关注如何高效地表示和存储信息，即“数据压缩”的理论基础。读者将学习到如何设计最优的编码方案，以最大限度地减少信息的冗余，从而在存储和传输过程中节省资源。本书详细介绍了霍夫曼编码（Huffman Coding）、香农-费诺编码（Shannon-Fano Coding）等经典算法，并探讨了它们在实际应用中的优缺点。此外，它还触及了更先进的编码技术，为读者提供了数据压缩技术的全面视角。 信息传输是信息论的另一个重要分支，本书在此部分进行了详尽的阐述，重点是“信道编码”（Channel Coding）理论。在现实世界中，信息传输往往伴随着噪声和干扰，导致信息的失真和丢失。信道编码的目标就是在这些不可避免的错误中，尽可能地恢复原始信息。本书详细介绍了纠错码（Error-Correcting Codes）的原理，包括汉明码（Hamming Codes）、卷积码（Convolutional Codes）以及更强大的Turbo码和LDPC码等。通过对这些编码方法的分析，读者将深刻理解如何在信道容量的限制下，实现可靠的信息传输，这对于通信系统、存储设备乃至分布式计算等领域至关重要。 本书的另一大亮点在于其对“信道容量”（Channel Capacity）概念的深入剖析。信道容量是信息论中的一个核心定理——香农第二定理（Shannon's Second Theorem）——所定义的，它表明了在一个特定噪声信道上，能够可靠传输信息的最大速率。这个概念不仅是信息论的理论基石，也是工程设计的指导原则。本书通过数学推导和直观解释，帮助读者理解信道容量的计算方法及其意义，以及如何通过编码和解码技术来逼近这一理论极限。 深厚的理论体系与严谨的数学证明： 《信息论基础（原书第2版）》的卓越之处在于其严谨的数学论证和清晰的逻辑结构。本书并非简单罗列公式，而是通过一步步的推导，将复杂的概念层层剥开，展示其内在的数学联系。对于概率论、随机过程和傅里叶分析等必要的数学工具，本书给予了充分的介绍和应用，确保读者能够理解并掌握信息论的数学基础。 作者在阐述每一个理论时，都力求逻辑的严密性和证明的完整性。例如，在证明香农第一定理（信源编码定理）和第二定理（信道编码定理）时，本书会提供详尽的数学证明过程，让读者不仅知其然，更知其所以然。这种严谨的态度使得本书成为学术研究和高级学习的可靠参考。 广泛的应用价值与启迪： 信息论的理论并非空中楼阁，而是具有极其广泛的实际应用。《信息论基础（原书第2版）》在介绍理论的同时，也密切关注其在各个领域的应用。 通信系统： 从移动通信到卫星通信，信息论是设计高效、可靠通信系统的根本理论。理解信道容量和纠错码，对于设计下一代高速、低功耗的通信技术至关重要。 数据存储： 硬盘、闪存等存储介质的可靠性和容量都与信息论紧密相关。纠错码技术确保了数据的完整性，而数据压缩技术则提高了存储密度。 机器学习与人工智能： 信息论的概念，如熵、互信息（Mutual Information）等，在机器学习中有着广泛的应用，例如用于特征选择、模型评估、以及理解神经网络的训练过程。 计算机科学： 在算法分析、数据结构设计、以及分布式系统等方面，信息论的思想也提供了独特的视角和工具。 统计学与信号处理： 信息论与统计学和信号处理领域有着深刻的联系，例如在参数估计、信号恢复等方面。 本书通过大量的例子和案例分析，将抽象的理论与实际应用紧密联系起来，帮助读者理解信息论是如何驱动现代科技发展的。它不仅教授知识，更培养读者用信息论的思维去分析和解决问题的能力。 为未来学习与研究打下坚实基础： 《信息论基础（原书第2版）》为读者构建了一个全面、深入的信息论知识体系。对于计算机科学、电子工程、通信工程、统计学等相关专业的学生而言，本书是奠定坚实理论基础的绝佳选择。它能够帮助学生理解更高级的课程内容，并为未来的研究和开发工作提供必要的理论支撑。 本书的第二版更新内容，例如对现代编码技术（如Turbo码、LDPC码）的介绍，以及对信息论在量子计算、生物信息学等新兴领域的潜在应用的探讨，都使得本书更具前瞻性。它不仅回顾了信息论的辉煌历史，更指明了其未来的发展方向。 阅读体验与建议： 阅读《信息论基础（原书第2版）》需要一定的数学基础，特别是概率论和微积分。建议读者在阅读前复习相关的数学知识，或者在阅读过程中同步查阅。本书的语言严谨而精确，虽然有时篇幅较长，但其逻辑清晰，循序渐进。建议读者在学习过程中，勤于思考，多做练习，将理论与实际问题结合起来。 对于希望深入理解信息世界，掌握现代信息技术核心原理的读者，《信息论基础（原书第2版）》无疑是一部不容错过的经典之作。它不仅是一本书，更是一扇通往信息科学殿堂的钥匙，开启一段充满智慧与发现的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这次购书经历，完全是出于我最近在工作上遇到的一些瓶颈。我从事的是一个与数据分析紧密相关的行业，虽然日常工作离不开各种数据，但我总感觉自己对数据背后的“信息”这两个字缺乏一种深刻的理解。很多时候，即使数据量巨大，但如果不能有效地提炼出有价值的信息，那么这些数据就如同废铜烂铁。我希望这本书能够为我提供一套全新的思维框架，帮助我理解如何从海量数据中抽取最关键的信息，如何量化信息的价值，以及如何评估不同数据源的“信息量”。书中关于信息编码和压缩的章节，我尤其感兴趣，因为这直接关系到数据存储和传输的效率，而效率恰恰是我在工作中需要不断优化的一个重要方面。我希望这本书能够讲解清楚信息熵、互信息等核心概念，并且能够结合实际的应用案例，让我看到这些抽象的概念是如何在现实世界中发挥作用的。我不太追求纯理论的推导，更希望它能给我带来一些启发性的思考，让我能够将书本上的知识融会贯通，应用到实际的数据分析工作中，解决我目前面临的难题。

评分☆☆☆☆☆

一本厚实的著作，封面设计简洁却透露着学术的庄重，吸引着我这个对信息世界充满好奇的探索者。拿到这本书，我的第一感受是它似乎承载着某种核心的真理，等待着我去揭开神秘的面纱。我一直对信息如何被编码、传输、存储以及如何被理解和处理感到着迷，而这本书的标题——“信息论基础”——正是指向了这个我渴望深入了解的领域。在信息爆炸的时代，理解信息的本质，掌握信息的规律，无疑是提升认知、解决复杂问题的关键。我希望这本书能够带我穿越纷繁复杂的现象，直达信息最本质的逻辑，让我不再停留在表面的感性认识，而是能用严谨的数学和理论工具去审视和分析我所接触到的各种信息。从日常生活中的文字、图片、声音，到更宏观的通信系统、数据压缩，甚至到更深奥的生物信息学和人工智能，我都觉得信息论的基础知识是绕不开的基石。我期待书中能够系统地梳理这些概念，用清晰易懂的方式讲解那些我可能觉得艰深的理论，让我能够真正地“掌握”信息论，而不是“知道”它。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我被它厚实的体量和严谨的标题所吸引。作为一名在通信工程领域摸爬滚打多年的工程师，我深知信息论在现代通信系统设计中的重要性。我希望这本书能够对我现有的知识体系进行一次系统性的梳理和深化。我尤其希望它能在纠错码、信道编码、交织等章节提供更深入的理论分析和数学推导，帮助我理解这些技术背后的精妙之处，以及它们如何能够有效地克服信道干扰，保证信息传输的可靠性。同时，我也对信息论在信息安全领域的应用很感兴趣，比如它如何与密码学相结合，构建更安全的通信协议。我期待这本书能够提供一些前沿的研究方向和应用案例，为我未来的技术创新提供灵感。虽然我具备一定的数学基础，但依然希望书中在讲解过程中能有清晰的图示和生动的例子，帮助我更好地理解那些复杂的数学模型。总而言之，我希望这本书能成为我职业生涯中一个重要的参考工具，帮助我解决实际工程问题，并不断提升我的专业能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个对事物底层原理充满好奇的人，尤其是在信息传播日益发达的今天，我总忍不住去思考：信息到底是什么？它如何被衡量？又如何才能高效地传递？这种好奇心驱使我找到了这本《信息论基础》。我对这本书的期待，更侧重于它能否像一把钥匙，打开我理解信息世界的一扇门。我希望书中能够系统地介绍信息论的发展历程，让我了解这个学科是如何从无到有，逐步建立起一套严谨的理论体系的。同时，我也非常期待能够深入理解像“信息熵”这样的核心概念，它究竟是如何量化不确定性的，以及这个概念在不同领域的应用，比如在数据压缩、误码率分析等方面。我希望这本书能够逻辑清晰，循序渐进，即使对于初学者也能轻松上手，而不是上来就堆砌复杂的数学公式。我更喜欢那些能够解释“为什么”的书，它能让我明白每一个理论提出的背景和意义，而不是仅仅告诉你“是什么”。

评分☆☆☆☆☆

一本偶然的机会，我翻阅了一篇关于机器学习的文章，里面频繁提到了“信息论”这个词。对于一个刚刚开始接触人工智能和数据科学领域的新手来说，这无疑是一个陌生的概念，但又显得异常重要。我感觉自己就像站在一座大山的脚下，而“信息论”似乎是通往山顶的唯一路径。我希望这本书能够成为我的向导，带领我一步步攀登。我期待它能用最基础的语言，讲解信息论的核心概念，比如什么是信息，如何度量信息，以及信息是如何在不同系统之间传递的。我特别关注信息编码、信道容量以及信源编码等内容，因为我知道这些是构建现代通信系统和数据压缩算法的关键。我希望书中能够提供一些直观的例子，帮助我理解那些可能有些抽象的数学公式，让我不仅仅是死记硬背，而是真正地理解其背后的逻辑。读完这本书，我希望自己能够对信息论有一个清晰的认识，并且能够初步理解它在机器学习、人工智能等前沿技术中的应用，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

吴军大师推荐的信息论专业教材，业界大牛撰写的，粗粗翻阅了下目录，信息量很大！

评分☆☆☆☆☆

好书一本，多看有益，加油学习！

评分☆☆☆☆☆

送来的时候一个角儿的塑封破了，整个角儿都折了，弄得非常难看

评分☆☆☆☆☆

书的纸张质量挺好，内容也比较充实，适合初学者。

评分☆☆☆☆☆

书很好，，包装很仔细，，印刷也很好，希望可以有用。

评分☆☆☆☆☆

好好学习就靠它了

评分☆☆☆☆☆

好书一本，多看有益，加油学习！

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

数学之美之后买的配套