信息论基础(原书第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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THOMASM.COVER 著

图书标签:

• 信息论
• 通信原理
• 编码理论
• 概率论
• 统计学
• 机器学习
• 数据压缩
• 信号处理
• 数字通信
• 理论基础

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111220404

商品编码：1027111510

出版时间：2008-03-01

作  者:THOMAS M.COVER 著作 定  价:58 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2008年03月01日 装  帧:平装 ISBN:9787111220404 ●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
●部分目录

内容简介

本书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。
本书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，将对证券市场豹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。
    本书适合作为电子工程、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。

《信息论基础》（原书第2版）图书简介 核心内容预警： 这本《信息论基础》（原书第2版）并非一本简单的数学教科书，它更像是一扇通往信息世界奥秘的大门，带领读者穿越由数学语言编织的严谨逻辑，深入理解信息的本质、度量、传输以及压缩的根本原理。它将激发你对通信、计算、编码、统计乃至生命科学等诸多领域产生全新的认知角度。 内容深度剖析： 本书围绕信息论的两大基石——熵（Entropy）和信道容量（Channel Capacity）——展开，层层递进，构建起一个宏大而精巧的理论体系。 第一部分：信息的度量——熵的深刻揭示 信息量与不确定性： 什么是信息？如何量化它？本书开篇即引入“信息量”的概念，将其与事件发生的不确定性紧密相连。一个低概率事件的发生，比一个高概率事件的发生，更能传递更多的信息。这种直观的理解，通过数学的严谨表达，演化为信息论的核心度量——熵。 熵的定义与性质： 读者将学习到如何计算离散随机变量的熵，理解它代表了该变量所有可能取值所包含的平均信息量，即其固有的不确定性。熵的非负性、最大值（均匀分布时取最大）等性质，都将得到详尽的阐释，帮助读者建立对熵的深刻直观认识。 联合熵、条件熵与互信息： 随着讨论的深入，本书将引出多个随机变量之间的信息关系。联合熵衡量了多个随机变量共同的不确定性；条件熵则是在已知某个随机变量取值的情况下，另一个随机变量的剩余不确定性。 条件熵的意义： 想象一下，你正在猜测一个朋友今天穿的衣服颜色。如果你知道今天的天气是阴天（已知信息），那么你猜测衣服颜色的不确定性（条件熵）可能就会比完全不知道天气时（熵）要小。这直观地说明了条件熵能够量化“已知”所带来的“确定性”。 互信息： 这是一个至关重要的概念，它衡量了两个随机变量之间共享的信息量，或者说，一个随机变量的取值能够减少另一个随机变量多少不确定性。互信息为理解变量之间的关联性提供了强大的工具。例如，在通信系统中，发送的信号与接收到的信号之间的互信息，就直接关系到通信的有效性。 链式法则与信息流： 熵的链式法则进一步扩展了我们对信息量计算的理解，允许我们通过分解复杂系统来计算联合信息量。这为分析复杂信息流和多变量系统奠定了基础。 第二部分：信息的传输——信道容量的探索 信道模型： 本书将信息传输的过程抽象为“信道”模型。信道是信息从发送端到接收端的媒介，它可能引入噪声，导致信息失真。本书会介绍不同类型的信道，如离散无记忆信道（DMC）、连续信道等。 信道容量： 这是信息论中最具影响力的概念之一。信道容量定义了在特定信道中，能够以任意低的错误率可靠传输信息的最大速率。它是一个信道的“带宽”上限，一个由香农提出的根本性结论。 香农的伟大洞见： 香农证明了，只要信息传输速率低于信道容量，就存在一种编码方案，可以实现任意低的错误概率。反之，如果速率高于容量，那么错误率必然会随着速率的增加而急剧上升。这个结论不仅是理论上的突破，也为实际通信系统的设计提供了坚实的理论指导。 计算信道容量： 书中将详细介绍如何计算不同类型信道的容量，例如，离散无记忆信道的容量是所有可能的输入概率分布下，输入与输出之间的互信息的最大值。 噪声与编码： 噪声是信息传输中的敌人。本书将探讨噪声对信息传输的影响，并引出信道编码的概念。信道编码的目的是在信息中加入冗余，从而在接收端能够检测甚至纠正由噪声引起的错误。 信源编码与数据压缩： 与信道编码不同，信源编码的目的是移除信息中的冗余，实现数据的压缩，以更有效的方式存储和传输信息。 无损压缩： 读者将学习到如何通过信源编码实现无损压缩，即在不丢失任何原始信息的前提下减小数据量。 平均码长与熵的界限： 本书将证明，任何无损信源编码方案的平均码长都不可能低于信源的熵。这意味着，熵是数据压缩的理论极限，我们无法无损地将数据压缩到比其熵所代表的信息量更小的程度。 第三部分：理论的拓展与应用 率失真理论（Rate-Distortion Theory）： 当允许一定程度的信息损失时，我们可以在数据压缩方面取得更大的进展。率失真理论研究的是在满足一定失真度的情况下，能够以多大的速率进行有效编码。这在图像、音频和视频压缩等领域至关重要。 纠错码（Error-Correcting Codes）： 本书将深入探讨各种纠错码的原理和构造，包括但不限于： 线性分组码（Linear Block Codes）： 如汉明码（Hamming codes），它们结构清晰，易于理解和实现。 卷积码（Convolutional Codes）： 适用于连续数据流的编码，在无线通信中应用广泛。 Turbo码和LDPC码（Low-Density Parity-Check Codes）： 这些现代的纠错码技术，以其接近香农极限的优异性能，极大地推动了通信系统的发展。 信息论的应用领域： 本书的价值不仅在于理论本身的严谨与优美，更在于其广泛的应用。读者将看到信息论的原理如何在以下领域发挥核心作用： 通信系统： 从无线通信到光纤通信，信息论是设计高效、可靠通信系统的基石。 数据存储： 硬盘、闪存等存储介质的可靠性设计，离不开纠错码技术。 计算机科学： 算法分析、数据压缩、密码学等都与信息论有着深刻的联系。 统计学与机器学习： 贝叶斯推断、模型选择、特征选择等都可以从信息论的角度获得新的理解。 生物学： DNA序列分析、神经科学等领域也开始借鉴信息论的工具和思想。 学习体验与风格： 本书以数学为语言，但其叙述风格力求清晰、逻辑严谨，并通过大量的例题和图示来辅助理解。作者深厚的学术功底和丰富的教学经验，使得复杂的概念能够以一种易于接受的方式呈现。读者需要具备一定的数学基础，特别是概率论和线性代数，但书中会适时回顾和讲解必要的数学工具，以确保读者能够顺利地掌握核心内容。 本书适合哪些读者： 电子工程、通信工程、计算机科学专业的学生： 这是入门信息论的必读书籍，能够为后续更深入的学习打下坚实的基础。 对信息理论、通信系统、数据压缩、机器学习等领域感兴趣的研究者和从业人员： 本书能够帮助您理解这些领域的理论根源和核心原理。 任何希望深入理解信息本质、量化信息、探索信息传输极限的求知者： 如果你对“信息”这个概念本身充满好奇，并希望以一种严谨而深刻的方式去理解它，那么这本书将是你的理想选择。 总结： 《信息论基础》（原书第2版）是一部经典之作，它以其严谨的数学框架、深刻的理论洞察和广泛的应用价值，成为了信息论领域不可或缺的教材。它不仅仅是一本书，更是一次智识的探索之旅，将带领你领略信息世界的壮丽风光，并为你打开通往无限可能的大门。通过阅读本书，你将获得理解现代信息社会运转机制的强大理论武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我留下最深刻印象的是它那种“刨根问底”的精神。它不仅仅满足于给出结论，而是非常细致地探讨了每个结论背后的数学原理和逻辑推导。例如，在讲解信道容量的时候，它会详细地分析不同噪声模型对容量的影响，以及如何通过编码来逼近香农极限。这种深入的钻研态度，让我对信息论这个学科有了更全面的认识。当然，这种深度也意味着它的阅读门槛相对较高。我发现自己阅读的速度并不快，经常需要停下来，反复思考书中的每一个论证。对于一些高级的概念，比如随机过程和信息论的联系，我目前还只是一个初步的了解。我希望将来有机会能更系统地学习这部分内容，因为我觉得这部分与机器学习等领域有很强的关联性。这本书对我来说，更像是一块需要反复打磨的璞玉，每次阅读都能发现新的价值，但要完全掌握，还有很长的路要走。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的语言风格对我来说挑战不小。它非常注重数学的严谨性，公式和符号的使用非常密集，对于非数学专业背景的人来说，理解起来会比较吃力。我记得我刚开始读的时候，被大量的数学推导看得有些头晕。它不像那些通俗易懂的技术读物，能够用很多生活化的例子来解释复杂的概念。这本书更像是给已经有一定数学基础的人准备的“硬菜”。我个人对信息论的某些概念，比如信息熵、互信息等，非常感兴趣，因为它们似乎与我的工作内容有所关联。但是，想要真正掌握这些概念，并且能够灵活运用，确实需要投入比我目前预期的更多的时间和精力。我尝试着在阅读过程中，结合一些其他的参考资料，比如一些在线的课程或者更通俗的解释，来辅助理解。这种“啃硬骨头”的学习方式，虽然过程比较缓慢，但每当我能理解书中的一个关键推导时，那种成就感还是非常大的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我书架上占有一席之地，但说实话，我并没有真正深入阅读其中的每一个公式和证明。我更喜欢把它当作一本“参考书”或者说“灵感来源”。当我遇到一些关于信息编码、信道容量、压缩算法等问题时，我会习惯性地翻开它。书中的概念虽然抽象，但它提供了一个非常系统和严谨的框架。例如，当我思考如何更有效地存储和传输数据时，熵这个概念就会浮现在脑海，而这本书恰恰是理解熵的根源。虽然我可能无法立刻复现书中的所有推导，但它所建立的理论基础，让我对这些实际应用有了更深层次的理解。有时候，即使只是看目录，都能让我想到新的研究方向或者解决问题的不同角度。我尤其欣赏它对信息作为一种物理量的定义，这在很多时候能帮助我跳出传统的工程思维，从更本质的角度去审视问题。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本哲学著作，探讨了信息本身的奥秘，虽然我还没有完全参透。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，更多的是出于一种“知识储备”的心理。我知道信息论在现代通信、计算机科学，甚至人工智能领域都扮演着至关重要的角色，所以我想至少要对它的核心思想有所了解。这本书的理论深度确实令人印象深刻，从香农的经典定义开始，层层递进，构建了一个宏大的理论体系。我花了不少时间试图理解一些关键的定理，比如信源编码定理和信道编码定理。这些定理的数学表述固然严谨，但也确实需要投入相当的精力去消化。我尝试着跟着书中的例子一步一步推导，但很多时候，我发现自己对某些数学技巧的掌握还不够熟练，导致理解上出现了一些障碍。尽管如此，我并没有完全放弃。我更倾向于把它当作一个长期学习的目标，时不时地拿出来，回顾一下之前学过的部分，或者重点关注某个对我当前项目有帮助的章节。我希望通过这样的方式，能够逐步建立起对信息论的扎实理解，而不是期望一口吃个胖子。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，更像是一种“精神上的洗礼”。它所构建的数学模型，让我看到了信息在本质上的统一性和普适性。从最基本的比特到复杂的压缩算法，再到信道传输的极限，都围绕着信息量这个核心概念展开。我并不是一个数学家，所以我无法完全理解书中的所有数学推导，但我能感受到它背后那种简洁而强大的逻辑。我经常会在思考问题的时候，尝试着从信息论的角度去解读。比如，在分析一个数据处理流程时，我会思考信息是如何被编码、转换和传输的，其中是否存在效率的提升空间，以及可能存在的“信息瓶颈”。这本书让我意识到，信息不仅仅是数据，它更是一种可以量化、可以分析、甚至可以优化的“物理量”。虽然我无法说完全掌握了书中的所有知识，但它已经深刻地影响了我思考问题的方式，让我对“信息”这个概念有了更深邃的理解，并且在解决实际问题时，能够多了一个强大的理论工具箱。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

课程需要，很不错，可惜是在京东做活动前买的！

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，应该是正版

评分☆☆☆☆☆

非常好的书，国外的书一般来说都比较不错，不绕弯，不装。

评分☆☆☆☆☆

正版，不错

评分☆☆☆☆☆

书的纸张质量很差!真是不能贪便宜!

评分☆☆☆☆☆

还不错的

评分☆☆☆☆☆

课程需要，很不错，可惜是在京东做活动前买的！