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文档简介

2023/1/101第二章：信息量和熵§2.1离散型随机变量的非平均信息量（事件的信息量）§2.2离散型随机变量的平均自信息量（熵）§2.4离散型随机变量的平均互信息量§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵§2.6凸函数与(离散型随机变量的)平均互信息量的凸性2023/1/102§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵定义2.5.1

给定二维连续型随机变量{(X,Y),f(X,Y)(x,y)}（因此就给定了两个连续型随机变量{X,fX(x)}和{Y,fY(y)}）。事件x∈X与事件y∈Y的互信息量定义为定义2.5.2

给定二维连续型随机变量{(X,Y),f(X,Y)(x,y)}（因此就给定了两个连续型随机变量{X,fX(x)}和{Y,fY(y)}）。X与Y的平均互信息量定义为2023/1/103§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵平均互信息量的性质

1、I(X;Y)≥0。2、对称性：I(X;Y)=I(Y;X)。3、信息处理定理：对于如下的系统串联有I(X;Y)≤I(X;Z)。2023/1/104§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵（连续型随机变量为什么不能类似地定义平均自信息量——熵？这是因为，连续型随机变量的事件有无穷多个，每个事件发生的概率无穷小。如果类似地定义熵，则熵是无穷大。因此只能定义所谓“相对熵”，而“相对熵”的直观合理性大打折扣）相对熵的定义

给定连续型随机变量{X,fX(x)}。X的相对熵定义为2023/1/105§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵例2.5.2设X~U(a,b)，求X的相对熵（我们将发现，X的相对熵未必非负）。2023/1/106§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵例2.5.3设X~N(m,σ2)，求X的相对熵（我们将发现，X的相对熵未必非负）。2023/1/107§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵2023/1/108§2.5连续型随机变量的平均互信息量和相对熵相对熵的极大化（已知：当离散型随机变量X的事件有K个时，H(X)≤logaK；只有当X服从等概分布时才有H(X)=logaK）定理2.5.1

若连续型随机变量X的取值范围在区间(-M,M)之内，则Hc(X)≤loga2M；只有当X服从U(-M,M)分布时才有Hc(X)=loga2M。定理2.5.2

若连续型随机变量X的方差等于σ2，则Hc(X)≤(1/2)loga(2πeσ2)；只有当X服从N(m,

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