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      信息熵的介紹及應(yīng)用

      2013-09-03 06:32:24田源
      關(guān)鍵詞:信息量信息熵不確定性

      田源

      【摘 要】以信息論的概念及其應(yīng)用探討為目的,首先通過提出想要對“信息”這一概念進(jìn)行量化的想法,介紹了“信息量”概念的提出以及完善到“信息熵”的過程,進(jìn)而介紹了“信息熵”的概念,簡述了信息論這一學(xué)科的啟蒙和發(fā)展。通過一個友誼賽比賽結(jié)果的例子貫穿了文章前半部文,并且運用信息量以及信息熵的計算方法對結(jié)果進(jìn)行了計算和比較;在文章后半部分提出了一個經(jīng)典問題,首先給出了一個信息熵極值定理的證明,之后運用信息熵的理論給出了這一問題的解決方法。

      【關(guān)鍵詞】信息 信息量 信息熵 不確定性 概率

      【中圖分類號】C931.6【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A【文章編號】1672-5158(2013)07-0512-02

      1、信息量化及信息熵的提出

      1.1 信息的量化

      通常情況下我們無法準(zhǔn)確感知“信息”(Information)這個抽象詞語。而能夠被量化的事物永遠(yuǎn)比只能被抽象形容的事物更加容易被人們理解和接受。例如,“今天一場足球友誼賽的比分是巴西4:0德國”就比“今天巴西在決賽上大勝德國隊”更加能引起聽者的共鳴。由此可見,若“信息”這一抽象概念能夠被量化,將十分有助于我們理解它的深刻含義。

      1.2 信息熵的提出

      依然以上述友誼賽為例,假設(shè)甲乙丙三人都是球迷,當(dāng)天的球賽甲因為有事而沒有看到,此時他向乙、丙二人詢問結(jié)果。乙說:“球賽不是平局”。丙說:“巴西隊贏了”。顯然,乙所提供的信息只能幫助甲排除掉兩隊平局的情況,而丙提供的信息則幫助甲排除了“兩隊踢平”和“德國隊勝”這兩種情況,從而提供了比乙更多的信息。通過這個例子,丙因為幫甲縮小了可能的范圍而提供了更多的信息。在數(shù)學(xué)上,我們把這稱為消除“不確定性”(Uncertainty)。很顯然,信息的量化過程極有可能與不確定性相關(guān)。

      1928年,R.V.L.哈特萊首先提出信息定量化的初步設(shè)想,他將消息數(shù)的對數(shù)定義為“信息量”(information content)。若信源有m種消息,且每個消息是以相等可能產(chǎn)生的,則該信源的信息量可表示為I=log m。至于為什么用對數(shù)作為信息量的計算,隨后的香農(nóng)(C.E.Shannon)在他的論文“通信的數(shù)學(xué)理論(A Mathematical Theory of Communication)”中給出了解釋。

      事實上,R.V.L.哈特萊對信息量的定義過于理想化,因為在現(xiàn)實中,絕大多數(shù)的信源輸出的消息都是隨機(jī)的,即是說“信源有m種消息,且每個消息是以相等可能產(chǎn)生的”這種情況是極少存在的。直到1948年香農(nóng)( C. E. Shannon)提出了“信息熵”(entropy of information)的概念,奠定了“信息論”這一新學(xué)科的基礎(chǔ),才完善了“信息量”的概念。

      2、香農(nóng)的信息論理念

      2.1 香農(nóng)對信息量化的完善

      香農(nóng)(C.E. Shannon)信息論中,信息是用不確定性的量度定義的,這與本文最開始提到的直觀例子相符合:一個消息的可能性愈小,其信息愈多;而消息的可能性愈大,則其信息愈少。事件出現(xiàn)的概率小,不確定性就越多,信息量就大,反之則少。同時香農(nóng)(C.E.Shannon)認(rèn)為:信源輸出的消息是隨機(jī)的。即在未收到消息之前,是不能肯定信源到底發(fā)送什么樣的消息。而通信的目的也就是要使接收者在接收到消息后,盡可能多的解除接收者對信源所存在的疑義(不確定度),因此這個被解除的不定度實際上就是在通信中所要傳送的信息量。香農(nóng)(C.E. Shannon)亦給出了信息量的計算公式:

      其中,K是正常數(shù)。

      4、經(jīng)典問題

      4.1 硬幣驗假問題敘述

      介紹過了信息的量化過程以及信息量和信息熵的概念后,我們先來看一例經(jīng)典問題以及信息論的知識在其中的應(yīng)用。

      在12枚硬幣中,有一枚假硬幣的重量和其它11枚不同,除此之外12枚硬幣的各項質(zhì)地包括外形、顏色等完全相同。在只有一架天平且沒有砝碼的情況下,問最少幾次可以找出重量不同的硬幣。

      4.2 問題分析

      首先我們注意到:不知道假硬幣的重量較其它硬幣是輕是重給這一問題增加了難度,此時每枚硬幣都可能是假硬幣而且既可能輕也可能重,故而對于哪一枚硬幣是假硬幣這一事件來說總共有12×1×2=24種可能性;

      而在每次稱量硬幣時,由于我們不知道假硬幣是輕是重,所以無法通過天平的傾斜方向來判斷假硬幣的所在,所以會出現(xiàn)三種可能:

      x1:假硬幣在天平左邊

      x2:假硬幣在天平右邊

      由于次數(shù)為一非負(fù)整數(shù)概念,故至少需要三次可以找出假硬幣。

      4.3.2 實際操作結(jié)果

      首先將12枚硬幣編號1~12,同時每四枚一組命名為第一組、第二組和第三組。第一次稱量第一組和第二組,若:

      (1)天平平衡,則:

      (2)天平不平衡,不妨設(shè)第一組比第二組重量輕(即是說如果假硬幣在第一組中,則1234中有一枚較標(biāo)準(zhǔn)硬幣會輕;反之就是5678中有一枚較標(biāo)準(zhǔn)硬幣會重)

      當(dāng)?shù)诙M比第一組重則情況與②相仿,不予贅述。

      結(jié)束語

      以上是對信息量以及信息熵的介紹和實際應(yīng)用的一些討論和研究,自信息量概念的提出到信息熵系統(tǒng)的完善,可以說是將信息論這門學(xué)科或者說信息這一概念完整而系統(tǒng)的表示出來了,使人們對“信息”的概念和作用都有了深刻的認(rèn)識,在通信以及工程上都是一個偉大的貢獻(xiàn)。

      參考文獻(xiàn)

      [1] C.E.Shannon:《A Mathematical Theory of Communication》,1948

      [2] 石峰,莫忠息:《信息論基礎(chǔ)》 武漢大學(xué)出版社,2006

      [3] 鄧集賢,楊維權(quán),司徒榮等:《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》 高等教育出版社,2009

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