![信息论基础（原书第2版·典藏版） 网络技术 [美]托马斯·m.科沃（thomas m. cover） [美]乔伊·a.托马斯（joy a. thomas） 新华正版](https://www0.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/abfeddeb/b645f138b7f457a8_b.jpg)
信息论基础（原书第2版·典藏版） 网络技术 [美]托马斯·m.科沃（thomas m. cover） [美]乔伊·a.托马斯（joy a. thomas） 新华正版
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作者[美]托马斯·m.科沃（thomas m. cover） [美]乔伊·a.托马斯（joy a. thomas）
出版社机械工业出版社
ISBN9787111748663
出版时间2024-04
版次1
装帧平装
开本16
页数439页
字数0.76千字
定价99元
货号xhwx_1203260488
上书时间2024-05-13
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主编：
常销全球的现代信息论的基准教材，因其清晰的概念、简洁的阐述、富有启发的数学推导而被称为杰作，被外多所名校采用为教材。
目录：
目 录<br /><br />译者序<br />第2版前言<br />版前言<br />第2版致谢<br />版致谢<br /><br />章 绪论与概览<br />第2章 熵、相对熵与互信息<br />2.1 熵<br />2.2 联合熵与条件熵<br />2.3 相对熵与互信息<br />2.4 熵与互信息的关系<br />2.5 熵、相对熵与互信息的链式法则<br />2.6 jensen不等式及其结果<br />2.7 对数和不等式及其应用<br />2.8 数据处理不等式<br />2.9 充分统计量<br />2.10 费诺不等式<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />第3章 渐近均分<br />3.1 渐近均分定理<br />3.2 aep的推论：数据压缩<br />3.3 高概率集与典型集<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />第4章 过程的熵率<br />4.1 马尔可夫链<br />4.2 熵率<br />4.3 例子：加权图上游动的熵率<br />4.4 热力学第二定律<br />4.5 马尔可夫链的函数<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />第5章 数据压缩<br />5.1 有关编码的几个例子<br />5.2 kraft不等式<br />5.3 很优码<br />5.4 很优码长的界<br />5.5 专享可译码的kraft不等式<br />5.6 赫夫曼码<br />5.7 有关赫夫曼码的<br />5.8 赫夫曼码的很优<br />5.9 shannon-fano-elias编码<br />5.10 香农码的竞争很优<br />5.11 由均匀硬币投掷生成离散分布<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />第6章 博弈与数据压缩<br />6.1 赛马<br />6.2 博弈与边信息<br />6.3 相依的赛马及其熵率<br />6.4 英文的熵<br />6.5 数据压缩与博弈<br />6.6 英文的熵的博弈估计<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />第7章 信道容量<br />7.1 信道容量的几个例子<br />7.1.1 无噪声二元信道<br />7.1.2 无重叠输出的有噪声信道<br />7.1.3 有噪声的打字机信道<br />7.1.4 二元对称信道<br />7.1.5 二元擦除信道<br />7.2 对称信道<br />7.3 信道容量的质<br />7.4 信道编码定理预览<br />7.5 定义<br />7.6 联合典型序列<br />7.7 信道编码定理<br />7.8 零误差码<br />7.9 费诺不等式与编码定理的逆定理<br />7.10 信道编码定理的逆定理中的等式<br />7.11 汉明码<br />7.12 反馈容量<br />7.13 信源信道分离定理<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />第8章 微分熵<br />8.1 定义<br />8.2 连续变量的aep<br />8.3 微分熵与离散熵的关系<br />8.4 联合微分熵与条件微分熵<br />8.5 相对熵与互信息<br />8.6 微分熵、相对熵以及互信息的质<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />第9章 高斯信道<br />9.1 高斯信道：定义<br />9.2 高斯信道编码定理的逆定理<br />9.3 带宽有限信道<br />9.4 并联高斯信道<br />9.5 高斯彩噪声信道<br />9.6 带反馈的高斯信道<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />0章 率失真理论<br />10.1 量化<br />10.2 定义<br />10.3 率失真函数的计算<br />10.3.1 二元信源<br />10.3.2 高斯信源<br />10.3.3 独立高斯变量的同步描述<br />10.4 率失真定理的逆定理<br />10.5 率失真函数的可达<br />10.6 强典型序列与率失真<br />10.7 率失真函数的特征<br />10.8 信道容量与率失真函数的计算<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />1章 信息论与统计学<br />11.1 型方法<br />11.2 大数定律<br />11.3 通用信源编码<br />11.4 大偏差理论<br />11.5 sanov定理的几个例子<br />11.6 条件极限定理<br />11.7 设检验<br />11.8 chernoff-stein引理<br />11.9 chernoff信息<br />11.10 费希尔信息与cramér-rao不等式<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />2章 优选熵<br />12.1 优选熵分布<br />12.2 几个例子<br />12.3 奇异优选熵问题<br />12.4 谱估计<br />12.5 高斯过程的熵率<br />12.6 burg优选熵定理<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />3章 通用信源编码<br />13.1 通用码与信道容量<br />13.2 二元序列的通用编码<br />13.3 算术编码<br />13.4 lempel-ziv编码<br />13.4.1 带滑动窗的lempel-ziv算法<br />13.4.2 树结构lempel-ziv算法<br />13.5 lempel-ziv算法的很优<br />13.5.1 带滑动窗的lempel-ziv算法<br />13.5.2 树结构lempel-ziv压缩的很优<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />4章 科尔莫戈罗夫复杂度<br />14.1 计算模型<br />14.2 科尔莫戈罗夫复杂度：定义与几个例子<br />14.3 科尔莫戈罗夫复杂度与熵<br />14.4 整数的科尔莫戈罗夫复杂度<br />14.5 算法序列与不可压缩序列<br />14.6 普适概率<br />14.7 科尔莫戈罗夫复杂度<br />14.8 ω<br />14.9 博弈<br />14.10 奥卡姆剃刀<br />14.11 科尔莫戈罗夫复杂度与普适概率<br />14.12 科尔莫戈罗夫充分统计量<br />14.13 短描述长度准则<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />5章 网络信息论<br />15.1 高斯多用户信道<br />15.1.1 单用户高斯信道<br />15.1.2 m个用户的高斯多接入信道<br />15.1.3 高斯广播信道<br />15.1.4 高斯中继信道<br />15.1.5 高斯干扰信道<br />15.1.6 高斯双程信道<br />15.2 联合典型序列<br />15.3 多接入信道<br />15.3.1 多接入信道容量区域的可达<br />15.3.2 对多接入信道容量区域的评述<br />15.3.3 多接入信道容量区域的凸<br />15.3.4 多接入信道的逆定理<br />15.3.5 m个用户的多接入信道<br />15.3.6 高斯多接入信道<br />15.4 相关信源的编码<br />15.4.1 slepian-wolf 定理的可达<br />15.4.2 slepian-wolf定理的逆定理<br />15.4.3 多信源的slepian-wolf定理<br />15.4.4 slepian-wolf编码定理的解释<br />15.5 slepian-wolf编码与多接入信道之间的对偶<br />15.6 广播信道<br />15.6.1 广播信道的定义<br />15.6.2 退化广播信道<br />15.6.3 退化广播信道的容量区域<br />15.7 中继信道<br />15.8 具有边信息的信源编码<br />15.9 具有边信息的率失真<br />15.10 一般多终端网络<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />6章 信息论与投资组合理论<br />16.1 股票市场：一些定义<br />16.2 对数很优投资组合的库恩-塔克特征<br />16.3 对数很优投资组合的渐近很优<br />16.4 边信息与增长率<br />16.5 稳市场中的投资<br />16.6 对数很优投资组合的竞争很优<br />16.7 投资组合<br />16.7.1 有限期投资组合<br />16.7.2 无限期投资组合<br />16.8 shannon-mcmillan-breiman定理（广义渐近均分质）<br />要点<br />题<br />历史回顾<br />7章 信息论中的不等式<br />17.1 信息论中的基本不等式<br />17.2 微分熵<br />17.3 熵与相对熵的界<br />17.4 关于型的不等式<br />17.5 熵的组合界<br />17.6 子集的熵率<br />17.7 熵与费希尔信息<br />17.8 熵幂不等式与布伦-闵可夫斯基不等式<br />17.9 有关行列式的不等式<br />17.10 关于行列式的比值的不等式<br />要点<br />题<br />历史回顾<br /><br />参文献<br />索引<br />
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，还对网络信息论和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。
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