本书全面系统地介绍了香农信息论的基本理论以及多类应用问题,其中包括了作者的许多研究成果。本书阐述了熵、相关熵和互信息之间的基本代数关系,论述了渐近均分性(AEP)、承机过程和数据压缩的熵率、Kolmogorov复杂度、信道容量定理、微分熵以及网络信息理论等内容,并采用“使用不等式串、中间不加任何文字、*后直接加以解释”的创新表述方式,使读者学习了一定数量的证明后,在没有任何解决的情况下就能��解其中的大部分步骤,并给予必要的解释。
本书适合作为通信理论、计算机科学和数学等专业学生学习信息论的教材。章后提供的习题便于老师的教学,以及增强学生对信息论的理解。

译者序
前言
第1章 绪论与概览
第2章 熵、相对熵和互信息
2.1 熵
2.2 联合熵和条件熵
2.3 相对熵和互信息
2.4 熵与互信息的关系
2.5 熵、相对熵和互信息的链式法则
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 热力学第二定律
2.10 充分统计量
2.11 Fano不等式
要点
习题
历史回顾
第3章 渐近均分性
3.1 渐近均分性的定义
3.2 AEP的结果应用: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 隐马尔可夫模型
要点
习题
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第5章 数据压缩
5.1 有关编码的例子
5.2 Kraft不等式
5.3 *优码
5.4 *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*优性
5.9 Shannon-Fano-Elias编码
5.10 算术编码
5.11 香农码的竞争*优性
5.12 由均匀硬币投掷生成离散分布
要点
习题
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第6章 博弈与数据压缩
6.1 马赛
6.2 博弈与边信息
6.3 相依的马赛及其熵率
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
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第7章 Kolmogorov复杂度
7.1 计算模型
7.2 Kolmogorov复杂度:定义和例子
7.3 Kolmogorov复杂度与熵
7.4 整数的Kolmogorov复杂度
7.5 算法随机序列与不可压缩序列
7.6 普适概率
7.7 停止问题和Kolmogorov复杂度的不可计算性
7.8 Ω
7.9 普适投注策略
7.10 奥克姆剃刀
7.11 Kolmogorov复杂度与普适概率
7.12 Kolmogorov充分统计量
要点
习题
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第8章 信道容量
8.1 信道容量的例子
8.2 对称信道
8.3 信道容量的性质
8.4 信道编码定理预览
8.5 定义
8.6 联合典型序列
8.7 信道编码定理
8.8 零误差码
8.9 Fano不等式与编码定理的逆定理
8.10 信道编码定理的逆定理中的等式
8.11 汉明码
8.12 反馈容量
8.13 联合信源信道编码定理
要点
习题
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第9章 微分熵
9.1 定义
9.2 连续随机变量的AEP
9.3 微分熵与离散熵的关系
9.4 联合微分熵和条件微分熵
9.5 相对熵和互信息
9.6 微分熵、相对熵以及互信息的性质
9.7 离散熵的微分熵界
要点
习题
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第10章 高斯信道
10.1 高斯信道的定义
10.2 高斯信道编码定理的逆定理
10.3 有限带宽信道
10.4 并联高斯信道
10.5 彩色高斯噪声信道
10.6 带反馈的高斯信道
要点
习题
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第11章 *大熵与谱估计
11.1 *大熵分布
11.2 例子
11.3 反常的*大熵问题
11.4 谱估计
11.5 高斯过程的熵率
11.6 Burg*大熵定理
要点
习题
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第12章 信息论与统计学
12.1 型方法
12.2 大数定律
12.3 通用信源编码
12.4 大偏差理论
12.5 Sanov定理的例子
12.6 条件极限定理
12.7 假设检验
12.8 Stein引理
12.9 Chernoff界
12.10 Lempel-Ziv编码
12.11 Fisher信息与Cram巖-Rao不等式
要点
习题
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第13章 率失真理论
13.1 量化
13.2 定义
13.3 率失真函数的计算
13.4 率失真定理的逆定理
13.5 率失真函数的可达性
13.6 强典型序列与率失真
13.7 率失真函数的特征
13.8 信道容量与率失真函数的计算
要点
习题
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第14章 网络信息论
14.1 高斯多用户信道
14.2 联合典型序列
14.3 多接入信道
14.4 相关信源的编码
14.5 Slepian-Wolf编码与多接入信道之间的对偶性
14.6 广播信道
14.7 中继信道
14.8 具有边信息的信源编码
14.9 具有边信息的率失真
14.10 一般多端网络
要点
习题
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第15章 信息论与股票市场
15.1 股票市场:定义
15.2 对数*优投资组合的Kuhn-Tucker特征
15.3 对数*优投资组合的渐近*优性
15.4 边信息与双倍率
15.5 平稳市场中的投资
15.6 对数*优投资组合的竞争*优性
15.7 Shannon-McMillan-Breiman定理
要点
习题
历史回顾
第16章 信息论的不等式
16.1 信息论的基本不等式
16.2 微分熵
16.3 熵与相对熵的界
16.4 型的不等式
16.5 子集的熵率
16.6 熵与Fisher信息
16.7 熵幂不等式与Brunn-Minkowski不等式
16.8 行列式的不等式
16.9 行列式的比值的不等式
全书要点
习题
历史回顾
参考文献
索引

本书介绍信息论及其应用,内容丰富,涉及信息、统计、计算机科学等领域,系统和全面地介绍了香农信息论的基本理论与多类应用问题,其中包括作者的许多研究成果。本书包含大量的例题与背景说明,涉及信息处理与信息世界中的许多问题。
本书是美国斯坦福大学、莱斯大学等使用的信息论教材,是学习信息论的主要参考书。
本书特色:
·包含大量新的素材,如信息论与博弈的关系;
·采用典型序列的方法对编码理论进行描述与证明;
·采用随机码方法证明信道与有失真信源编码定理。