AZ INFORMÁCIÓELMÉLET ALAPJAI

Hasonló dokumentumok
III. Áramkör számítási módszerek, egyenáramú körök

Tiszta és kevert stratégiák

Kvantum-tömörítés II.

1. Az ajánlatkérő neve és címe: Pannonhalma Város Önkormányzata 9090 Pannonhalma, Dózsa György út 10.

Megint egy keverési feladat

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

1. Az adott kifejezést egyszerűsítse és rajzolja le a lehető legkevesebb elemmel, a legegyszerűbben.

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése. Kevert stratégiák és evolúciós játékok

11. előadás PIACI KERESLET (2)

13. a) Oldja meg a valós számok halmazán a következ egyenletet! 2

5. Forráskódolás és hibavédő kódolás

Megjegyzések a mesterséges holdak háromfrekvenciás Doppler-mérésének hibaelemzéséhez

Az entrópia statisztikus értelmezése

q=h(termékek) H(Kiindulási anyagok) (állandó p-n) q=u(termékek) U(Kiindulási anyagok) (állandó V-n)

A multikollinearitás vizsgálata lineáris regressziós modellekben A PETRES-féle Red-mutató vizsgálata

Intelligens elosztott rendszerek

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

14. melléklet a 44/2015. (XI. 2.) MvM rendelethez

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

5. Pontrendszerek mechanikája. A kontinuumok Euler-féle leírása. Tömegmérleg. Bernoulli-egyenlet. Hidrosztatika. Felhajtóerő és Arhimédesz törvénye.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

13. Román-Magyar Előolimpiai Fizika Verseny Pécs Kísérleti forduló május 21. péntek MÉRÉS NAPELEMMEL (Szász János, PTE TTK Fizikai Intézet)

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Exponenciális és Logaritmikus kifejezések

Általános Kémia. Dr. Csonka Gábor 1. Gázok. Gázok. 2-1 Gáznyomás. Barométer. 6-2 Egyszerű gáztörvények. Manométer

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév 1. forduló haladók III. kategória

Informatikai Rendszerek Alapjai

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Függvény differenciálás összefoglalás

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Az információelmélet alapjai, biológiai alkalmazások. 1. A logaritmusfüggvény és azonosságai

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

i p i p 0 p 1 p 2... i p i

Nagy András. Feladatok a logaritmus témaköréhez 11. osztály 2010.

A 2014/2015. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny első forduló MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

A(a; b) = 2. A(a; b) = a+b. Példák A(37; 49) = x 2x = x = : 2 x = x = x

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematika tanár hallgatók számára. Szita formula

Balogh Edina Árapasztó tározók működésének kockázatalapú elemzése PhD értekezés Témavezető: Dr. Koncsos László egyetemi tanár

Egyenletek, egyenlőtlenségek grafikus megoldása TK. II. kötet 25. old. 3. feladat

A 2013/2014. tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny második forduló MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Pataki János; dátum: november. I. rész

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

Németh László Matematikaverseny, Hódmezővásárhely április 8. A osztályosok feladatainak javítókulcsa

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: június 8.

Feladatok a logaritmus témaköréhez 11. osztály, középszint

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

NULLADIK MATEMATIKA ZÁRTHELYI

KÖRNYEZETVÉDELMI- VÍZGAZDÁLKODÁSI ALAPISMERETEK

Darupályák ellenőrző mérése

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

Teljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Trigonometria Megoldások. 1) Igazolja, hogy ha egy háromszög szögeire érvényes az alábbi összefüggés: sin : sin = cos + : cos +, ( ) ( )

44. ORSZÁGOS TIT KALMÁR LÁSZLÓ MATEMATIKAVERSENY. Megyei forduló április 11.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ

Fejezetek a fizikai kémiából. 1. Bevezetés

Paraméteres és összetett egyenlôtlenségek

Koordináta geometria III.

1. Legyen egy háromszög három oldalának a hossza a, b, c. Bizonyítsuk be, hogy Mikor állhat fenn egyenlőség? Kántor Sándorné, Debrecen

Függvények július 13. Határozza meg a következ határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. x 7 x 15 x ) = (2 + 0) = lim.

XXIV. NEMZETKÖZI MAGYAR MATEMATIKAVERSENY Szabadka, április 8-12.

Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.

Frissítve: Csavarás. 1. példa: Az 5 gyakorlat 1. példájához hasonló feladat.

RSA algoritmus. P(M) = M e mod n. S(C) = C d mod n. A helyesség igazoláshoz szükséges számelméleti háttér. a φ(n) = 1 mod n, a (a 1,a 2,...

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Trigonometria

Készítette: Fegyverneki Sándor

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

Abszolútértékes és gyökös kifejezések Megoldások

1. megold s: A keresett háromjegyű szám egyik számjegye a 3-as, a két ismeretlen számjegyet jelölje a és b. A feltétel szerint

11. Sorozatok. I. Nulladik ZH-ban láttuk:

Diszkrét matematika 2.C szakirány

A keresett kör középpontja Ku ( ; v, ) a sugara r = 1. Az adott kör középpontjának koordinátái: K1( 4; 2)

Egyenletek, egyenlőtlenségek X.

Analitikus térgeometria

Az elektromos kölcsönhatás

Feladatok a koordináta-geometria, egyenesek témaköréhez 11. osztály, középszint

A DÖNTÉSELMÉLET ALAPJAI

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 8. EMELT SZINT

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Számelmélet

HALMAZOK. A racionális számok halmazát olyan számok alkotják, amelyek felírhatók b. jele:. A racionális számok halmazának végtelen sok eleme van.

Elemi matematika szakkör

Az egyszerűsítés utáni alak:

Statisztikai. Statisztika Sportszervező BSc képzés (levelező tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak. Statisztika fogalma. Statisztika fogalma

a) A logaritmus értelmezése alapján: x 8 0 ( x 2 2 vagy x 2 2) (1 pont) Egy szorzat értéke pontosan akkor 0, ha valamelyik szorzótényező 0.

8. Egyenletek, egyenlőtlenségek, egyenletrendszerek II.

Ujfalussy Balázs Idegsejtek biofizikája

HTML dokumentumok hierarchikus osztályozása a WebClassII-vel

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Abszolútértékes és Gyökös kifejezések

Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2009/2010 Matematika I. kategória (SZAKKÖZÉPISKOLA) 2. forduló feladatainak megoldása

Átírás:

AZ INFORMÁCIÓELMÉLET ALAPJAI 7 E Részletek bben a feezetben néhány alavető tételt serünk eg a hírközlés nforácóelélet alaaból. Defnáln foguk az nforácót, at eddg csak az üzenetek sznonáaként használtunk. FORRÁSKÓDOLÁS Egy kézenfekvő ötlet a forrás üzenetenek töörítésére olyan változó hosszúságú kódszavakat használn, aelyek kelégítk a következő egyenlőtlenség-láncot: log l log < + tehát vagy éen anny bnárs száegyet használn, nt a szbólu recrokvalószínűségének ("egleetés tényezőének") logartusa - aennyben ez egész szá - vagy edg az ezt követő egész száot. Ez az ötlet azért gyüölcsöző, ert kszáítva a lánc egyes taganak az átlagát (várhatóértékét), a következőt kauk: log l < log + = = = Az összefüggés baloldalán lévő átlagot entróának hívuk és H(P)-vel elölük, a közéső tag az átlagos kódszóhosszúság és a ele legyen L(P), íg a obboldalon nylván H(P)+ áll. Ilyódon egkatuk a forráskódolás Shannon által kondott első tételét, csak sanos ég azt ne tuduk, hogy a fent ódon választott hosszúságú kódszavak alkothatnak-e egy ú.n. llanatkódot. A llanatkód azt elent, hogy egyk kódszó se elee, kezdete valaely ásk kódszónak. Arra terészetesen szükség van, hogy a keletkező kód llanatkód legyen, hszen ellenkező esetben a kódszavak határanak elzésére tovább szbóluokat kellene alkalazn, a érvénytelenné tenné a fent kszáított átlagos szóhosszúságot. Például bnárs esetben csak egyetlen egységny hosszúságú kódszó lehet, éldául az ert az összes többnek ekkor a -val kell kezdődne, és több, nt egy bnárs száegyet kell tartalazna, lyódon az -es ne lesz a kezdetük. A legszeléletesebb ódszer llanatkódok szerkesztésére a gyökeres fa használata. A ellékelt ábra utat egy lyen bnárs fát (csuán két szntben), ahol a közös gyökérből nduló ágakat nden elágazásnál (bnárs fa ága ndg kétfelé ágaznak el) egelölük a bnárs szbóluokkal. Ha a gyökértől az ágak entén haladva összeolvassuk a szbóluokat, akkor az ágvégeken, a leveleknél olyan bnárs száokat, kódszavakat kaunk, aelyek llanatkódok. Persze ne kell feltétlenül valaenny ág entén

nforácóelélet alaok elenn a végég, korábban s egállhatunk és letörhetük az ág folytatását. Az így kaott kódszavak rövdebbek lesznek, és továbbra se lesz egyk se elee valaely ásknak. Ennek alaán egyszerűen választ adhatunk arra a kérdésre, hogy hány lyen kódszót helyezhetünk el a fán. Mvel ndegyk sznten dulázódk az ágak száa, ezért aennyben a fa teles, akkor nylván kettőnek a sznt-száal, elöle N, egegyező hatványa lesz a levelek, azaz a kódszavak száa. Ha leetszünk egy ágat az -edk sznten, akkor az előbbek szernt ezzel eltávolítunk egy olyan bnárs részfát, aelynek N- szne van. A etszésnél elhelyezhetünk egy levelet, azaz kódszót. Ebben a gondolatenetben ersze leetszhetük az ágvégen lévő levelet s, ad de helyezünk egy kódszót, tehát valóában ne csökkentük a teles fát. Végül hány kódszót helyezhetünk el összesen? Nylván ne többet, nt a teles fa összes levelenek a száa, azaz, ha l -vel elölük a kódszavak hosszát, a terészetesen egyenlő a fa szntének a sorszáával, ahová a kódszót helyezzük, akkor a következő összefüggést kauk: N = N Az egyenlőtlenség ndkét oldalát elosztva -el, a Kraft egyenlőtlenséget kauk a bnárs esetre: = N l l Ez az egyenlőtlenség szükséges és elégséges feltétele annak, hogy egy kód az darab, egyenként l hosszúságú kódszóval, llanatkód legyen. Végül, ha fgyelebe vesszük, hogy r-árs esetben a fa nden sznten r felé ágazk, akkor az egyenlőtlenségben a -őt r-re kell cseréln. Az entróa axua P : = log -ként defnált entróa, nt a eórátlan forrás által = szbóluonként átlagosan kbocsátott nforácó a axáls értékét egyenletes A H( ) eloszlás esetén, azaz = ellett ér el, és értéke log. Ennek egyszerű bzonyítását utatuk be az alábbakban. Száítsuk k a H( P ) log különbséget! H( P ) log= log log= log log = = = ahol a ásodk tagban fgyelebe vettük, hogy a következőt kauk: =. A két szuát összevonva = H( P ) log = log = Használuk fel a logartus függvénynek egy közsert tuladonságát, at a ellékelt ábrán s szeléltettünk:

ln x x vagy ln x x ln x Mvel log x =, a fent ln különbségre kauk: H( P ) log = ln ln = Illetve alkalazva az első egyenlőtlenséget: H( P ) log ln - - -3-4 -5 = ln = = nforácóelélet alaok x- ln x 7..ábra Az ln x függvény = = Az entróa tehát axu log értékű lehet, aely értéket tényleg el s ér, ha =, ert az ln függvény és az egyenes felhasznált vszonya szernt x= esetén egyenlőség áll fenn. CSATORNAKÓDOLÁS A CSATORNAKAPACITÁS A forráskódolásnál bevezetett entróa értelezésének kteresztése alaán konstruálunk egy kfeezést a csatornán átutó nforácó ennységére. Az nforácós csatornát íruk le a beenetén lévő A = {a}, =,,...,; beenet abc-vel, a kenetén lévő B = {b}, =,,...,q; kenet abc-vel, valant a Pb ( a) = P átenet-valószínűségekkel. a a. a P(b a ) 7.. ábra A csatornaodell Az átenet-valószínűségek kényelesen kezelhetők átrx elrendezésben: P P... P q P P = P... P q...... P P... Pq Ha beenet szbóluokat választunk P( ) = ( P( ), P( ),..., P( )) ) b b. b q A a a a valószínűséggel, akkor azok a csatornán átutva kenet szbóluokat eredényeznek P( B) = P( b), P( b),..., P( b q ) valószínűséggel. A kenet ( szbóluok valószínűséget egyszerűen eghatározhatuk a beenet szbóluok valószínűségevel és az átenet-valószínűségekkel: P( B) = P( A) P (7.) x 3

nforácóelélet alaok A továbbakban feltételezzük, hogy a P( A ) a-ror valószínűség-eloszlás és a P csatornaátrx adott, tehát a P( B ) kenet eloszlás a (7.) alaán száítható. A beenet eloszlásból és a csatornaátrxból kszáíthatuk az együttes és az ú.n. a-osteror valószínűségeket: P( a, b ) = P( b a ) P( a ) = P( a b ) P( b ). (7.) P( b a) P( a) P( a b) = = P( b ) P( b a) P( a), P( b a ) P( a ) = Az a-osteror valószínűségekre száíthatunk egy entróát, ugyanúgy, ant azt az a-ror valószínűségeknél tettük: H( A)= P( a)log P( a), H( A b )= P( ab )log A A P( ab ). Ant a (7.4)-es első egyenlete egada, hogy az A forrás szbóluanak leírására átlagosan hány bt kell, úgy a ásodk egyenlet azt onda eg, hogy átlagosan hány bt kell az A forrás szbóluanak ellezésére akkor, ha a csatorna kenetén a b szbóluot észleltük. (7.3) (7.4) Nylván gazából arra vagyunk kíváncsak, hogy bárelyk kenet szbólu egfgyelése után átlagosan hány bttel írhatók le a beenet szbóluok. Ehhez sznte önként adódk az ötlet, száítsuk k az átlagos a-osteror entróát: H( A B)= P( b) H( A b). (7.5) B Ezt a ennységet feltételes entróának nevezk, az eredet angol neve edg equvocaton. Shannon forráskódolás tételének általánosításával beláthatuk, hogy a feltételes entróa egada a beenet szbóluok eghatározásához átlagosan szükséges btek száát, aennyben egfgyelhetük az általuk létrehozott kenet szbóluokat. Ilyen ódon terészetesen hangzk, hogy a kenet szbóluok egfgyelésekor kaott nforácó előállítható egy különbségként, aelyben a beenet szbóluok nforácóából le kell vonn a kenet szbóluoknak a beenetekre vonatkozó nforácóát, azaz az ú.n. kölcsönös nforácó a következő lesz: I( A;B)= H( A)- H( A B ). Értelezzük ég egy kcst tovább ezt a kfeezést! Nézzük a lehetséges szélső határokat! Lássuk be, hogy a kölcsönös nforácó és H(A) között változhat! Nylván akkor lesz nulla, ha a feltételes entróa egyenlő a beeneten lévő forrás entróáával. Mt s elent ez? Mként ár fentebb érteleztük, ez azt elent, hogy a kenet szbóluok egfgyelése után átlagosan ég ugyananny bt kell a beenő szbóluok ellezéséhez, nt ha set se tettünk volna. Ez tehát egyenértékű a lehető legrosszabb csatornával, vagy ontosabban egvzsgálva (egyszerű ugyan, de tt ost ne tesszük eg) azt elent, hogy a kenő és a beenő szbóluok függetlenek. A kölcsönös nforácó ásk szélső értékét edg akkor (7.6) 4

nforácóelélet alaok kauk, ha set se kell levonn, azaz H(A B)=. Ez edg azt elent, hogy a kenet szbóluok egfgyelése után ár se lusz nforácóra nncs szükségünk ahhoz, hogy elleezzük a beenet szbóluokat. A nylván egyenértékű azzal, hogy deálsan ó a csatorna, ert a beeneten lévő szbóluokat aradéktalanul ellezk a kenet egfgyelésenk. A fentek alaán logkus defnícó a csatorna átvtel kéességére, ontosabban kaactására a kölcsönös nforácó lehető legnagyobb értékét venn. Az eddgekből vlágos, hogy a kölcsönös nforácó az a-ror valószínűségeknek és a csatorna átenet-valószínűségenek a függvénye. Egészen terészetes, hogy a csatorna ellezését függetlenítsük a beenetére kacsolt forrást ellező a-ror entróától, tehát: C = ax I( AB ; ) = ax [ H( A) - H ( AB )]. P( A) P( A) Példaként érdees egvzsgáln egy gen egyszerű, de nagyelentőségű esetet, a bnárs szetrkus csatornát (BSC). Legyen a forrás eloszlása P és P = - P, a BSC-t ellező átenet-valószínűségek edg, lletve -, azaz a téves, lletve a helyes átenet valószínűsége. Ezt szeléltettük a 7.3. ábrán. Aennyben a fent ellezőket behelyettesítük a (7.7) összefüggésbe, akkor az derül k, hogy nd a két tagban szereeln fognak az a-ror valószínűségek, a nehézkessé tesz a axu egkeresését. Szerencsére könnyen k lehet utatn, hogy a kölcsönös nforácó kfeezése gen érdekes és hasznos szetra tuladonságokkal rendelkezk, nevezetesen: P P I( A;B) = H( A)- H( A B) = I( B; A)= H( B)- H( B A). Száítsuk k az utóbb kfeezésben szerelő két tagot külön-külön: H( B ) = P( b= ) log + Pb ( = ) log Pb ( = ) - - 7.3 ábra A BSC Pb ( = ) H(B) akkor ér el a axuát, ha a kenet "egyenletes eloszlású", azaz P(b=)=P(b=)=/: H( B ) = 5, log +, log = [ ] 5, 5 5, bt Illusztrácóként beutatuk az entróa-függvényt bnárs esetre a 7.4 ábrán. (7.7) (7.8) 7.4 ábra A bnárs enróa-függvény: Folytatva a BSC kaactásának kszáítását, a feltételes entróa következk, de ost B A esetén! Ezt edg egyszerűen a (7.4) és a (7.5) összefüggések alaán az alábbak.9.8.7.6.5.4.3...5 5

nforácóelélet alaok szernt száíthatunk k: q A = = H( B A) = P( a) H( B a) = P( a ) P( b a )log P( b a ) A bnárs esetre nagyon egyszerű a szuák kszáítása, hszen ndegykben csak két tag szereel: H( B A ) = PP( b= a = ) log + PP( b= a = ) log + Pb ( = a= ) log Pb ( = a= ) + Pb ( = a= ) log Pb ( = a= ) Pb ( = a= ) + Pb ( = a= ) Az tt részletesen felírt átenet-valószínűségekre korábban ár bevezettünk eleket: Ezzel a feltételes entróa: P( b= a = ) = ; P( b= a = ) = Pb ( = a= ) = ; Pb ( = a= ) = H( B A ) = P ( ) log + log P log ( ) log ( ) + + ( ) = = ( P + P) log + ( ) log log ( ) log ( ) = + ( ) ahol vlágosan látszk, hogy H(B A) független a forrás valószínűségeloszlásától, tehát a kölcsönös nforácóra keresett axu a BSC esetén a következő lesz: C = log ( ) log ( ) A BSC kaactását ábrázoltuk a bthbarány függvényében az alább ábrán. Terészetesen se egleő nncs a görbében, hszen az eredény gen szoros kacsolatban van a bnárs entróa-függvénnyel..9.8.7.6.5.4.3.. C.5 7.5. ábra A Bnárs Szetrkus Csatorna kaactása 6

nforácóelélet alaok 7