Aufgabe 3.7: Einige Entropieberechnungen

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Schaubild: Entropien und Information

Wir betrachten die beiden Zufallsgrößen  $XY$  und  $UV$  mit den folgenden 2D-Wahrscheinlichkeitsfunktionen:

$$P_{XY}(X, Y) = \begin{pmatrix} 0.18 & 0.16\\ 0.02 & 0.64 \end{pmatrix}\hspace{0.05cm} \hspace{0.05cm}$$
$$P_{UV}(U, V) \hspace{0.05cm}= \begin{pmatrix} 0.068 & 0.132\\ 0.272 & 0.528 \end{pmatrix}\hspace{0.05cm}$$

Für die Zufallsgröße  $XY$  sollen in dieser Aufgabe berechnet werden:

  • die Verbundentropie  (englisch:  Joint Entropy):
$$H(XY) = -{\rm E}\big [\log_2 P_{ XY }( X,Y) \big ],$$
  • die beiden Einzelentropien:
$$H(X) = -{\rm E}\big [\log_2 P_X( X)\big ],$$
$$H(Y) = -{\rm E}\big [\log_2 P_Y( Y)\big ].$$

Daraus lassen sich gemäß dem obigen Schema – dargestellt für die Zufallsgröße  $XY$ – auch folgende Beschreibungsgrößen sehr einfach bestimmen:

  • die bedingten Entropien  (englisch:  Conditional Entropies):
$$H(X \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} Y) = -{\rm E}\big [\log_2 P_{ X \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm}Y }( X \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} Y)\big ],$$
$$H(Y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} X) = -{\rm E}\big [\log_2 P_{ Y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} X }( Y \hspace{0.05cm}|\hspace{0.05cm} X)\big ],$$
  • die Transinformation  (englisch:  Mutual Information) zwischen $X$ und $Y$:
$$I(X;Y) = {\rm E} \hspace{-0.08cm}\left [ \hspace{0.02cm}{\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{P_{XY}(X, Y)} {P_{X}(X) \cdot P_{Y}(Y) }\right ] \hspace{0.05cm}.$$

Abschließend sind qualitative Aussagen hinsichtlich der zweiten Zufallsgröße  $UV$  zu verifizieren.




Hinweise:


Fragebogen

1

Berechnen Sie die Verbundentropie.

$H(XY) \ = \ $

$\ \rm bit$

2

Welche Entropien weisen die 1D–Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  auf?

$H(X) \ = \ $

$\ \rm bit$
$H(Y) \ = \ $

$\ \rm bit$

3

Wie groß ist die Transinformation zwischen den Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$?

$I(X; Y) \ = \ $

$\ \rm bit$

4

Berechnen Sie die beiden bedingten Entropien.

$H(X|Y) \ = \ $

$\ \rm bit$
$H(Y|X) \ = \ $

$\ \rm bit$

5

Welche der folgenden Aussagen treffen für die 2D–Zufallsgröße $UV$ zu?

Die 1D–Zufallsgrößen  $U$  und  $V$  sind statistisch unabhängig.
Die gemeinsame Information von  $U$  und  $V$  ist  $I(U; V) = 0$.
Für die Verbundentropie gilt  $H(UV) = H(XY)$.
Es gelten die Beziehungen  $H(U|V) = H(U)$  und  $H(V|U) = H(V)$.


Musterlösung

(1)  Aus der gegebenen Verbundwahrscheinlichkeit erhält man

$$H(XY) = 0.18 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.18} + 0.16\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.16}+ 0.02\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.02}+ 0.64\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.64} \hspace{0.15cm} \underline {= 1.393\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$


(2)  Die 1D–Wahrscheinlichkeitsfunktionen lauten  $P_X(X) = \big [0.2, \ 0.8 \big ]$  und  $P_Y(Y) = \big [0.34, \ 0.66 \big ]$.  Daraus folgt:

$$H(X) = 0.2 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.2} + 0.8\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.8}\hspace{0.15cm} \underline {= 0.722\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm},$$
$$H(Y) =0.34 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.34} + 0.66\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.66}\hspace{0.15cm} \underline {= 0.925\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$


(3)  Aus der Grafik auf der Angabenseite erkennt man den Zusammenhang:

$$I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(XY) = 0.722\,{\rm (bit)} + 0.925\,{\rm (bit)}- 1.393\,{\rm (bit)}\hspace{0.15cm} \underline {= 0.254\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Ebenso gilt entsprechend der Grafik auf der Angabenseite:

$$H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.08cm} Y) = H(XY) - H(Y) = 1.393- 0.925\hspace{0.15cm} \underline {= 0.468\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm},$$
$$H(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.08cm} X) = H(XY) - H(X) = 1.393- 0.722\hspace{0.15cm} \underline {= 0.671\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}$$
Entropiewerte für die Zufallsgrößen $XY$ und $UV$
  • Die linke Grafik fasst die Ergebnisse der Teilaufgaben  (1), ... ,  (4)  maßstabsgetreu zusammen.
  • Grau hinterlegt ist die Verbundentropie und gelb die Transinformation.
  • Eine rote Hinterlegung bezieht sich auf die Zufallsgröße  $X$, eine grüne auf  $Y$.  Schraffierte Felder deuten auf eine bedingte Entropie hin.


Die rechte Grafik beschreibt den gleichen Sachverhalt für die Zufallsgröße  $UV$   ⇒   Teilaufgabe  (5).


(5)  Richtig sind gemäß dem Schaubild die Aussagen 1, 2 und 4:

  • Man erkennt die Gültigkeit von  $P_{ UV } = P_U · P_V$   ⇒   Transinformation $I(U; V) = 0$  daran, dass die zweite Zeile der  $P_{ UV }$–Matrix sich von der ersten Zeile nur durch einen konstanten Faktor  $(4)$  unterscheidet.
  • Es ergeben sich gleiche 1D–Wahrscheinlichkeitsfunktionen wie für die Zufallsgröße  $XY$   ⇒   $P_U(U) = \big [0.2, \ 0.8 \big ]$  und  $P_V(V) = \big [0.34, \ 0.66 \big ]$.
  • Deshalb ist auch  $H(U) = H(X) = 0.722\ \rm bit$  und  $H(V) = H(Y) = 0.925 \ \rm bit$.
  • Hier gilt aber nun für die Verbundentropie:   $H(UV) = H(U) + H(V) ≠ H(XY)$.