Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 4.2: Triangular PDF"

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===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
<b>a)</b>&nbsp;&nbsp;Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gilt im Bereich 0 &#8804; <i>X</i> &#8804; 1 vereinbarungsgemäß:
+
'''(1)'''&nbsp; Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gilt im Bereich $ \le X \le 1$ vereinbarungsgemäß: &nbsp; $f_X(x) = 2x = C \cdot x
$$f_X(x) = 2x = C \cdot x
+
\hspace{0.05cm}.$ Wir haben hierbei &bdquo;2&rdquo; durch $C$ ersetzt &nbsp; &#8658; &nbsp; Verallgemeinerung, um in der Teilaufgabe $(3)$ die nachfolgende Berechnung nochmals nutzen zu können.
\hspace{0.05cm}.$$
 
 
 
Wir haben hierbei &bdquo;2&rdquo; durch <i>C</i> ersetzt &#8658; Verallgemeinerung, um in der Teilaufgabe (c) die nachfolgende Berechnung nochmals nutzen zu können.
 
  
Da die differentielle Entropie in &bdquo;nat&rdquo; gesucht ist, verwenden wir den natürlichen Logarithmus. Mit der Substitution <i>&xi;</i> = <i>C</i> &middot; <i>x</i> erhalten wir folgendes Integral:
+
Da die differentielle Entropie in &bdquo;nat&rdquo; gesucht ist, verwenden wir den natürlichen Logarithmus. Mit der Substitution $\xi = C \cdot x$ erhalten wir:
$$h_{\rm nat}(X) \hspace{-0.15cm}  = \hspace{-0.15cm} \hspace{0.1cm} - \int_{0}^{1} \hspace{0.1cm}  C \cdot x \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ C \cdot x ] \hspace{0.1cm}{\rm d}x =  
+
:$$h_{\rm nat}(X) = \hspace{0.1cm} - \int_{0}^{1} \hspace{0.1cm}  C \cdot x \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ C \cdot x ] \hspace{0.1cm}{\rm d}x =  
\hspace{0.1cm} - \hspace{0.1cm}\frac{1}{C} \cdot \int_{0}^{C} \hspace{0.1cm}  \xi \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ \xi ] \hspace{0.1cm}{\rm d}\xi $$ $$\
+
\hspace{0.1cm} - \hspace{0.1cm}\frac{1}{C} \cdot \int_{0}^{C} \hspace{0.1cm}  \xi \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ \xi ] \hspace{0.1cm}{\rm d}\xi  
   =  \hspace{-0.15cm} - \hspace{0.1cm}\frac{\xi^2}{C} \cdot   
+
   =  - \hspace{0.1cm}\frac{\xi^2}{C} \cdot   
 
\left [ \frac{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)}{2} -  
 
\left [ \frac{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)}{2} -  
 
\frac{1}{4}\right ]_{\xi = 0}^{\xi = C}  
 
\frac{1}{4}\right ]_{\xi = 0}^{\xi = C}  
 
\hspace{0.05cm}$$
 
\hspace{0.05cm}$$
Hierbei wurde das vorne angegebene unbestimmte Integral benutzt. Nach Einsetzen der Grenzen erhält man hieraus unter Berücksichtigung von <i>C</i> = 2:
+
Hierbei wurde das vorne angegebene unbestimmte Integral benutzt. Nach Einsetzen der Grenzen erhält man unter Berücksichtigung von $C=2$:
$$h_{\rm nat}(X) \hspace{-0.15cm}  = \hspace{-0.15cm}
+
:$$h_{\rm nat}(X) =
 
- C/2 \cdot   
 
- C/2 \cdot   
 
\left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2
 
\left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2
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  = - {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2) + 1/2 =
 
  = - {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2) + 1/2 =
 
- {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)
 
- {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)
  + 1/2 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) =\\
+
  + 1/2 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e})  
   =  {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm} = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (0.824) = - 0.193
+
   =  {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm} = - 0.193
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}
 
h(X)   
 
h(X)   
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\hspace{0.05cm}.$$
  
<b>b)</b>&nbsp;&nbsp;Allgemein gilt:
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'''(2)'''&nbsp; Allgemein gilt:
$$h_{\rm bit}(X) = \frac{h_{\rm nat}(X)}{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)\,{\rm nat/bit}} = - 0.279
+
:$$h_{\rm bit}(X) = \frac{h_{\rm nat}(X)}{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)\,{\rm nat/bit}} = - 0.279
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}
 
h(X)  
 
h(X)  
 
\hspace{0.15cm}\underline {= - 0.279\,{\rm bit}}  
 
\hspace{0.15cm}\underline {= - 0.279\,{\rm bit}}  
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
Diese Umrechnung kann man sich sparen, wenn man bereits im analytischen Ergebnis der Teilaufgabe '''a)''' direkt &bdquo;ln&rdquo; durch &bdquo;log<sub>2</sub>&rdquo; ersetzt:
+
Diese Umrechnung kann man sich sparen, wenn man bereits im analytischen Ergebnis der Teilaufgabe (1) direkt &bdquo;ln&rdquo; durch &bdquo;log<sub>2</sub>&rdquo; ersetzt:
$$h(X) = \  {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm}, \hspace{1.3cm}
+
:$$h(X) = \  {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm}, \hspace{1.3cm}
 
{\rm Pseudo-Einheit\hspace{-0.1cm}:\hspace{0.15cm} bit}  
 
{\rm Pseudo-Einheit\hspace{-0.1cm}:\hspace{0.15cm} bit}  
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
[[File:P_ID2866__Inf_A_4_2c.png|right|]]
+
[[File:P_ID2866__Inf_A_4_2c.png|right|Zur Berechnung von <i>h</i>(<i>Y</i>)]]
<b>c)</b>&nbsp;&nbsp;Wir verwenden wieder den natürlichen Logarithmus und teilen das Integral in zwei Teilintegrale auf:
+
'''(3)'''&nbsp; Wir verwenden wieder den natürlichen Logarithmus und teilen das Integral in zwei Teilintegrale auf:
$$h(Y) =  
+
:$$h(Y) =  
 
\hspace{0.1cm} - \hspace{-0.45cm} \int\limits_{{\rm supp}
 
\hspace{0.1cm} - \hspace{-0.45cm} \int\limits_{{\rm supp}
 
  \hspace{0.03cm}( \hspace{-0.03cm}f_Y)} \hspace{-0.35cm}  f_Y(y) \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ f_Y(y) ] \hspace{0.1cm}{\rm d}y = I_{\rm neg} + I_{\rm pos}  
 
  \hspace{0.03cm}( \hspace{-0.03cm}f_Y)} \hspace{-0.35cm}  f_Y(y) \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ f_Y(y) ] \hspace{0.1cm}{\rm d}y = I_{\rm neg} + I_{\rm pos}  
 
\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
Das erste Integral (Bereich &ndash;1 &#8804; <i>y</i> &#8804; 0) ist formgleich mit dem der Teilaufgabe (a) und gegenüber diesem nur verschoben, was das Ergebnis nicht beeinflusst. Zu berücksichtigen ist nun die Höhe <i>C</i> = 1 anstelle von <i>C</i> = 2:
+
*Das erste Integral (Bereich $-1 \le y \le 0$) ist formgleich mit dem der Teilaufgabe $(1)$ und gegenüber diesem nur verschoben, was das Ergebnis nicht beeinflusst. Zu berücksichtigen ist nun die Höhe $C = 1$ anstelle von $C = 2$:
$$I_{\rm neg} =- C/2 \cdot   
+
:$$I_{\rm neg} =- C/2 \cdot   
 
\left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2
 
\left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2
 
\right ] = -1/2 \cdot   
 
\right ] = -1/2 \cdot   
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\hspace{0.05cm}.$$
 
\hspace{0.05cm}.$$
  
Der zweite Integrand ist bis auf eine Verschiebung und Spiegelung identisch mit dem ersten. Außerdem überlappen sich die Integrationsintervalle nicht &nbsp;&#8658;&nbsp; <i>I</i><sub>pos</sub> = <i>I</i><sub>neg</sub>:
+
*Der zweite Integrand ist bis auf eine Verschiebung und Spiegelung identisch mit dem ersten. Außerdem überlappen sich die Integrationsintervalle nicht &nbsp; &#8658; &nbsp; $I_{\rm pos} = I_{\rm neg}$:
$$h_{\rm nat}(Y)  = 2 \cdot I_{\rm neg} =  1/2 \cdot  
+
:$$h_{\rm nat}(Y)  = 2 \cdot I_{\rm neg} =  1/2 \cdot  
{\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}) $$
+
{\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}) \hspace{0.3cm}
$$\Rightarrow\hspace{0.3cm}h_{\rm bit}(Y)  = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e})  
+
\Rightarrow\hspace{0.3cm}h_{\rm bit}(Y)  = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e})  
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}  
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}  
 
h(Y)  = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (1.649)\hspace{0.15cm}\underline {= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$
 
h(Y)  = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (1.649)\hspace{0.15cm}\underline {= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$
  
<b>d)</b>&nbsp;&nbsp;Für die differentielle Entropie der Zufallsgröße <i>Z</i> = <i>A</i> &middot; <i>Y</i> gilt allgemein:
+
'''(4)'''&nbsp; Für die differentielle Entropie der Zufallsgröße $Z = A \cdot Y$ gilt allgemein:
$$h(Z)  = h(A \cdot Y)  = h(Y) + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) \hspace{0.05cm}.$$
+
:$$h(Z)  = h(A \cdot Y)  = h(Y) + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) \hspace{0.05cm}.$$
Aus der Forderung <i>h</i>(<i>Z</i>) = 1 bit und dem Ergebnis der Teilaufgabe (c) folgt somit:
+
Aus der Forderung $h(Z) = 1 \ \rm bit$ und dem Ergebnis der Teilaufgabe $(3)$ folgt somit:
$${\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) = 1\,{\rm bit} - 0.721 \,{\rm bit} = 0.279 \,{\rm bit}
+
:$${\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) = 1\,{\rm bit} - 0.721 \,{\rm bit} = 0.279 \,{\rm bit}
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} A = 2^{0.279}\hspace{0.15cm}\underline
 
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} A = 2^{0.279}\hspace{0.15cm}\underline
 
  {= 1.213}  
 
  {= 1.213}  

Revision as of 12:43, 6 April 2017

Zweimal dreieckförmige WDF

Betrachtet werden zwei Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (kurz WDF) mit dreieckförmigem Verlauf.

  • Die Zufallsgröße $X$ ist auf den Wertebereich von $0$ und $1$ begrenzt, und es gilt für die WDF (obere Skizze):
$$f_X(x) = \left\{ \begin{array}{c} 2x \\ 0 \\ \end{array} \right. \begin{array}{*{20}c} {\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.1cm} 0 \le x \le 1 \\ {\rm sonst} \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$
  • Die Zufallsgröße $Y$ besitzt gemäß der unteren Skizze die folgende WDF:
$$f_Y(y) = \left\{ \begin{array}{c} 1 - |y| \\ 0 \\ \end{array} \right. \begin{array}{*{20}c} {\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.1cm} |y| \le 1 \\ {\rm sonst} \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$
  • Der Zusammenhang zwischen den zwei Zufallsgrößen ist durch die Gleichung $X = |Y|$ gegeben.


Für beide Zufallsgrößen soll jeweils die differentielle Entropie ermittelt werden. Beispielsweise lautet die entsprechende Gleichung für die Zufallsgröße $X$:

$$h(X) = \hspace{0.1cm} - \hspace{-0.45cm} \int\limits_{{\rm supp}\hspace{0.03cm}(\hspace{-0.03cm}f_X)} \hspace{-0.35cm} f_X(x) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [ f_X(x) ] \hspace{0.1cm}{\rm d}x \hspace{0.6cm}{\rm mit}\hspace{0.6cm} {\rm supp}(f_X) = \{ x: f_X(x) > 0 \} \hspace{0.05cm}.$$
  • Verwendet man den natürlichen Logarithmus, so ist die Pseudo–Einheit „nat” anzufügen.
  • Ist das Ergebnis dagegen in „bit” gefragt, so ist der Logarithmus dualis  ⇒  „log2” zu verwenden.


In der vierten Teilaufgabe wird die neue Zufallsgröße $Z = A \cdot Y$ betrachtet. Der WDF–Parameter $A$ ist so zu bestimmen, dass die differentielle Entropie der neuen Zufallsgröße $Z$ genau 1 bit ergibt:

$$h(Z) = h (A \cdot Y) = h (Y) + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) = 1\,{\rm bit} \hspace{0.05cm}.$$


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Differentielle Entropie.
  • Nützliche Hinweise zur Lösung dieser Aufgabe und weitere Informationen zu den wertkontinuierlichen Zufallsgrößen finden Sie im Kapitel „Kontinuierliche Zufallsgrößen” des Buches Stochastische Signaltheorie.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Vorgegeben ist das folgende unbestimmte Integral:
$$\int \xi \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)\hspace{0.1cm}{\rm d}\xi = \xi^2 \cdot \left [1/2 \cdot {{\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)} - {1}/{4}\right ] \hspace{0.05cm}.$$


Fragebogen

1

Berechnen Sie die differentielle Entropie der Zufallsgröße $X$ in „nat”.

$h(X) \ = $

$\ \rm nat$

2

Welches Ergebnis erhält man mit der Pseudoeinheit „bit”?

$h(X) \ = $

$\ \rm bit$

3

Berechnen Sie die differentielle Entropie der Zufallsgröße $Y$.

$h(Y) \ = $

$\ \rm bit$

4

Bestimmen Sie den WDF–Parameter $A$, so dass $h(Z) = h (A \cdot Y) = 1 \ \rm bit$ gilt.

$h(Z) = 1 \ \rm bit\text{:} \ \ A\ = $


Musterlösung

(1)  Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gilt im Bereich $ \le X \le 1$ vereinbarungsgemäß:   $f_X(x) = 2x = C \cdot x \hspace{0.05cm}.$ Wir haben hierbei „2” durch $C$ ersetzt   ⇒   Verallgemeinerung, um in der Teilaufgabe $(3)$ die nachfolgende Berechnung nochmals nutzen zu können.

Da die differentielle Entropie in „nat” gesucht ist, verwenden wir den natürlichen Logarithmus. Mit der Substitution $\xi = C \cdot x$ erhalten wir:

$$h_{\rm nat}(X) = \hspace{0.1cm} - \int_{0}^{1} \hspace{0.1cm} C \cdot x \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ C \cdot x ] \hspace{0.1cm}{\rm d}x = \hspace{0.1cm} - \hspace{0.1cm}\frac{1}{C} \cdot \int_{0}^{C} \hspace{0.1cm} \xi \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ \xi ] \hspace{0.1cm}{\rm d}\xi = - \hspace{0.1cm}\frac{\xi^2}{C} \cdot \left [ \frac{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)}{2} - \frac{1}{4}\right ]_{\xi = 0}^{\xi = C} \hspace{0.05cm}$$

Hierbei wurde das vorne angegebene unbestimmte Integral benutzt. Nach Einsetzen der Grenzen erhält man unter Berücksichtigung von $C=2$:

$$h_{\rm nat}(X) = - C/2 \cdot \left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2 \right ] = - {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2) + 1/2 = - {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2) + 1/2 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm} = - 0.193 \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} h(X) \hspace{0.15cm}\underline {= - 0.193\,{\rm nat}} \hspace{0.05cm}.$$

(2)  Allgemein gilt:

$$h_{\rm bit}(X) = \frac{h_{\rm nat}(X)}{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)\,{\rm nat/bit}} = - 0.279 \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} h(X) \hspace{0.15cm}\underline {= - 0.279\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}.$$

Diese Umrechnung kann man sich sparen, wenn man bereits im analytischen Ergebnis der Teilaufgabe (1) direkt „ln” durch „log2” ersetzt:

$$h(X) = \ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm}, \hspace{1.3cm} {\rm Pseudo-Einheit\hspace{-0.1cm}:\hspace{0.15cm} bit} \hspace{0.05cm}.$$
Zur Berechnung von h(Y)

(3)  Wir verwenden wieder den natürlichen Logarithmus und teilen das Integral in zwei Teilintegrale auf:

$$h(Y) = \hspace{0.1cm} - \hspace{-0.45cm} \int\limits_{{\rm supp} \hspace{0.03cm}( \hspace{-0.03cm}f_Y)} \hspace{-0.35cm} f_Y(y) \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ f_Y(y) ] \hspace{0.1cm}{\rm d}y = I_{\rm neg} + I_{\rm pos} \hspace{0.05cm}.$$
  • Das erste Integral (Bereich $-1 \le y \le 0$) ist formgleich mit dem der Teilaufgabe $(1)$ und gegenüber diesem nur verschoben, was das Ergebnis nicht beeinflusst. Zu berücksichtigen ist nun die Höhe $C = 1$ anstelle von $C = 2$:
$$I_{\rm neg} =- C/2 \cdot \left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2 \right ] = -1/2 \cdot \left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (1) - 1/2 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) \right ]= 1/4 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) \hspace{0.05cm}.$$
  • Der zweite Integrand ist bis auf eine Verschiebung und Spiegelung identisch mit dem ersten. Außerdem überlappen sich die Integrationsintervalle nicht   ⇒   $I_{\rm pos} = I_{\rm neg}$:
$$h_{\rm nat}(Y) = 2 \cdot I_{\rm neg} = 1/2 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}) \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}h_{\rm bit}(Y) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}) \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} h(Y) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (1.649)\hspace{0.15cm}\underline {= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$

(4)  Für die differentielle Entropie der Zufallsgröße $Z = A \cdot Y$ gilt allgemein:

$$h(Z) = h(A \cdot Y) = h(Y) + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) \hspace{0.05cm}.$$

Aus der Forderung $h(Z) = 1 \ \rm bit$ und dem Ergebnis der Teilaufgabe $(3)$ folgt somit:

$${\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) = 1\,{\rm bit} - 0.721 \,{\rm bit} = 0.279 \,{\rm bit} \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} A = 2^{0.279}\hspace{0.15cm}\underline {= 1.213} \hspace{0.05cm}.$$