Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.5Z: Symmetrical Markov Source"

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{Bestimmen Sie $q$ derart, dass <i>H</i> maximal wird. Interpretation.
 
{Bestimmen Sie $q$ derart, dass <i>H</i> maximal wird. Interpretation.
 
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$H \rightarrow Maximum\text{:}\ \ q \ =$ { 0.5 3% }
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$H \rightarrow \text{Maximum:}\ \ q \ =$ { 0.5 3% }
  
  
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===Musterlösung===
 
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:<b>1.</b>&nbsp;&nbsp;Bei einer stationären binären Markovquelle erster Ordnung gilt:
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'''(1)'''&nbsp; Bei einer stationären binären Markovquelle erster Ordnung gilt:
 
:$$p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \cdot p_{\rm A} + p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \cdot p_{\rm B}
 
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  = (1-q) \cdot p_{\rm A} + q \cdot p_{\rm B}$$
 
  = (1-q) \cdot p_{\rm A} + q \cdot p_{\rm B}$$
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:<b>2.</b>&nbsp;&nbsp;Zur Berechnung von <i>H</i> benötigt man alle vier Verbundwahrscheinlichkeiten:
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'''(2)'''&nbsp; Zur Berechnung der Entropie $H$ benötigt man alle vier Verbundwahrscheinlichkeiten:
:$$p_{\rm AA} \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}  p_{\rm A} \cdot  p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot(1-q) = p_{\rm BB}\hspace{0.05cm},\\
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:$$p_{\rm AA} \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}  p_{\rm A} \cdot  p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot(1-q) = p_{\rm BB}\hspace{0.05cm},\hspace{1cm}
 
  p_{\rm AB} \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}  p_{\rm A} \cdot  p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot q = p_{\rm BA}\hspace{0.05cm}.$$
 
  p_{\rm AB} \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}  p_{\rm A} \cdot  p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot q = p_{\rm BA}\hspace{0.05cm}.$$
:Setzt man diese Werte in die gegebene Entropie&ndash;Gleichung ein, so erhält man
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Setzt man diese Werte in die gegebene Entropie&ndash;Gleichung ein, so erhält man
:$$H  \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm}  2 \cdot \frac{1}{2} \cdot(1-q) \cdot  
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:$$H  = 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot(1-q) \cdot  
 
{\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} + 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot q \cdot  
 
{\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} + 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot q \cdot  
{\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} = \\
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{\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} =  q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} + (1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} = H_{\rm bin}(q) \hspace{0.05cm}.$$
\hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}  q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} + (1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} = H_{\rm bin}(q) \hspace{0.05cm}.$$
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Der gesuchte Zahlenwert ist $H = H_{\rm bin} (0.25) \hspace{0.15cm}\underline{= 0.811 \, \rm bit/Symbol}$.
:Der gesuchte Zahlenwert ist <i>H</i> = <i>H</i><sub>bin</sub> (0.25) <u>= 0.811 bit/Symbol</u>.
 
  
:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp;Bei gleichwahrscheinlichen Binärsymbolen ist <i>H</i><sub>1</sub> <u>= 1 bit/Symbol</u>. Mit der für Markovquellen gültigen Gleichung gilt weiter:
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:$$H_2 \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}  \frac{1}{2} \cdot [ H_1 +  H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.906 \,{\rm bit/Symbol}}  
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'''(3)'''&nbsp; Bei gleichwahrscheinlichen Binärsymbolen ist $H_1 \hspace{0.15cm}\underline{= 1 \, \rm bit/Symbol}$. Mit der für Markovquellen gültigen Gleichung gilt weiter:
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:$$H_2 \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}  {1}/{2} \cdot [ H_1 +  H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.906 \,{\rm bit/Symbol}}  
H_3 \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm} \frac{1}{3} \cdot [ H_1 + 2  H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.874 \,{\rm bit/Symbol}}  
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:$$ H_3 \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm} {1}/{3} \cdot [ H_1 + 2  H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.874 \,{\rm bit/Symbol}}  
 
  \hspace{0.05cm}.$$
 
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:<b>4.</b>&nbsp;&nbsp;Das Maximum der binären Entropiefunktion ergibt sich für <i>q</i> <u>= 0.5</u>. Damit beträgt die maximale Entropie <i>H</i> = 1 bit/Symbol. Man erkennt aus der Beziehung <i>H</i> = <i>H</i><sub>1</sub> und aus dem vorne abgebildeten Übergangsdiagramm, dass <i>q</i> = 0.5 statistisch unabhängige Symbole zur Folge hat:
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'''(4)'''&nbsp; Das Maximum der binären Entropiefunktion ergibt sich für $q\hspace{0.15cm}\underline{= 0.5}$. Damit beträgt die maximale Entropie $H = 1 \, \rm bit/Symbol$. Man erkennt aus der Beziehung $H = H_1$ und aus dem vorne abgebildeten Übergangsdiagramm, dass $q = 0.5$ statistisch unabhängige Symbole zur Folge hat:
 
:$$p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = 0.5
 
:$$p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = 0.5
 
  \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}= 0.5
 
  \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}= 0.5
 
  \hspace{0.05cm}.$$
 
  \hspace{0.05cm}.$$
  
:<b>5.</b>&nbsp;&nbsp;Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 2</u>. Die Symbolfolge ergibt sich entweder zu <b>AAAAAA</b>... oder zu <b>BBBBBB</b>..., je nachdem, welches Symbol als Startwert vorgegeben wurde. Die Entropie einer solchen Quelle ist <i>H</i> = <i>H</i><sub>bin</sub>(0) = 0.
 
  
:<b>6.</b>&nbsp;&nbsp;Nun kann weder <b>A</b> direkt auf <b>A</b> noch <b>B</b> direkt auf <b>B</b> folgen. Es ergibt sich eine alternierende Folge, je nach Startwert die Folge <b>ABABAB</b>... oder <b>BABABA</b>... &#8658;&nbsp;&nbsp; <u>Lösungsvorschlag 3</u>. Diese Quelle hat in beiden Fällen ebenfalls die Entropie <i>H</i> = 0 = <i>H</i><sub>bin</sub>(1).
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'''(5)'''&nbsp; Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 und 2</u>:
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*Die Symbolfolge ergibt sich entweder zu $\rm AAAAAA$ ... oder zu $\rm BBBBBB$ ... , je nachdem, welches Symbol als Startwert vorgegeben wurde.
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*Die Entropie einer solchen Quelle ist $H = H_{\rm bin}(0) = 0$.
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'''(6)'''&nbsp; Richtig ist nur der <u>Lösungsvorschlag 3</u>:
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*Nun kann weder $\rm A$ direkt auf $\rm A$ noch $\rm B$ direkt auf $\rm B$ folgen.  
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*Es ergibt sich stets eine alternierende Folge, je nach Startwert die Folge $\rm ABABAB$ ... oder $\rm BABABA$... .  
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*Diese Quelle hat in beiden Fällen die Entropie $H = H_{\rm bin}(1) = 0$.
 
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Revision as of 17:11, 1 May 2017

Betrachtetes binäres Markovdiagramm

In der Aufgabe 1.5 wurde eine binäre Markovquelle behandelt, bei der die Übergangswahrscheinlichkeiten von $\rm A$ nach $\rm B$ und von $\rm B$ nach $\rm A$ unterschiedlich waren. In dieser Aufgabe soll nun gelten:

$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = q \hspace{0.8cm} ( 0 \le q \le 1) \hspace{0.05cm}.$$

Alle in der Aufgabe 1.5 angegebenen Gleichungen gelten auch hier:

  • Entropie:
$$H = p_{\rm AA} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm BA} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} + p_{\rm BB} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} \hspace{0.05cm},$$
  • Erste Entropienäherung:
$$H_{\rm 1} = p_{\rm A} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm} \frac{1}{p_{\rm A}} + p_{\rm B} \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm} \frac{1}{p_{\rm B}} \hspace{0.05cm},$$
  • k–te Entropienäherung ($k = 2, 3$, ...):
$$H_k = {1}/{k} \cdot [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H] \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}H = \lim_{k \rightarrow \infty } H_k \hspace{0.05cm}.$$

Hinweise:


Fragebogen

1

Berechnen Sie die Symbolwahrscheinlichkeiten für die Übergangswahrscheinlichkeit $q = 1/4$.

$p_{\rm A} \ = $

$p_{\rm B} \ = $

2

Berechnen Sie die Quellenentropie $H$ für $q = 1/4$.

$H \ =$

$\ \rm bit/Symbol$

3

Welche Entropienäherungen erhält man für $q = 1/4$?

$H_1 \ =$

$\ \rm bit/Symbol$
$H_2 \ =$

$\ \rm bit/Symbol$
$H_3 \ =$

$\ \rm bit/Symbol$

4

Bestimmen Sie $q$ derart, dass H maximal wird. Interpretation.

$H \rightarrow \text{Maximum:}\ \ q \ =$

5

Welche Symbolfolgen sind mit $q = 0$ möglich?

$\rm AAAAAA$ ...
$\rm BBBBBB$ ...
$\rm ABABAB$ ...

6

Welche Symbolfolgen sind mit $q = 0$ möglich?

$\rm AAAAAA$ ...
$\rm BBBBBB$ ...
$\rm ABABAB$ ...


Musterlösung

(1)  Bei einer stationären binären Markovquelle erster Ordnung gilt:

$$p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \cdot p_{\rm A} + p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \cdot p_{\rm B} = (1-q) \cdot p_{\rm A} + q \cdot p_{\rm B}$$
$$q \cdot p_{\rm A} = q \cdot p_{\rm B} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm}p_{\rm A} = p_{\rm B}\hspace{0.15cm} \underline {= 0.5} \hspace{0.05cm}.$$

(2)  Zur Berechnung der Entropie $H$ benötigt man alle vier Verbundwahrscheinlichkeiten:

$$p_{\rm AA} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm A} \cdot p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot(1-q) = p_{\rm BB}\hspace{0.05cm},\hspace{1cm} p_{\rm AB} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm A} \cdot p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot q = p_{\rm BA}\hspace{0.05cm}.$$

Setzt man diese Werte in die gegebene Entropie–Gleichung ein, so erhält man

$$H = 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot(1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} + 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} = q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} + (1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} = H_{\rm bin}(q) \hspace{0.05cm}.$$

Der gesuchte Zahlenwert ist $H = H_{\rm bin} (0.25) \hspace{0.15cm}\underline{= 0.811 \, \rm bit/Symbol}$.


(3)  Bei gleichwahrscheinlichen Binärsymbolen ist $H_1 \hspace{0.15cm}\underline{= 1 \, \rm bit/Symbol}$. Mit der für Markovquellen gültigen Gleichung gilt weiter:

$$H_2 \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} {1}/{2} \cdot [ H_1 + H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.906 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm},$$
$$ H_3 \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} {1}/{3} \cdot [ H_1 + 2 H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.874 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Das Maximum der binären Entropiefunktion ergibt sich für $q\hspace{0.15cm}\underline{= 0.5}$. Damit beträgt die maximale Entropie $H = 1 \, \rm bit/Symbol$. Man erkennt aus der Beziehung $H = H_1$ und aus dem vorne abgebildeten Übergangsdiagramm, dass $q = 0.5$ statistisch unabhängige Symbole zur Folge hat:

$$p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = 0.5 \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}= 0.5 \hspace{0.05cm}.$$


(5)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 2:

  • Die Symbolfolge ergibt sich entweder zu $\rm AAAAAA$ ... oder zu $\rm BBBBBB$ ... , je nachdem, welches Symbol als Startwert vorgegeben wurde.
  • Die Entropie einer solchen Quelle ist $H = H_{\rm bin}(0) = 0$.


(6)  Richtig ist nur der Lösungsvorschlag 3:

  • Nun kann weder $\rm A$ direkt auf $\rm A$ noch $\rm B$ direkt auf $\rm B$ folgen.
  • Es ergibt sich stets eine alternierende Folge, je nach Startwert die Folge $\rm ABABAB$ ... oder $\rm BABABA$... .
  • Diese Quelle hat in beiden Fällen die Entropie $H = H_{\rm bin}(1) = 0$.