Aufgaben:Exercise 1.6Z: Ternary Markov Source: Difference between revisions

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*Bei allen Entropien ist die Pseudoeinheit „bit/Symbol” hinzuzufügen.
*Bei allen Entropien ist die Pseudoeinheit „bit/Symbol” hinzuzufügen.
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
:<b>Hinwis:</b> Die Aufgabe gehört zum Themenkomplex von Kapitel 1.2.




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===Musterlösung===
===Musterlösung===
{{ML-Kopf}}
{{ML-Kopf}}
:<i>Hinweis:</i> Aus Platzgründen verwenden wir in der Musterlösung &bdquo;ld&rdquo; anstelle von  &bdquo;log<sub>2</sub>&rdquo;.
<i>Hinweis:</i> Aus Platzgründen verwenden wir in der Musterlösung &bdquo;ld&rdquo; anstelle von  &bdquo;log<sub>2</sub>&rdquo;.
 
:<b>a)</b>&nbsp;&nbsp;Die maximale Entropie ergibt sich dann, wenn die Symbole <b>A</b>, <b>B</b> und <b>C</b> gleichwahrscheinlich und die Symbole innerhalb der Folge statistisch voneinander unabhängig sind. Dann muss gelten:
 
:* <i>p</i><sub>A</sub> = <i>p</i><sub>A|A</sub> = <i>p</i><sub>A|B</sub> = <i>p</i><sub>A|C</sub> = 1/3,
 
:* <i>p</i><sub>B</sub> = <i>p</i><sub>B|A</sub> = <i>p</i><sub>B|B</sub> = <i>p</i><sub>B|C</sub> = 1/3,


:* <i>p</i><sub>C</sub> = <i>p</i><sub>C|A</sub> = <i>p</i><sub>C|B</sub> = <i>p</i><sub>C|C</sub> = 1/3.
'''(1)'''&nbsp; Die maximale Entropie ergibt sich dann, wenn die Symbole $\rm A$, $\rm B$ und $\rm C$ gleichwahrscheinlich und die Symbole innerhalb der Folge statistisch voneinander unabhängig sind. Dann muss gelten:
* $p_{\rm A} = p_{\rm A|A} =  p_{\rm A|B} = p_{\rm A|C}  = 1/3$,
* $p_{\rm B} = p_{\rm B|A} =  p_{\rm B|B} = p_{\rm B|C}  = 1/3$,
* $p_{\rm C} = p_{\rm C|A} = p_{\rm C|B} = p_{\rm C|C= 1/3$.


:Beispielsweise erhält man aus <i>p</i><sub>C|C</sub> = 1/3 der Wert <u><i>p</i> = 1/3</u>. Berücksichtigt man noch <i>p</i><sub>A|A</sub> = <i>q</i> &middot; <i>p</i>, so folgt <u><i>q</i> = 1</u>. Damit ergibt sich die maximale Entropie <i>H</i><sub>max</sub> = ld 3 <u>= 1.585 bit/Symbol</u>.
[[File:P_ID2255__Inf_Z_1_6b.png|right|]]


:<b>2.</b>&nbsp;&nbsp;Mit den Parameterwerten <i>p</i> = 1/4 und <i>q</i> = 1 ergibt sich das nebenstehende Übergangsdiagramm, das folgende Symmetrien aufweist:
Daraus lassen sich die gesuchten Werte bestimmen:
*Beispielsweise erhält man aus $p_{\rm C|C}  = 1/3$ der Wert $p \hspace{0.15cm}\underline{= 1/3}$.
*Berücksichtigt man noch die Beziehung $p_{\rm A|A} = p \cdot q$, so folgt $q \hspace{0.15cm}\underline{= 1}$.
* Damit ergibt sich die maximale Entropie $H_\text{max} ={\rm  ld} \ 3\hspace{0.15cm}\underline{= 1.585\  \rm bit/Symbol}$.


:* <i>p</i><sub>A|A</sub> = <i>p</i><sub>B|B</sub> = <i>p</i><sub>C|C</sub> = 1/4 (rot markiert),


:* <i>p</i><sub>A|B</sub> = <i>p</i><sub>B|C</sub> = <i>p</i><sub>C|A</sub> = 1/2 (grün markiert),
[[File:P_ID2255__Inf_Z_1_6b.png|right|Übergangsdiagramm für <i>p</i> = 1/4, <i>q</i> = 1]]
'''(2)'''&nbsp; Mit den Parameterwerten Übergangsdiagramm für $p = 1/4$ und  $q = 1$ ergibt sich das nebenstehende Übergangsdiagramm, das folgende Symmetrien aufweist:
* $p_{\rm A|A} =  p_{\rm B|B} = p_{\rm C|C}  = 1/4$ (rot markiert),
* $p_{\rm A|B} =  p_{\rm B|C} = p_{\rm C|A= 1/2$ (grün markiert),
*$p_{\rm A|C} =  p_{\rm B|A} = p_{\rm C|CB}  = 1/4$ (blau markiert).


:* <i>p</i><sub>A|C</sub> = <i>p</i><sub>B|A</sub> = <i>p</i><sub>C|B</sub> = 1/4 (blau markiert).
Es ist offensichtlich, dass die Symbolwahrscheinlichkeiten alle gleich sind:
 
:$$p_{\rm A} = p_{\rm B} = p_{\rm C} = 1/3 \hspace{0.3cm}
:Es ist offensichtlich, dass die Symbolwahrscheinlichkeiten alle gleich sind:
\Rightarrow \hspace{0.3cm} H_1 =  {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3  \hspace{0.15cm} \underline {= 1.585 \,{\rm bit/Symbol}}  
:$$p_{\rm A} = p_{\rm B} = p_{\rm C} = 1/3$$
:$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} H_1 =  {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3  \hspace{0.15cm} \underline {= 1.585 \,{\rm bit/Symbol}}  
  \hspace{0.05cm}.$$
  \hspace{0.05cm}.$$


:<b>3.</b>&nbsp;&nbsp;Für die zweite Entropienäherung benötigt man die 3<sup>2</sup> = 9 Verbundwahrscheinlichkeiten. Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe b) erhält man hierfür:
'''(3)'''&nbsp; Für die zweite Entropienäherung benötigt man die $3^2 = 9$ Verbundwahrscheinlichkeiten. Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (2) erhält man hierfür:
:$$p_{\rm AA} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm BB}= p_{\rm CC}= p_{\rm AC}=p_{\rm BA}=p_{\rm CB}=1/12  \hspace{0.05cm},\\
:$$p_{\rm AA} = p_{\rm BB}= p_{\rm CC}= p_{\rm AC}=p_{\rm BA}=p_{\rm CB}=1/12  \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}
p_{\rm AB} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm BC}=p_{\rm CA}=1/6$$
p_{\rm AB} = p_{\rm BC}=p_{\rm CA}=1/6$$
:$$\Rightarrow \hspace{0.2cm} H_2 \hspace{0.15cm} = \hspace{0.15cm}  \frac{1}{2} \cdot \left [ 6 \cdot \frac{1}{12} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 12  +
:$$\Rightarrow \hspace{0.2cm} H_2 = \frac{1}{2} \cdot \left [ 6 \cdot \frac{1}{12} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 12  +
  3 \cdot \frac{1}{6} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 6 \right ] = \\
  3 \cdot \frac{1}{6} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 6 \right ] =  \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 4  + \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3 +  \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 2 +  \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3  
\hspace{0.15cm} =  \hspace{0.15cm}   \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 4  + \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3 +  \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 2 +  \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3  
  = \frac{3}{4} + \frac{{\rm ld}\hspace{0.1cm} 3}{2} \hspace{0.15cm} \underline {= 1.5425 \,{\rm bit/Symbol}}  
  = \frac{3}{4} + \frac{{\rm ld}\hspace{0.1cm} 3}{2} \hspace{0.15cm} \underline {= 1.5425 \,{\rm bit/Symbol}}  
  \hspace{0.05cm}.$$
  \hspace{0.05cm}.$$


:<b>4.</b>&nbsp;&nbsp;Aufgrund der Markoveigenschaft der Quelle gilt
'''(4)'''&nbsp; Aufgrund der Markoveigenschaft der Quelle gilt
:$$H = 2 \cdot H_2 - H_1 = [ {3}/{2} + {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3] -  {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3\hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}}  
:$$H = 2 \cdot H_2 - H_1 = [ {3}/{2} + {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3] -  {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3\hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}}  
  \hspace{0.05cm}.$$
  \hspace{0.05cm}.$$
:Zum gleichen Ergebnis würde man mit folgender Rechnung kommen:
Zum gleichen Ergebnis würde man mit folgender Rechnung kommen:
:$$H \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm AA}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} +  ... \\
:$$H= p_{\rm AA}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} +  ... \hspace{0.1cm}= 6 \cdot \frac{1}{12} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 4 + 3 \cdot \frac{1}{16} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 2
\hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 6 \cdot \frac{1}{12} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 4 + 3 \cdot \frac{1}{16} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 2
  \hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}}
  \hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}}
  \hspace{0.05cm}.$$
  \hspace{0.05cm}.$$
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[[File:P_ID2256__Inf_Z_1_6e.png|right|]]
'''(5)'''&nbsp; Aus dem nebenstehendenm Übergangsdiagramm mit den aktuellen Parametern erkennt man, dass bei Stationarität $p_{\rm B}  = 0$ gelten wird, da $\rm B$ höchstens zum Starzeitpunkt einmal auftreten kann. Es liegt also eine binäre Markovkette mit den Symbolen $\rm A$ und $\rm C$ vor. Die Symbolwahrscheinlichkeiten ergeben sich zu:
:$$p_{\rm A} = 0.5 \cdot p_{\rm C} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}p_{\rm A} + p_{\rm C} = 1 \hspace{0.3cm}
\Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm A} = 1/3 \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm C} = 2/3\hspace{0.05cm}.  $$


:<b>5.</b>&nbsp;&nbsp;Aus nebenstehendem Übergangsdiagramm mit den aktuellen Parametern erkennt man, dass bei Stationarität <i>p</i><sub>B</sub> = 0 gelten wird: <b>B</b> kann höchstens zum Starzeitpunkt einmal auftreten. Es liegt also eine binäre Markovkette mit den Symbolen <b>A</b> und <b>C</b> vor. Die Symbolwahrscheinlichkeiten ergeben sich zu:
Damit erhält man folgende Wahrscheinlichkeiten:
:$$p_{\rm A} = 0.5 \cdot p_{\rm C} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}p_{\rm A} + p_{\rm C} = 1 $$
:$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}0\hspace{0.7cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm AA} = 0 \hspace{0.05cm},$$
:$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm A} = 1/3 \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm C} = 2/3\hspace{0.05cm}.  $$
:$$ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} =1/2\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm CA} =  
:<br>Damit erhält man folgende Wahrscheinlichkeiten:
  p_{\rm C} \cdot p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} = 2/3 \cdot 1/2 = 1/3 \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} )= 1\hspace{0.05cm},$$
:$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}0\hspace{0.7cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm AA} = 0 \hspace{0.05cm},\\
:$$ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} =1\hspace{0.7cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm AC} =  
p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm}1/2\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm CA} =  
  p_{\rm A} \cdot p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/3 \cdot 1 = 1/3 \hspace{0.05cm},\hspace{0.61cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} )= 0\hspace{0.05cm},$$
  p_{\rm C} \cdot p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} = 2/3 \cdot 1/2 = 1/3 \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} )= 1\hspace{0.05cm},\\
:$$ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} =1/2\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm CC} =  
p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm}1\hspace{0.7cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm AC} =  
  p_{\rm A} \cdot p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/3 \cdot 1 = 1/3 \hspace{0.05cm},\hspace{0.61cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} )= 0\hspace{0.05cm},\\
p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm}1/2\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm CC} =  
  p_{\rm C} \cdot p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} = 2/3 \cdot 1/2 = 1/3\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} )= 1 $$
  p_{\rm C} \cdot p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} = 2/3 \cdot 1/2 = 1/3\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} )= 1 $$
:$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} H  \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm AA}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}}  +p_{\rm CA}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C}}+ p_{\rm AC} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} +  
:$$\Rightarrow \hspace{0.25cm} H  = p_{\rm AA}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}}  +p_{\rm CA}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C}}+ p_{\rm AC} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} +  
   p_{\rm CC}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C}}=
   p_{\rm CC}  \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C}}=
\\
0 + 1/3 \cdot 1 + 1/3 \cdot 0 + 1/3 \cdot 1
\hspace{0.1cm} =  \hspace{0.1cm}0 + 1/3 \cdot 1 + 1/3 \cdot 0 + 1/3 \cdot 1
  \hspace{0.15cm} \underline {= 0.667 \,{\rm bit/Symbol}}  
  \hspace{0.15cm} \underline {= 0.667 \,{\rm bit/Symbol}}  
  \hspace{0.05cm}.$$
  \hspace{0.05cm}.$$

Revision as of 13:20, 2 May 2017

Ternäre Markovquelle
Ternäre Markovquelle

Die Grafik zeigt eine Markovquelle mit $M = 3$ Zuständen $\rm A$, $\rm B$ und $\rm C$. Für die beiden Parameter dieses Markovprozesses soll gelten:

$$0 \le p \le 0.5 \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}0 \le q \le 1 \hspace{0.05cm}.$$

Aufgrund der Markoveigenschaft dieser Quelle kann die Entropie auf unterschiedliche Weise ermittelt werden:

  • Man berechnet die beiden ersten Entropienäherungen $H_1$ und $H_2$. Dann gilt für die tatsächliche Entropie:
$$H = 2 \cdot H_{\rm 2} - H_{\rm 1} \hspace{0.05cm}.$$
  • Nach der so genannten direkten Berechnungsmethode kann die Entropie aber auch wie folgt berechnet werden (insgesamt 9 Terme):
$$H = p_{\rm AA} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + \ldots
\hspace{0.05cm}, \

\text{wobei} \ p_{\rm AA} = p_{\rm A} \cdot p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} p_{\rm AB} = p_{\rm A} \cdot p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.1cm}\ldots$$

Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Nachrichtenquellen mit Gedächtnis.
  • Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Nichtbinäre Markovquellen.
  • Bei allen Entropien ist die Pseudoeinheit „bit/Symbol” hinzuzufügen.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.


Fragebogen

1 Für welche Parameter $p$ und $q$ ergibt sich die maximale Entropie pro Symbol?

$p \ = $
$q\ = $
$H_\text{max} \ = $ $\ \rm bit/Symbol$

2 Es sei $p = 1/4$ und $q = 1$. Welcher Wert ergibt sich in diesem Fall für die erste Entropienäherung?

$H_1 = \ $ $\ \rm bit/Symbol$

3 Weiterhin gelte $p = 1/4$ und $q = 1$. Welcher Wert ergibt sich in diesem Fall für die zweite Entropienäherung?

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

4 Wie groß ist die tatsächliche Quellenentropie mit $p = 1/4$ und $q = 1$?

$H = \ $ $\ \rm bit/Symbol$

5 Wie groß ist die tatsächliche Quellenentropie mit $p = 1/2$ und $q = 0$?

$H = \ $ $\ \rm bit/Symbol$


Musterlösung

Hinweis: Aus Platzgründen verwenden wir in der Musterlösung „ld” anstelle von „log2”.

(1)  Die maximale Entropie ergibt sich dann, wenn die Symbole $\rm A$, $\rm B$ und $\rm C$ gleichwahrscheinlich und die Symbole innerhalb der Folge statistisch voneinander unabhängig sind. Dann muss gelten:

  • $p_{\rm A} = p_{\rm A|A} = p_{\rm A|B} = p_{\rm A|C} = 1/3$,
  • $p_{\rm B} = p_{\rm B|A} = p_{\rm B|B} = p_{\rm B|C} = 1/3$,
  • $p_{\rm C} = p_{\rm C|A} = p_{\rm C|B} = p_{\rm C|C} = 1/3$.


Daraus lassen sich die gesuchten Werte bestimmen:

  • Beispielsweise erhält man aus $p_{\rm C|C} = 1/3$ der Wert $p \hspace{0.15cm}\underline{= 1/3}$.
  • Berücksichtigt man noch die Beziehung $p_{\rm A|A} = p \cdot q$, so folgt $q \hspace{0.15cm}\underline{= 1}$.
  • Damit ergibt sich die maximale Entropie $H_\text{max} ={\rm ld} \ 3\hspace{0.15cm}\underline{= 1.585\ \rm bit/Symbol}$.


Übergangsdiagramm für p = 1/4, q = 1
Übergangsdiagramm für p = 1/4, q = 1

(2)  Mit den Parameterwerten Übergangsdiagramm für $p = 1/4$ und $q = 1$ ergibt sich das nebenstehende Übergangsdiagramm, das folgende Symmetrien aufweist:

  • $p_{\rm A|A} = p_{\rm B|B} = p_{\rm C|C} = 1/4$ (rot markiert),
  • $p_{\rm A|B} = p_{\rm B|C} = p_{\rm C|A} = 1/2$ (grün markiert),
  • $p_{\rm A|C} = p_{\rm B|A} = p_{\rm C|CB} = 1/4$ (blau markiert).

Es ist offensichtlich, dass die Symbolwahrscheinlichkeiten alle gleich sind:

$$p_{\rm A} = p_{\rm B} = p_{\rm C} = 1/3 \hspace{0.3cm}

\Rightarrow \hspace{0.3cm} H_1 = {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3 \hspace{0.15cm} \underline {= 1.585 \,{\rm bit/Symbol}}

\hspace{0.05cm}.$$

(3)  Für die zweite Entropienäherung benötigt man die $3^2 = 9$ Verbundwahrscheinlichkeiten. Mit dem Ergebnis der Teilaufgabe (2) erhält man hierfür:

$$p_{\rm AA} = p_{\rm BB}= p_{\rm CC}= p_{\rm AC}=p_{\rm BA}=p_{\rm CB}=1/12 \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}

p_{\rm AB} = p_{\rm BC}=p_{\rm CA}=1/6$$

$$\Rightarrow \hspace{0.2cm} H_2 = \frac{1}{2} \cdot \left [ 6 \cdot \frac{1}{12} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 12 +
3 \cdot \frac{1}{6} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 6 \right ] =   \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 4  + \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3 +   \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 2 +   \frac{1}{4} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3 
= \frac{3}{4} + \frac{{\rm ld}\hspace{0.1cm} 3}{2} \hspace{0.15cm} \underline {= 1.5425 \,{\rm bit/Symbol}} 
\hspace{0.05cm}.$$

(4)  Aufgrund der Markoveigenschaft der Quelle gilt

$$H = 2 \cdot H_2 - H_1 = [ {3}/{2} + {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3] - {\rm ld}\hspace{0.1cm} 3\hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}}
\hspace{0.05cm}.$$

Zum gleichen Ergebnis würde man mit folgender Rechnung kommen:

$$H= p_{\rm AA} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + ... \hspace{0.1cm}= 6 \cdot \frac{1}{12} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 4 + 3 \cdot \frac{1}{16} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm} 2
\hspace{0.15cm} \underline {= 1.5 \,{\rm bit/Symbol}}
\hspace{0.05cm}.$$

(5)  Aus dem nebenstehendenm Übergangsdiagramm mit den aktuellen Parametern erkennt man, dass bei Stationarität $p_{\rm B} = 0$ gelten wird, da $\rm B$ höchstens zum Starzeitpunkt einmal auftreten kann. Es liegt also eine binäre Markovkette mit den Symbolen $\rm A$ und $\rm C$ vor. Die Symbolwahrscheinlichkeiten ergeben sich zu:

$$p_{\rm A} = 0.5 \cdot p_{\rm C} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}p_{\rm A} + p_{\rm C} = 1 \hspace{0.3cm}

\Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm A} = 1/3 \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm C} = 2/3\hspace{0.05cm}. $$

Damit erhält man folgende Wahrscheinlichkeiten:

$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm}0\hspace{0.7cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm AA} = 0 \hspace{0.05cm},$$
$$ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} =1/2\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm CA} =
p_{\rm C} \cdot p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} = 2/3 \cdot 1/2 = 1/3 \hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} )= 1\hspace{0.05cm},$$
$$ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} =1\hspace{0.7cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm AC} =
p_{\rm A} \cdot p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/3 \cdot 1 = 1/3 \hspace{0.05cm},\hspace{0.61cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} )= 0\hspace{0.05cm},$$
$$ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} =1/2\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} p_{\rm CC} =
p_{\rm C} \cdot p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} = 2/3 \cdot 1/2 = 1/3\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}{\rm ld}\hspace{0.1cm}(1/p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C} )= 1 $$
$$\Rightarrow \hspace{0.25cm} H = p_{\rm AA} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} +p_{\rm CA} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C}}+ p_{\rm AC} \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} +
 p_{\rm CC}   \cdot {\rm ld}\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm C\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}C}}=

0 + 1/3 \cdot 1 + 1/3 \cdot 0 + 1/3 \cdot 1

\hspace{0.15cm} \underline {= 0.667 \,{\rm bit/Symbol}} 
\hspace{0.05cm}.$$