Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.5Z: Symmetrical Markov Source"
From LNTwww
Line 3: | Line 3: | ||
}} | }} | ||
− | [[File:P_ID2252__Inf_Z_1_5.png|right|]] | + | [[File:P_ID2252__Inf_Z_1_5.png|right|Betrachtetes binäres Markovdiagramm]] |
− | + | In der [[Aufgaben:1.5_Binäre_Markovquelle|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: | |
:$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = q \hspace{0.8cm} ( 0 \le q \le 1) | :$$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}.$$ | \hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | |||
− | :* <b>Entropie:</b> | + | Alle in der Aufgabe 1.5 angegebenen Gleichungen gelten auch hier: |
− | :$$H = p_{\rm AA} \cdot {\rm | + | |
+ | * <b>Entropie:</b> | ||
+ | :$$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},$$ | \hspace{0.05cm},$$ | ||
− | + | * <b>Erste Entropienäherung</b>: | |
− | :$$H_{\rm 1} = p_{\rm A} \cdot {\rm | + | :$$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},$$ | \hspace{0.05cm},$$ | ||
− | + | * <b><i>k</i>–te Entropienäherung</b> ($k = 2, 3$, ...): | |
− | :$$H_k = | + | :$$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}.$$ | \hspace{0.05cm},\hspace{0.5cm}H = \lim_{k \rightarrow \infty } H_k \hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | : | + | ''Hinweise:'' |
+ | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/Nachrichtenquellen_mit_Gedächtnis|Nachrichtenquellen mit Gedächtnis]]. | ||
+ | *Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite [[Informationstheorie/Nachrichtenquellen_mit_Gedächtnis#Bin.C3.A4rquellen_mit_Markoveigenschaften|Binärquellen mit Markoveigenschaften]]. | ||
+ | *Bei allen Entropien ist die Pseudoeinheit „bit/Symbol” hinzuzufügen. | ||
+ | *Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein. | ||
+ | |||
Line 27: | Line 33: | ||
<quiz display=simple> | <quiz display=simple> | ||
− | {Berechnen Sie die Symbolwahrscheinlichkeiten. | + | {Berechnen Sie die Symbolwahrscheinlichkeiten für die Übergangswahrscheinlichkeit $q = 1/4$. |
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | $ | + | $p_{\rm A} \ = $ { 0.5 1% } |
− | $ | + | $p_{\rm B} \ = $ { 0.5 1% } |
− | {Berechnen Sie die Quellenentropie | + | {Berechnen Sie die Quellenentropie $H$ für $q = 1/4$. |
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | $ | + | $H \ =$ { 0.5 3% } $\ \rm bit/Symbol$ |
− | {Welche Entropienäherungen erhält man für | + | {Welche Entropienäherungen erhält man für $q = 1/4$? |
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | $ | + | $H_1 \ =$ { 1 1% } $\ \rm bit/Symbol$ |
− | $H_2$ | + | $H_2 \ =$ { 0.906 1% } $\ \rm bit/Symbol$ |
− | $H_3$ | + | $H_3 \ =$ { 0.874 1% } $\ \rm bit/Symbol$ |
− | {Bestimmen Sie | + | {Bestimmen Sie $q$ derart, dass <i>H</i> maximal wird. Interpretation. |
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
− | $H \rightarrow Maximum:\ \ q$ | + | $H \rightarrow Maximum\text{:}\ \ q \ =$ { 0.5 3% } |
− | {Welche Symbolfolgen sind mit | + | {Welche Symbolfolgen sind mit $q = 0$ möglich? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | + AAAAAA ... | + | + $\rm AAAAAA$ ... |
− | + BBBBBB ... | + | + $\rm BBBBBB$ ... |
− | - ABABAB ... | + | - $\rm ABABAB$ ... |
− | {Welche Symbolfolgen sind mit | + | {Welche Symbolfolgen sind mit $q = 0$ möglich? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | - AAAAAA ... | + | - $\rm AAAAAA$ ... |
− | - BBBBBB ... | + | - $\rm BBBBBB$ ... |
− | + ABABAB ... | + | + $\rm ABABAB$ ... |
Revision as of 16:49, 1 May 2017
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:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Nachrichtenquellen mit Gedächtnis.
- Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Binärquellen mit Markoveigenschaften.
- Bei allen Entropien ist die Pseudoeinheit „bit/Symbol” hinzuzufügen.
- Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
Fragebogen
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 von H benötigt man alle vier Verbundwahrscheinlichkeiten:
- $$p_{\rm AA} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm A} \cdot p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot(1-q) = p_{\rm BB}\hspace{0.05cm},\\ p_{\rm AB} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} p_{\rm A} \cdot p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = 1/2 \cdot q = p_{\rm BA}\hspace{0.05cm}.$$
- Setzt man diese Werte in die gegebene Entropie–Gleichung ein, so erhält man
- $$H \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot(1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} + 2 \cdot \frac{1}{2} \cdot q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} = \\ \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} q \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{q} + (1-q) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{1-q} = H_{\rm bin}(q) \hspace{0.05cm}.$$
- Der gesuchte Zahlenwert ist H = Hbin (0.25) = 0.811 bit/Symbol.
- 3. Bei gleichwahrscheinlichen Binärsymbolen ist H1 = 1 bit/Symbol. Mit der für Markovquellen gültigen Gleichung gilt weiter:
- $$H_2 \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} \frac{1}{2} \cdot [ H_1 + H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.906 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm},\\ H_3 \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} \frac{1}{3} \cdot [ H_1 + 2 H] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.874 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$
- 4. Das Maximum der binären Entropiefunktion ergibt sich für q = 0.5. Damit beträgt die maximale Entropie H = 1 bit/Symbol. Man erkennt aus der Beziehung H = H1 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 AAAAAA... oder zu BBBBBB..., je nachdem, welches Symbol als Startwert vorgegeben wurde. Die Entropie einer solchen Quelle ist H = Hbin(0) = 0.
- 6. Nun kann weder A direkt auf A noch B direkt auf B folgen. Es ergibt sich eine alternierende Folge, je nach Startwert die Folge ABABAB... oder BABABA... ⇒ Lösungsvorschlag 3. Diese Quelle hat in beiden Fällen ebenfalls die Entropie H = 0 = Hbin(1).