Aufgaben:Exercise 3.8: Once more Mutual Information

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Wir betrachten das Tupel $Z = (X, Y)$, wobei die Einzelkomponenten $X$ und $Y$ jeweils ternäre Zufallsgrößen darstellen:

$$X = \{ 0 , 1 , 2 \}$ , \hspace{0.3cm}$Y= \{ 0 , 1 , 2 \}$$.

Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_{ XY }(X, Y)$ beider Zufallsgrößen ist in der oberen Grafik angegeben. In der Zusatzaufgabe 3.8Z wird diese Konstellation ausführlich analysiert. Man erhält als Ergebnis (alle Angaben in „bit”):

• $H(X) = H(Y) = \log_2 (3) = 1.585,$
• $H(XY) = \log_2 (9) = 3.170,$
• $I(X, Y) = 0,$
• $H(Z) = H(XZ) = 3.170,$
• $I(X, Z) = 1.585.$

Desweiteren betrachten wir hier die Zufallsgröße $W = \{ 0, 1, 2, 3, 4 \}$, deren Eigenschaften sich aus der Verbundwahrscheinlichkeitsfunktion $P_{ XW }(X, W)$ nach der unteren Skizze ergeben. Die Wahrscheinlichkeiten sind in allen weiß hinterlegten Feldern jeweils $0$.

Gesucht ist in der vorliegenden Aufgabe die Transinformation zwischen

• den Zufallsgrößen $X$ und $W$   ⇒   $I(X; W)$,
• den Zufallsgrößen $Z$ und $W ⇒ I(Z; W)$.

Hinweise:

• Die Aufgabe gehört zum Kapitel Verschiedene Entropien zweidimensionaler Zufallsgrößen.
• Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seiten Bedingte Wahrscheinlichkeit und bedingte Entropie sowie Transinformation zwischen zwei Zufallsgrößen.
• Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.

Fragebogen

1

Wie könnten die Größen $X$, $Y$ und $W$ zusammenhängen?

	$W = X + Y$,
	$W = X – Y + 2$,
	$W = Y – X + 2$.

2

Welche Transinformationen besteht zwischen den Zufallsgrößen $X$ und $W$?

$I(X; W) \ = \ $ $\ \rm bit$

3

Welche Transinformation besteht zwischen den Zufallsgrößen $Z$ und $W$?

$I(Z; W) \ = \ $ $\ \rm bit$

4

Welche der nachfolgenden Aussagen sind zutreffend?

	Es gilt $H(ZW) = H(XW)$.
	Es gilt $H(W|Z) = 0$.
	Es gilt $I(Z; W) > I(X; W)$.

Musterlösung

Solution

1. Mit $X = \{0, 1, 2\}$, $Y = \{0, 1, 2\}$ gilt $X + Y = \{0, 1, 2, 3, 4\}$ und auch die Wahrscheinlichkeiten stimmen mit der vorgegebenen Wahrscheinlichkeitsfunktion überein. Die Überprüfung der beiden anderen Vorgaben zeigt, dass auch $W = X – Y + 2$ möglich ist $\Rightarrow$ $Lösungsvorschläge 1$ und $2$.

2.Aus der 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_{ XW }(X, W)$ auf der Angabenseite erhält man für

• die Verbundentropie:

$$H(XW) = log_2(9) = 3.170$$,

• die Wahrsacheinlichkeitsfunktion der Zufallsgröße $W$:

$$P_W(W) = [ 1/9 , 2/9 , 3/9 , 2/9 , 1/9]$$,

• die Entropie der Zufallsgröße $W$:

$$H(W) = 2 . \frac{1}{9} . log_2\frac{9}{1} + 2 . \frac{2}{9} . log_2\frac{9}{2} + 2 . \frac{3}{9} . log_2\frac{9}{3} = 2.197 ( bit)$$. Mit $H(X) = 1.585$ bit (wurde angegeben) ergibt sich somit für die Mutual Information: $$I(X;W) = H(X) + H(W) - H(XW)=$$ $$=1.585+2.197-3.170=0.612(bit)$$

Das Rechte Schaubild verdeutlicht die Berechnung der Transinformation $I(X; W)$ zwischen der ersten Komponente $X$ und der Summe $W$.

3. Die Grafik zeigt die Verbundwahrscheinlichkeit $P_{ ZW }(⋅)$. Das Schema besteht aus $5 · 9 = 45$ Feldern im Gegensatz zur Darstellung von $P_{ XW }(⋅)$ auf der Angabenseite mit $3 · 9 = 27$ Feldern.

Von den $45$ Feldern sind aber auch nur neun mit Wahrscheinlichkeiten $≠ 0$ belegt. Für die Verbundentropie gilt:

$H(ZW) = 3.170(bit)$

Mit den weiteren Entropien

$$H(Z) = 3.170 (bit)$$ $$H(W) = 2.197 (bit)$$ entsprechend der Aufgabe Z3.7 bzw. der Teilaufgabe (b) erhält man für die Transinformation:

$$I(Z;W) = H(Z) + H(W) - H(ZW) = 2.197 (bit)$$ wie auch aus dem rechten oberen Schaubild hervorgeht.

4. $Alle$ $drei$ $Aussagen$ treffen zu, wie auch aus dem oberen Schaubild ersichtlich ist. Wir versuchen eine Interpretation dieser numerischen Ergebnisse:

• Die Verbundwahrscheinlichkeit $P_{ ZW }$ setzt sich ebenso wie $P_{ XW }$ aus neun gleichwahrscheinlichen Elementen $≠ 0$ zusammen. Damit ist offensichtlich, dass auch die Verbundentropien gleich sind:

$H(ZW) = H(XW) = 3.170 (bit)$.

• Wenn ich das Tupel $Z = (X, Y)$ kenne, kenne ich natürlich auch die Summe $W = X + Y$. Damit ist $H(W|Z) = 0$. Dagegen ist $H(Z|W)$ ungleich $0$. Vielmehr gilt $H(Z|W) = H(X|W) = 0.973 bit$.
• Die Zufallsgröße $W$ liefert also die genau gleiche Information hinsichtlich des Tupels $Z$ wie für die Einzelkomponente $X$. Dies ist die verbale Interpretation für die Aussage $H(Z|W) = H(X|W)$
• Die gemeinsame Information von $Z$ und $W \Rightarrow I(Z; W)$ ist größer als die von $X und W \Rightarrow I(X; W)$, weil $H(W|Z)$ gleich $0$ ist, während $H(W|X)$ ungleich $0$ ist, nämlich genau so groß ist wie $H(X)$ :

$$I(Z;W) = H(W) - H(W|Z) = 2.197 - 0 = 2.197 (bit)$$ $$I(X;W) = H(W) - H(W|X) = 2.197 - 1.585 = 0.612 (bit)$$