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九州大学 システム情報科学府 情報理工学専攻 2020年12月実施 情報理論

Author​

Yu, 祭音Myyura

Description​

出典:九州大学令和3年度公式問題。

【問 1】​

入力アルファベットと出力アルファベットがともに {1,2,3,4}\{1, 2, 3, 4\} である無記憶な通信路 W(y∣x)W(y|x) の通信路行列が

(0.50.50000.50.50000.50.50.5000.5)\begin{pmatrix} 0.5 & 0.5 & 0 & 0 \\ 0 & 0.5 & 0.5 & 0 \\ 0 & 0 & 0.5 & 0.5 \\ 0.5 & 0 & 0 &0.5 \end{pmatrix}

で与えられているとする.ただし,(i,j)(i, j) 成分は W(j∣i)W(j|i) を表す.この通信路の通信路容量を求めよ.また,それを達成する入力分布を全て求めよ.

【問 2】​

定常無記憶情報源 X1X2⋯X_1X_2 \cdots を考える.この情報源のアルファベットを有限集合 X\mathcal{X} とし,各 XiX_i は確率分布 p(x)p(x) に従うものとする.任意に固定された ϵ>0\epsilon > 0 に対し,系列 (x1,x2,…,xn)∈Xn(x_1, x_2,\dots,x_n) \in \mathcal{X}^n が

2−n(H(X1)+ϵ)≤p(x1,x2,…,xn)≤2−n(H(X1)−ϵ)2^{−n(H(X_1)+ \epsilon)} ≤ p(x_1, x_2,\dots,x_n) ≤ 2^{−n(H(X_1)−\epsilon)}

を満たすとき,この系列を p(x)p(x) に関する典型系列であると言う.ここで,H(X1)H(X_1) は X1X_1 のエントロピーを表し,p(x1,x2,...,xn)p(x_1, x_2,...,x_n) は同時確率分布を表す.全ての典型系列からなる集合を Aϵ(n)A_{\epsilon}^{(n)} と表記する. 次の各問いに答えよ.ただし,X={0,1},p(0)=1−α,p(1)=α\mathcal{X} = \{0, 1\},p(0) = 1 − \alpha,p(1) = \alpha とする.ここで α∈(0,1)\alpha \in (0, 1) は定数である.

(1) (x1,x2,…,x10)=(0,1,1,0,0,0,0,1,0,0)(x_1, x_2,\dots,x_{10}) = (0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0) に対し,p(x1,x2,...,x10)p(x_1, x_2,...,x_{10}) を求めよ.

(2) i=1,2,…,ni = 1, 2,\dots,n に対する H(Xi)H(X_i) および H(X1,X2,…,Xn)H(X_1, X_2,\dots,X_n) を求めよ.

(3) x=(x1,x2,…,xn)\mathbf{x} = (x_1, x_2,\dots,x_n) に対し,S(x)=∑i=1nxiS(\mathbf{x}) = \sum_{i = 1}^n x_i とおく. α=0.2,n=200,ϵ=0.01\alpha = 0.2, n = 200, \epsilon= 0.01 と する.Aϵ(n)A_{\epsilon}^{(n)} に属する系列 x\mathbf{x} に対する S(x)S(\mathbf{x}) の範囲を求めよ.

题目描述​

【问题 1】某无记忆信道的输入、输出字母表均为 {1,2,3,4}\{1,2,3,4\},信道矩阵为

(0.50.50000.50.50000.50.50.5000.5),\begin{pmatrix} 0.5&0.5&0&0\\ 0&0.5&0.5&0\\ 0&0&0.5&0.5\\ 0.5&0&0&0.5 \end{pmatrix},

其中第 (i,j)(i,j) 个元素表示 W(j∣i)W(j\mid i)。求该信道的信道容量,并求出所有达到容量的输入分布。

【问题 2】考虑平稳无记忆信源 X1X2⋯X_1X_2\cdots,其有限字母表为 X\mathcal X,各 XiX_i 均服从分布 p(x)p(x)。对任意固定的 ϵ>0\epsilon>0,若序列 (x1,x2,…,xn)∈Xn(x_1,x_2,\ldots,x_n)\in\mathcal X^n 满足

2−n(H(X1)+ϵ)≤p(x1,x2,…,xn)≤2−n(H(X1)−ϵ),2^{-n(H(X_1)+\epsilon)} \le p(x_1,x_2,\ldots,x_n) \le 2^{-n(H(X_1)-\epsilon)},

则称其为关于 p(x)p(x) 的典型序列。其中 H(X1)H(X_1) 为 X1X_1 的熵, p(x1,…,xn)p(x_1,\ldots,x_n) 为联合概率;所有典型序列组成的集合记为 Aϵ(n)A_\epsilon^{(n)}。现令 X={0,1}\mathcal X=\{0,1\}、p(0)=1−αp(0)=1-\alpha、p(1)=αp(1)=\alpha,其中常数 α∈(0,1)\alpha\in(0,1)。回答:

  1. 对序列 (x1,…,x10)=(0,1,1,0,0,0,0,1,0,0)(x_1,\ldots,x_{10})=(0,1,1,0,0,0,0,1,0,0), 求联合概率 p(x1,…,x10)p(x_1,\ldots,x_{10})。
  2. 求每个 i=1,…,ni=1,\ldots,n 的 H(Xi)H(X_i),以及联合熵 H(X1,X2,…,Xn)H(X_1,X_2,\ldots,X_n)。
  3. 对 x=(x1,…,xn)\mathbf x=(x_1,\ldots,x_n) 定义 S(x)=∑i=1nxiS(\mathbf x)=\sum_{i=1}^n x_i。当 α=0.2\alpha=0.2、n=200n=200、ϵ=0.01\epsilon=0.01 时,求所有 x∈Aϵ(n)\mathbf x\in A_\epsilon^{(n)} 的 S(x)S(\mathbf x) 取值范围。

Kai​

【問 1】​

C=log⁡2s+∑j=1sp1jlog⁡2p1j=2−H(0.5)=1C = \log_2 s + \sum_{j = 1} ^s p_{1j}\log_2{p_{1j}} = 2 - \mathcal{H}(0.5) = 1

各入力に対する H(Y∣X=x)H(Y|X=x) は 11 ビットなので、 I(X;Y)=H(Y)−1≤1I(X;Y)=H(Y)-1\leq1 であり、等号条件は出力分布が一様となることである。 これを満たす入力分布は全て

(p1,p2,p3,p4)=(t,12−t,t,12−t),0≤t≤12(p_1,p_2,p_3,p_4) =\left(t,\frac12-t,t,\frac12-t\right), \qquad 0\leq t\leq\frac12

である。

【問 2】​

(1)​

p(x1,x2,…,x10)=p(1)3p(0)7=α3(1−α)7p(x_1,x_2,\dots,x_{10}) = p(1)^3p(0)^7 = \alpha ^3(1 - \alpha)^7

(2)​

H(Xi)=−[(1−α)log⁡2(1−α)+αlog⁡2α]=H(α)H(X_i) = -[(1 - \alpha)\log_2(1 - \alpha) + \alpha\log_2\alpha] = \mathcal{H}(\alpha)
H(X1,X2,…,Xn)=H(X1)+H(X2)+⋯+H(Xn)=nH(Xi)=nH(α)H(X_1,X_2,\dots,X_n) = H(X_1) + H(X_2) + \cdots + H(X_n) = nH(X_i) = n\mathcal{H}(\alpha)

(3)​

2−n(H(X1)+ϵ)≤p(x1,x2,…,xn)≤2−n(H(X1)−ϵ)−nH(X1)−nϵ≤log⁡2[p(x1,x2,…,xn)]≤−nH(X1)+nϵn[(1−α)log⁡2(1−α)+αlog⁡2α]−nϵ≤log⁡2[αS(x)(1−α)n−S(x)]≤n[(1−α)log⁡2(1−α)+αlog⁡2α]+nϵ\begin{aligned} 2^{-n(H(X_1) + \epsilon)} &\leq p(x_1,x_2,\dots,x_n) \leq 2^{-n(H(X_1) - \epsilon)} \\ -nH(X_1) -n\epsilon &\leq \log_2[p(x_1,x_2,\dots,x_n)] \leq -nH(X_1) + n\epsilon \\ n[(1 - \alpha)\log_2(1 - \alpha) + \alpha\log_2\alpha] - n\epsilon &\leq \log_2[\alpha^{S(\mathbf{x})}(1 - \alpha)^{n - S(\mathbf{x})}] \leq n[(1 - \alpha)\log_2(1 - \alpha) + \alpha\log_2\alpha] +n\epsilon \end{aligned}
{S(x)log⁡2α+[n−S(x)]log⁡2(1−α)≥n(1−α)log⁡2(1−α)+nαlog⁡2α−nϵS(x)log⁡2α+[n−S(x)]log⁡2(1−α)≤n(1−α)log⁡2(1−α)+nαlog⁡2α+nϵ\left\{ \begin{aligned} &S(\mathbf{x})\log_2\alpha + [n - S(\mathbf{x})]\log_2(1 - \alpha) \ge n(1 - \alpha)\log_2(1 - \alpha) + n\alpha\log_2\alpha - n\epsilon \\ &S(\mathbf{x})\log_2\alpha + [n - S(\mathbf{x})]\log_2(1 - \alpha) \leq n(1 - \alpha)\log_2(1 - \alpha) + n\alpha\log_2\alpha + n\epsilon \end{aligned} \right.
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{S(x)log⁡2(0.2)+200log⁡2(0.8)−S(x)log⁡2(0.8)≥160log⁡2(0.8)+40log⁡2(0.2)−2S(x)log⁡2(0.2)+200log⁡2(0.8)−S(x)log⁡2(0.8)≤160log⁡2(0.8)+40log⁡2(0.2)+2\left\{ \begin{aligned} &S(\mathbf{x})\log_2(0.2) + 200\log_2(0.8) - S(\mathbf{x})\log_2(0.8) \ge 160\log_2(0.8) + 40\log_2(0.2) - 2\\ &S(\mathbf{x})\log_2(0.2) + 200\log_2(0.8) - S(\mathbf{x})\log_2(0.8) \le 160\log_2(0.8) + 40\log_2(0.2) + 2\\ \end{aligned} \right.
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{−2S(x)+200log⁡2(0.2)+400≥200log⁡2(0.2)+320−2−2S(x)+200log⁡2(0.2)+400≤200log⁡2(0.2)+320+2\left\{ \begin{aligned} &-2S(\mathbf{x}) + 200\log_2(0.2) + 400 \ge 200\log_2(0.2) + 320 - 2\\ &-2S(\mathbf{x}) + 200\log_2(0.2) + 400 \le 200\log_2(0.2) + 320 + 2\\ \end{aligned} \right.
⇓\Downarrow
39≤S(x)≤4139 \le S(\mathbf{x}) \le 41