Aufgaben:Aufgabe 4.4: Herkömmliche Entropie und differenzielle Entropie

• Zurück zum Buch

Zweimal Gleichverteilung

Wir betrachten die beiden wertkontinuierlichen Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  mit den Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen $f_X(x)$  und $f_Y(y)$.  Für diese Zufallsgrößen kann man

• die herkömmlichen Entropien  $H(X)$  bzw.  $H(Y)$  nicht angeben,
• jedoch aber die differentiellen Entropien  $h(X)$  und  $h(Y)$.

Wir betrachten außerdem zwei wertdiskrete Zufallsgrößen:

• Die Zufallsgröße  $Z_{X,\hspace{0.05cm}M}$  ergibt sich durch (geeignete) Quantisierung der Zufallsgröße  $X$  mit der Quantisierungsstufenzahl  $M$
  ⇒   Quantisierungsintervallbreite  ${\it \Delta} = 0.5/M$.
• Die Zufallsgröße  $Z_{Y,\hspace{0.05cm}M}$  ergibt sich nach Quantisierung der Zufallsgröße  $Y$  mit der Quantisierungsstufenzahl  $M$  
  ⇒   Quantisierungsintervallbreite  ${\it \Delta} = 2/M$.

Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen dieser diskreten Zufallsgrößen setzen sich jeweils aus  $M$  Diracfunktionen zusammen, deren Impulsgewichte durch die Intervallflächen der zugehörigen wertkontinuierlichen Zufallsgrößen gegeben sind.

Daraus lassen sich die Entropien  $H(Z_{X,\hspace{0.05cm}M})$  und  $H(Z_{Y,\hspace{0.05cm}M})$  in herkömmlicher Weise entsprechend dem Kapitel  Wahrscheinlichkeitsfunktion und Entropie  bestimmen.

Im Abschnitt  Entropie wertkontinuierlicher Zufallsgrößen nach Quantisierung  wurde auch eine Näherung angegeben.  Beispielsweise gilt:

$$H(Z_{X, \hspace{0.05cm}M}) \approx -{\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ({\it \Delta}) + h(X)\hspace{0.05cm}. $$

• Im Laufe der Aufgabe wird sich zeigen, dass bei rechteckförmiger WDF   ⇒   Gleichverteilung diese „Näherung” das gleiche Ergebnis liefert wie die direkte Berechnung.
• Aber im allgemeinen Fall – so im  $\text{Beispiel 2}$  mit dreieckförmiger WDF – stellt obige Gleichung tatsächlich nur eine Näherung dar, die erst im Grenzfall  ${\it \Delta} \to 0$  mit der tatsächlichen Entropie  $H(Z_{X,\hspace{0.05cm}M})$  übereinstimmt.

Hinweise:

• Die Aufgabe gehört zum Kapitel  Differentielle Entropie.
• Nützliche Hinweise zur Lösung dieser Aufgabe finden Sie insbesondere auf der Seite  Entropie wertkontinuierlicher Zufallsgrößen nach Quantisierung .

Fragebogen

1

Berechnen Sie die differentielle Entropie  $h(X)$.

$ h(X) \ = \ $ $\ \rm bit$

2

Berechnen Sie die differentielle Entropie $h(Y)$.

$ h(Y) \ = \ $ $\ \rm bit$

3

Berechnen Sie die Entropie der wertdiskreten Zufallsgrößen  $Z_{X,\hspace{0.05cm}M=4}$  nach der direkten Methode.

$H(Z_{X,\hspace{0.05cm}M=4})\ = \ $ $\ \rm bit$

4

Berechnen Sie die Entropie der wertdiskreten Zufallsgrößen  $Z_{X,\hspace{0.05cm}M=4}$  mit der angegebenen Näherung.

$H(Z_{X,\hspace{0.05cm}M=4})\ = \ $ $\ \rm bit$

5

Berechnen Sie die Entropie der wertdiskreten Zufallsgröße  $Z_{Y,\hspace{0.05cm}M=8}$  mit der angegebenen Näherung.

$H(Z_{Y,\hspace{0.05cm}M=8})\ = \ $ $\ \rm bit$

6

Welche der folgenden Aussagen sind zutreffend?

	Die Entropie einer wertdiskreten Zufallsgröße  $Z$  ist stets  $H(Z) \ge 0$.
	Die differenzielle Entropie einer wertkontinuierlichen Zufallsgröße  $X$  ist stets  $h(X) \ge 0$.

Musterlösung

Musterlösung

(1)  Gemäß der entsprechenden Theorieseite gilt mit  $x_{\rm min} = 0$  und  $x_{\rm max} = 1/2$:

$$h(X) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (x_{\rm max} - x_{\rm min}) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (1/2) \hspace{0.15cm}\underline{= - 1\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$

(2)  Mit  $y_{\rm min} = -1$  und  $y_{\rm max} = +1$  ergibt sich dagegen für die differentielle Entropie der Zufallsgröße  $Y$:

$$h(Y) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (y_{\rm max} - y_{\rm min}) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (2) \hspace{0.15cm}\underline{= + 1\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}. $$

Quantisierte Zufallsgröße  $Z_{X, \ M = 4}$

(3)  Die nebenstehende Grafik verdeutlicht die bestmögliche Quantisierung der Zufallsgröße  $X$  mit der Quantisierungsstufenzahl  $M = 4$    ⇒   Zufallsgröße  $Z_{X, \ M = 4}$:

• Die Intervallbreite ist hier gleich  ${\it \Delta} = 0.5/4 = 1/8$.
• Die möglichen Werte  (jeweils in der Intervallmitte)  sind  $z \in \{0.0625,\ 0.1875,\ 0.3125,\ 0.4375\}$.

Die direkte Entropieberechnung ergibt mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_Z(Z) = \big [1/4,\ \text{...} , \ 1/4 \big]$:

$$H(Z_{X, \ M = 4}) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (4) \hspace{0.15cm}\underline{= 2\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}.$$

Mit der Näherung erhält man unter Berücksichtigung des Ergebnisses von  (1):

$$H(Z_{X,\hspace{0.05cm} M = 4}) \approx -{\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ({\it \Delta}) + h(X) = 3\,{\rm bit} +(- 1\,{\rm bit})\hspace{0.15cm}\underline{= 2\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}. $$

Hinweis:  Nur bei der Gleichverteilung liefert die Näherung genau das gleiche Ergebnis wie die direkte Berechnung, also die tatsächliche Entropie.

Quantisierte Zufallsgröße $Z_{Y, \ M = 4}$

(4)  Aus der zweiten Grafik erkennt man die Gemeinsamkeiten / Unterschiede zur Teilaufgabe  (3):

• Der Quantisierungsparameter ist nun  ${\it \Delta} = 2/4 = 1/2$.
• Die möglichen Werte sind nun  $z \in \{\pm 0.75,\ \pm 0.25\}$.
• Somit liefert hier die „Näherung”  (ebenso wie die direkte Berechnung)  das Ergebnis:

$$H(Z_{Y,\hspace{0.05cm} M = 4}) \approx -{\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ({\it \Delta}) + h(Y) = 1\,{\rm bit} + 1\,{\rm bit}\hspace{0.15cm}\underline{= 2\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$

Quantisierte Zufallsgröße  $Z_{Y, \ M = 8}$

(5)  Im Gegensatz zur Teilaufgabe  (4)  gilt nun  ${\it \Delta} = 1/4$.  Daraus folgt für die „Näherung”:

$$H(Z_{Y,\hspace{0.05cm} M = 8}) \approx -{\rm log}_2 \hspace{0.1cm} ({\it \Delta}) + h(Y) = 2\,{\rm bit} + 1\,{\rm bit}\hspace{0.15cm}\underline{= 3\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$

Man erhält wieder das gleiche Ergebnis wie bei der direkten Berechnung.

(6)  Richtig ist nur die Aussage 1:

• Die Entropie  $H(Z)$  einer diskreten Zufallsgröße  $Z = \{z_1, \ \text{...} \ , z_M\}$  ist nie negativ.
• Der Grenzfall  $H(Z) = 0$  ergibt sich zum Beispiel für  ${\rm Pr}(Z = z_1) = 1$  und  ${\rm Pr}(Z = z_\mu) = 0$  für  $2 \le \mu \le M$.

• Dagegen kann die differentielle Entropie  $h(X)$  einer wertkontinuierlichen Zufallsgröße  $X$  wie folgt sein:
  • $h(X) < 0$  $($Teilaufgabe 1$)$,
  • $h(X) > 0$  $($Teilaufgabe 2$)$, oder auch
  • $h(X) = 0$  $($zum Beispiel für  $x_{\rm min} = 0$  und  $x_{\rm max} = 1)$.