Aufgaben:Aufgabe 4.5Z: Nochmals Transinformation: Unterschied zwischen den Versionen
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[[Datei:P_ID2893__Inf_Z_4_5.png|right|frame|Gegebene Verbund–WDF und Schaubild der differentiellen Entropien]] | [[Datei:P_ID2893__Inf_Z_4_5.png|right|frame|Gegebene Verbund–WDF und Schaubild der differentiellen Entropien]] | ||
− | Die Grafik zeigt oben die in dieser Aufgabe zu betrachtende Verbund–WDF $f_{XY}(x, y)$, die identisch ist mit der „grünen” Konstellation in der | + | Die Grafik zeigt oben die in dieser Aufgabe zu betrachtende Verbund–WDF $f_{XY}(x, y)$, die identisch ist mit der „grünen” Konstellation in der [[Aufgaben:Aufgabe_4.5:_Transinformation_aus_2D-WDF|Aufgabe 4.5]]. |
− | [Aufgaben: | + | * $f_{XY}(x, y)$ ist in der $y$–Richtung um den Faktor $3$ vergrößert. |
+ | *Im grün hinterlegten Definitionsgebiet ist die Verbund–WDF konstant gleich $C = 1/F$, wobei $F$ die Fläche des Parallelogramms angibt. | ||
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In der Aufgabe 4.5 wurden folgende differentielle Entropien berechnet: | In der Aufgabe 4.5 wurden folgende differentielle Entropien berechnet: | ||
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:$$h(Y) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}B \cdot \sqrt{ {\rm e } } \hspace{0.05cm})\hspace{0.05cm},$$ | :$$h(Y) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}B \cdot \sqrt{ {\rm e } } \hspace{0.05cm})\hspace{0.05cm},$$ | ||
:$$h(XY) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}F \hspace{0.05cm}) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}A \cdot B \hspace{0.05cm})\hspace{0.05cm}.$$ | :$$h(XY) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}F \hspace{0.05cm}) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}A \cdot B \hspace{0.05cm})\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | In dieser Aufgabe sind nun die | + | In dieser Aufgabe sind nun die Parameterwerte $A = {\rm e}^{-2}$ und $B = {\rm e}^{0.5}$ zu verwenden. |
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− | + | Entsprechend dem obigen Schaubild sollen nun auch die bedingten differentiellen Entropien $h(Y|X)$ und $h(X|Y)$ ermittelt und deren Bezug zur Transinformation $I(X; Y)$ angegeben werden. | |
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− | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/AWGN–Kanalkapazität_bei_wertkontinuierlichem_Eingang|AWGN–Kanalkapazität bei wertkontinuierlichem Eingang]]. | + | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/AWGN–Kanalkapazität_bei_wertkontinuierlichem_Eingang|AWGN–Kanalkapazität bei wertkontinuierlichem Eingang]]. |
*Sollen die Ergebnisse in „nat” angegeben werden, so erreicht man dies mit „log” ⇒ „ln”. | *Sollen die Ergebnisse in „nat” angegeben werden, so erreicht man dies mit „log” ⇒ „ln”. | ||
*Sollen die Ergebnisse in „bit” angegeben werden, so erreicht man dies mit „log” ⇒ „log<sub>2</sub>”. | *Sollen die Ergebnisse in „bit” angegeben werden, so erreicht man dies mit „log” ⇒ „log<sub>2</sub>”. | ||
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{Geben Sie die folgenden informationstheoretischen Größen in „nat” an: | {Geben Sie die folgenden informationstheoretischen Größen in „nat” an: | ||
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− | $h(X) \ = \ $ { 2 | + | $h(X) \ = \ $ { -2.06--1.94 } $\ \rm nat$ |
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$I(X;Y)\ = \ $ { 0.5 3% } $\ \rm nat$ | $I(X;Y)\ = \ $ { 0.5 3% } $\ \rm nat$ | ||
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{Wie lauten die gleichen Größen mit der Pseudo–Einheit „bit”? | {Wie lauten die gleichen Größen mit der Pseudo–Einheit „bit”? | ||
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− | $h(X) \ = \ $ { 2. | + | $h(X) \ = \ $ { -2.986--2.786 } $\ \rm bit$ |
$h(Y) \ \hspace{0.03cm} = \ $ { 1.443 3% } $\ \rm bit$ | $h(Y) \ \hspace{0.03cm} = \ $ { 1.443 3% } $\ \rm bit$ | ||
− | $h(XY)\ \hspace{0.17cm} = \ $ { 2. | + | $h(XY)\ \hspace{0.17cm} = \ $ { -2.22--2.10 } $\ \rm bit$ |
$I(X;Y)\ = \ $ { 0.721 3% } $\ \rm bit$ | $I(X;Y)\ = \ $ { 0.721 3% } $\ \rm bit$ | ||
− | {Berechnen Sie die bedingte differentielle Entropie $h(Y|X)$. | + | {Berechnen Sie die bedingte differentielle Entropie $h(Y|X)$. |
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$h(Y|X) \ = \ $ { 0.5 3% } $\ \rm nat$ | $h(Y|X) \ = \ $ { 0.5 3% } $\ \rm nat$ | ||
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− | {Berechnen Sie die bedingte differentielle Entropie $h(X|Y)$. | + | {Berechnen Sie die bedingte differentielle Entropie $h(X|Y)$. |
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− | $h(X|Y) \ = \ $ { 2. | + | $h(X|Y) \ = \ $ { -2.6--2.4 } $\ \rm nat$ |
− | $h(X|Y) \ = \ $ { 3. | + | $h(X|Y) \ = \ $ { -3.7--3.5 } $\ \rm bit$ |
{Welche der folgenden Größen sind niemals negativ? | {Welche der folgenden Größen sind niemals negativ? | ||
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− | + Sowohl $H(X)$ als auch $H(Y)$ im wertdiskreten Fall. | + | + Sowohl $H(X)$ als auch $H(Y)$ im wertdiskreten Fall. |
− | + Die Transinformation $I(X; Y)$ im wertdiskreten Fall. | + | + Die Transinformation $I(X; Y)$ im wertdiskreten Fall. |
− | + Die Transinformation $I(X; Y)$ im wertkontinuierlichen Fall. | + | + Die Transinformation $I(X; Y)$ im wertkontinuierlichen Fall. |
− | - Sowohl $h(X)$ als auch $h(Y)$ im wertkontinuierlichen Fall. | + | - Sowohl $h(X)$ als auch $h(Y)$ im wertkontinuierlichen Fall. |
− | - Sowohl $h(X|Y)$ als auch $h(Y|X)$ im wertkontinuierlichen Fall. | + | - Sowohl $h(X|Y)$ als auch $h(Y|X)$ im wertkontinuierlichen Fall. |
− | - Die Verbundentropie $h(XY)$ im wertkontinuierlichen Fall. | + | - Die Verbundentropie $h(XY)$ im wertkontinuierlichen Fall. |
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===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
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− | + | '''(1)''' Da die Ergebnisse in „nat” gefordert sind, bietet sich die Verwendung des natürlichen Logarithmus an: | |
− | + | *Die Zufallsgröße $X$ ist gleichverteilt zwischen $0$ und $1/{\rm e}^2={\rm e}^{-2}$: | |
− | $$h(X) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{\rm e}^{-2}\hspace{0.05cm}) | + | :$$h(X) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{\rm e}^{-2}\hspace{0.05cm}) |
\hspace{0.15cm}\underline{= -2\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}. $$ | \hspace{0.15cm}\underline{= -2\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}. $$ | ||
− | + | *Die Zufallsgröße $Y$ ist dreieckverteilt zwischen $±{\rm e}^{-0.5}$: | |
− | $$h(Y) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}\sqrt{ {\rm e} } \cdot \sqrt{ {\rm e} } ) | + | :$$h(Y) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}\sqrt{ {\rm e} } \cdot \sqrt{ {\rm e} } ) |
= {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{ { \rm e } } | = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{ { \rm e } } | ||
\hspace{0.05cm}) | \hspace{0.05cm}) | ||
\hspace{0.15cm}\underline{= +1\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$ | \hspace{0.15cm}\underline{= +1\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | + | * Die Fläche des Parallelogramms ergibt sich zu | |
− | $$F = A \cdot B = {\rm e}^{-2} \cdot {\rm e}^{0.5} = {\rm e}^{-1.5}\hspace{0.05cm}.$$ | + | :$$F = A \cdot B = {\rm e}^{-2} \cdot {\rm e}^{0.5} = {\rm e}^{-1.5}\hspace{0.05cm}.$$ |
− | Damit hat die 2D–WDF im grün hinterlegten Bereich die konstante Höhe | + | *Damit hat die 2D–WDF im grün hinterlegten Bereich die konstante Höhe $C = 1/F ={\rm e}^{1.5}$ und man erhält für die Verbundentropie: |
− | $$h(XY) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (F) | + | :$$h(XY) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (F) |
= {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{\rm e}^{-1.5}\hspace{0.05cm}) | = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{\rm e}^{-1.5}\hspace{0.05cm}) | ||
\hspace{0.15cm}\underline{= -1.5\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$ | \hspace{0.15cm}\underline{= -1.5\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | Daraus ergibt sich für die Transinformation: | + | *Daraus ergibt sich für die Transinformation: |
− | $$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY) = -2 \,{\rm nat} + 1 \,{\rm nat} - (-1.5 \,{\rm nat} ) \hspace{0.15cm}\underline{= 0.5\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$ | + | :$$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY) = -2 \,{\rm nat} + 1 \,{\rm nat} - (-1.5 \,{\rm nat} ) \hspace{0.15cm}\underline{= 0.5\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$ |
− | + | ||
− | $$h(X) \ = \ \frac{-2\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= -2.886\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$ | + | |
− | $$h(Y) \ = \ \frac{+1\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= +1.443\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$ | + | |
− | $$h(XY) \ = \ \frac{-1.5\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= -2.164\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$ | + | '''(2)''' Allgemein gilt der Zusammenhang $\log_2(x) = \ln(x)/\ln(2)$. Damit erhält man mit den Ergebnissen der Teilaufgabe '''(1)''': |
− | $$I(X;Y) \ = \ \frac{0.5\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | + | :$$h(X) \ = \ \frac{-2\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= -2.886\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$ |
− | Oder auch: | + | :$$h(Y) \ = \ \frac{+1\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= +1.443\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$ |
− | $$I(X;Y) = -2.886 \,{\rm bit} + 1.443 \,{\rm bit}+ 2.164 \,{\rm bit}{= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | + | :$$h(XY) \ = \ \frac{-1.5\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= -2.164\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$ |
− | + | :$$I(X;Y) \ = \ \frac{0.5\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | |
− | $$h(Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) = h(Y) - I(X;Y) = 1 \,{\rm nat} - 0.5 \,{\rm nat} \hspace{0.15cm}\underline{= 0.5\,{\rm nat}= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | + | *Oder auch: |
− | + | :$$I(X;Y) = -2.886 \,{\rm bit} + 1.443 \,{\rm bit}+ 2.164 \,{\rm bit}{= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | |
− | $$h(X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y) = h(X) - I(X;Y) = -2 \,{\rm nat} - 0.5 \,{\rm nat} \hspace{0.15cm}\underline{= -2.5\,{\rm nat}= -3.607\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | + | |
− | Alle hier berechneten Größen sind in der Grafik | + | |
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+ | '''(3)''' Die Transinformation kann auch in der Form $I(X;Y) = h(Y)-h(Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) $ geschrieben werden: | ||
+ | :$$h(Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) = h(Y) - I(X;Y) = 1 \,{\rm nat} - 0.5 \,{\rm nat} \hspace{0.15cm}\underline{= 0.5\,{\rm nat}= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
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+ | '''(4)''' Für die differentielle Rückschlussentropie gilt entsprechend: | ||
+ | :$$h(X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y) = h(X) - I(X;Y) = -2 \,{\rm nat} - 0.5 \,{\rm nat} \hspace{0.15cm}\underline{= -2.5\,{\rm nat}= -3.607\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
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+ | [[Datei: P_ID2898__Inf_Z_4_5d.png |right|frame|Zusammenfassung aller Ergebnisse dieser Aufgabe]] | ||
+ | *Alle hier berechneten Größen sind in der Grafik zusammengestellt. | ||
+ | *Pfeile nach oben kennzeichnen einen positiven Beitrag, Pfeile nach unten einen negativen. | ||
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− | + | '''(5)''' Richtig sind die <u>Lösungsvorschläge 1 bis 3</u>. | |
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− | + | Nochmals zur Verdeutlichung: | |
− | + | * Für die Transinformation gilt stets $I(X;Y) \ge 0$. | |
+ | * Im wertdiskreten Fall gibt es keine negative Entropie, jedoch im wertkontinuierlichen. | ||
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Aktuelle Version vom 2. Oktober 2021, 12:44 Uhr
Die Grafik zeigt oben die in dieser Aufgabe zu betrachtende Verbund–WDF $f_{XY}(x, y)$, die identisch ist mit der „grünen” Konstellation in der Aufgabe 4.5.
- $f_{XY}(x, y)$ ist in der $y$–Richtung um den Faktor $3$ vergrößert.
- Im grün hinterlegten Definitionsgebiet ist die Verbund–WDF konstant gleich $C = 1/F$, wobei $F$ die Fläche des Parallelogramms angibt.
In der Aufgabe 4.5 wurden folgende differentielle Entropien berechnet:
- $$h(X) \ = \ {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}A\hspace{0.05cm})\hspace{0.05cm},$$
- $$h(Y) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}B \cdot \sqrt{ {\rm e } } \hspace{0.05cm})\hspace{0.05cm},$$
- $$h(XY) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}F \hspace{0.05cm}) = {\rm log} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}A \cdot B \hspace{0.05cm})\hspace{0.05cm}.$$
In dieser Aufgabe sind nun die Parameterwerte $A = {\rm e}^{-2}$ und $B = {\rm e}^{0.5}$ zu verwenden.
Entsprechend dem obigen Schaubild sollen nun auch die bedingten differentiellen Entropien $h(Y|X)$ und $h(X|Y)$ ermittelt und deren Bezug zur Transinformation $I(X; Y)$ angegeben werden.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel AWGN–Kanalkapazität bei wertkontinuierlichem Eingang.
- Sollen die Ergebnisse in „nat” angegeben werden, so erreicht man dies mit „log” ⇒ „ln”.
- Sollen die Ergebnisse in „bit” angegeben werden, so erreicht man dies mit „log” ⇒ „log2”.
Fragebogen
Musterlösung
- Die Zufallsgröße $X$ ist gleichverteilt zwischen $0$ und $1/{\rm e}^2={\rm e}^{-2}$:
- $$h(X) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{\rm e}^{-2}\hspace{0.05cm}) \hspace{0.15cm}\underline{= -2\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}. $$
- Die Zufallsgröße $Y$ ist dreieckverteilt zwischen $±{\rm e}^{-0.5}$:
- $$h(Y) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}\sqrt{ {\rm e} } \cdot \sqrt{ {\rm e} } ) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{ { \rm e } } \hspace{0.05cm}) \hspace{0.15cm}\underline{= +1\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$
- Die Fläche des Parallelogramms ergibt sich zu
- $$F = A \cdot B = {\rm e}^{-2} \cdot {\rm e}^{0.5} = {\rm e}^{-1.5}\hspace{0.05cm}.$$
- Damit hat die 2D–WDF im grün hinterlegten Bereich die konstante Höhe $C = 1/F ={\rm e}^{1.5}$ und man erhält für die Verbundentropie:
- $$h(XY) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (F) = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\hspace{0.05cm}{\rm e}^{-1.5}\hspace{0.05cm}) \hspace{0.15cm}\underline{= -1.5\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$
- Daraus ergibt sich für die Transinformation:
- $$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY) = -2 \,{\rm nat} + 1 \,{\rm nat} - (-1.5 \,{\rm nat} ) \hspace{0.15cm}\underline{= 0.5\,{\rm nat}}\hspace{0.05cm}.$$
(2) Allgemein gilt der Zusammenhang $\log_2(x) = \ln(x)/\ln(2)$. Damit erhält man mit den Ergebnissen der Teilaufgabe (1):
- $$h(X) \ = \ \frac{-2\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= -2.886\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$
- $$h(Y) \ = \ \frac{+1\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= +1.443\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$
- $$h(XY) \ = \ \frac{-1.5\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= -2.164\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm},$$
- $$I(X;Y) \ = \ \frac{0.5\,{\rm nat}}{0.693\,{\rm nat/bit}}\hspace{0.35cm}\underline{= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$
- Oder auch:
- $$I(X;Y) = -2.886 \,{\rm bit} + 1.443 \,{\rm bit}+ 2.164 \,{\rm bit}{= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$
(3) Die Transinformation kann auch in der Form $I(X;Y) = h(Y)-h(Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) $ geschrieben werden:
- $$h(Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) = h(Y) - I(X;Y) = 1 \,{\rm nat} - 0.5 \,{\rm nat} \hspace{0.15cm}\underline{= 0.5\,{\rm nat}= 0.721\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$
(4) Für die differentielle Rückschlussentropie gilt entsprechend:
- $$h(X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y) = h(X) - I(X;Y) = -2 \,{\rm nat} - 0.5 \,{\rm nat} \hspace{0.15cm}\underline{= -2.5\,{\rm nat}= -3.607\,{\rm bit}}\hspace{0.05cm}.$$
- Alle hier berechneten Größen sind in der Grafik zusammengestellt.
- Pfeile nach oben kennzeichnen einen positiven Beitrag, Pfeile nach unten einen negativen.
(5) Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 bis 3.
Nochmals zur Verdeutlichung:
- Für die Transinformation gilt stets $I(X;Y) \ge 0$.
- Im wertdiskreten Fall gibt es keine negative Entropie, jedoch im wertkontinuierlichen.