Aufgaben:Aufgabe 1.5: Binäre Markovquelle: Unterschied zwischen den Versionen
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| − | Die [[Aufgaben:1.4_Entropienäherungen_für_den_AMI-Code|Aufgabe 1.4]] hat gezeigt, dass die Berechnung der Entropie bei einer gedächtnisbehafteten Quelle sehr aufwändig sein kann. Man muss dann zunächst (sehr viele) Entropienäherungen $H_k$ für $k$–Tupel berechnen und kann erst dann die Quellenentropie mit dem Grenzübergang $k \to \infty$ ermitteln: | + | Die [[Aufgaben:1.4_Entropienäherungen_für_den_AMI-Code|Aufgabe 1.4]] hat gezeigt, dass die Berechnung der Entropie bei einer gedächtnisbehafteten Quelle sehr aufwändig sein kann. Man muss dann zunächst (sehr viele) Entropienäherungen $H_k$ für $k$–Tupel berechnen und kann erst dann die Quellenentropie mit dem Grenzübergang $k \to \infty$ ermitteln: |
:$$H = \lim_{k \rightarrow \infty } H_k \hspace{0.05cm}.$$ | :$$H = \lim_{k \rightarrow \infty } H_k \hspace{0.05cm}.$$ | ||
| − | Oft tendiert dabei $H_k$ nur sehr langsam gegen den Grenzwert $H$. | + | Oft tendiert dabei $H_k$ nur sehr langsam gegen den Grenzwert $H$. |
| − | Der Rechengang wird drastisch reduziert, wenn die Nachrichtenquelle Markoveigenschaften besitzt. Die Grafik zeigt das Übergangsdiagramm für eine binäre Markovquelle mit den zwei Zuständen (Symbolen) $\rm A$ und $\rm B$. | + | Der Rechengang wird drastisch reduziert, wenn die Nachrichtenquelle Markoveigenschaften besitzt. Die Grafik zeigt das Übergangsdiagramm für eine binäre Markovquelle mit den zwei Zuständen (Symbolen) $\rm A$ und $\rm B$. |
| − | *Dieses ist durch die beiden bedingten Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = p$ und $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = q$ eindeutig bestimmt. | + | *Dieses ist durch die beiden bedingten Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = p$ und $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = q$ eindeutig bestimmt. |
| − | *Die bedingten Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$ und $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}$ sowie die Symbolwahrscheinlichkeiten $p_{\rm A}$ und $p_{\rm B}$ lassen sich daraus ermitteln. | + | *Die anderen bedingten Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$ und $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}$ sowie die (unbedingten) Symbolwahrscheinlichkeiten $p_{\rm A}$ und $p_{\rm B}$ lassen sich daraus ermitteln. |
| − | Die Entropie der binären Markovkette (mit der Einheit „bit/Symbol”) lautet dann: | + | Die Entropie der binären Markovkette (mit der Einheit „bit/Symbol”) lautet dann: |
:$$H = H_{\rm M} = p_{\rm AA} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm BA} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} + p_{\rm BB} \cdot | :$$H = H_{\rm M} = 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}} | {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} | ||
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| − | Bei dieser Gleichung ist zu beachten, dass im Argument des <i>Logarithmus dualis</i> jeweils die [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit#Bedingte_Wahrscheinlichkeit|bedingten Wahrscheinlichkeiten]] $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$, $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$, ... einzusetzen sind, während für die Gewichtung die [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Schnittmenge|Verbundwahrscheinlichkeiten]] $p_{\rm AA}$, $p_{\rm AB}$, ... zu verwenden sind. | + | Bei dieser Gleichung ist zu beachten, dass im Argument des <i>Logarithmus dualis</i> jeweils die [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit#Bedingte_Wahrscheinlichkeit|bedingten Wahrscheinlichkeiten]] $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$, $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$, ... einzusetzen sind, während für die Gewichtung die [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Schnittmenge|Verbundwahrscheinlichkeiten]] $p_{\rm AA}$, $p_{\rm AB}$, ... zu verwenden sind. |
Mit der Entropienäherung erster Ordnung, | Mit der Entropienäherung erster Ordnung, | ||
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{\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B}} | {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B}} | ||
\hspace{0.5cm}({\rm Einheit\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.1cm}bit/Symbol})\hspace{0.05cm},$$ | \hspace{0.5cm}({\rm Einheit\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.1cm}bit/Symbol})\hspace{0.05cm},$$ | ||
| − | sowie der oben angegebenen (tatsächlichen) Entropie $H = H_{\rm M}$ lassen sich bei einer Markovquelle auch alle weiteren Entropienäherungen $(k = 2,, 3, \text{...})$ direkt | + | sowie der oben angegebenen (tatsächlichen) Entropie $H = H_{\rm M}$ lassen sich bei einer Markovquelle auch alle weiteren Entropienäherungen $(k = 2,, 3, \text{...})$ direkt angeben: |
:$$H_k = \frac{1}{k} \cdot \big [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H_{\rm M} \big ] | :$$H_k = \frac{1}{k} \cdot \big [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H_{\rm M} \big ] | ||
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| − | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/Nachrichtenquellen_mit_Gedächtnis|Nachrichtenquellen mit Gedächtnis]]. | + | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/Nachrichtenquellen_mit_Gedächtnis|Nachrichtenquellen mit Gedächtnis]]. |
| − | *Bezug genommen wird insbesondere auch auf die beiden Seiten [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Schnittmenge|Schnittmenge]] und [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit#Bedingte_Wahrscheinlichkeit|Bedingte Wahrscheinlichkeit]]. | + | *Bezug genommen wird insbesondere auch auf die beiden Seiten [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Schnittmenge|Schnittmenge]] und [[Stochastische_Signaltheorie/Statistische_Abhängigkeit_und_Unabhängigkeit#Bedingte_Wahrscheinlichkeit|Bedingte Wahrscheinlichkeit]]. |
| − | *Mit Ausnahme der Teilaufgabe '''(6)''' gelte stets $p = 1/4$ und $q = 1/2$. | + | *Mit Ausnahme der Teilaufgabe '''(6)''' gelte stets $p = 1/4$ und $q = 1/2$. |
*Für die (ergodischen) Symbolwahrscheinlichkeiten einer Markovkette erster Ordnung gilt: | *Für die (ergodischen) Symbolwahrscheinlichkeiten einer Markovkette erster Ordnung gilt: | ||
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$p_{\rm A} \ = \ $ { 0.333 3% } | $p_{\rm A} \ = \ $ { 0.333 3% } | ||
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$H \ = \ $ { 0.875 1% } $\ \rm bit/Symbol$ | $H \ = \ $ { 0.875 1% } $\ \rm bit/Symbol$ | ||
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$H_2 \ = \ $ { 0.897 0.5% } $\ \rm bit/Symbol$ | $H_2 \ = \ $ { 0.897 0.5% } $\ \rm bit/Symbol$ | ||
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$H \ = \ $ { 0.811 1% } $\ \rm bit/Symbol$ | $H \ = \ $ { 0.811 1% } $\ \rm bit/Symbol$ | ||
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===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
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| − | [[Datei:Inf_A_1_5a_vers2.png|right|frame|Markovdiagramm für die Teilaufgaben '''(1)''', ... , '''(5)''']] | + | [[Datei:Inf_A_1_5a_vers2.png|right|frame|Markovdiagramm für die Teilaufgaben '''(1)''', ... , '''(5)''']] |
| − | Nach $\rm A$ sind $\rm A$ und $\rm B$ gleichwahrscheinlich. Nach $\rm B$ tritt $\rm B$ sehr viel häufiger als $\rm A$ auf. Für die Übergangswahrscheinlichkeiten gilt: | + | Nach $\rm A$ sind $\rm A$ und $\rm B$ gleichwahrscheinlich. Nach $\rm B$ tritt $\rm B$ sehr viel häufiger als $\rm A$ auf. Für die Übergangswahrscheinlichkeiten gilt: |
:$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 1 - p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}= 1 - q \hspace{0.15cm} \underline {= 0.5} \hspace{0.05cm},$$ | :$$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 1 - p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}= 1 - q \hspace{0.15cm} \underline {= 0.5} \hspace{0.05cm},$$ | ||
:$$ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 1 - p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}= 1 - p \hspace{0.15cm} \underline {= 0.75} \hspace{0.05cm}.$$ | :$$ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 1 - p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}= 1 - p \hspace{0.15cm} \underline {= 0.75} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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:$$p_{\rm A}= \frac{p}{p+q} = \frac{0.25}{0.25 + 0.50} \hspace{0.15cm} \underline {= 0.333} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} | :$$p_{\rm A}= \frac{p}{p+q} = \frac{0.25}{0.25 + 0.50} \hspace{0.15cm} \underline {= 0.333} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} | ||
p_{\rm B} = \frac{q}{p+q} = \frac{0.50}{0.25 + 0.50} \hspace{0.15cm} \underline {= 0.667} \hspace{0.05cm}.$$ | p_{\rm B} = \frac{q}{p+q} = \frac{0.50}{0.25 + 0.50} \hspace{0.15cm} \underline {= 0.667} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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1.585 - 2/3\hspace{0.15cm} \underline {= 0.918 \,{\rm bit/Symbol}} | 1.585 - 2/3\hspace{0.15cm} \underline {= 0.918 \,{\rm bit/Symbol}} | ||
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{\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} | {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} | ||
\hspace{0.05cm}.$$ | \hspace{0.05cm}.$$ | ||
| − | Für die Verbundwahrscheinlichkeiten gilt: | + | *Für die Verbundwahrscheinlichkeiten gilt: |
:$$p_{\rm AA} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \cdot p_{\rm A} = (1-q) \cdot \frac{p}{p+q} = | :$$p_{\rm AA} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \cdot p_{\rm A} = (1-q) \cdot \frac{p}{p+q} = | ||
\frac{1/2 \cdot 1/4}{3/4} = {1}/{6} \hspace{0.05cm},$$ | \frac{1/2 \cdot 1/4}{3/4} = {1}/{6} \hspace{0.05cm},$$ | ||
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| − | '''(5)''' Allgemein gilt mit $H_{\rm M} = H$ für die $k$–te Entropienäherung: $H_k = {1}/{k} \cdot [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H_{\rm M}] \hspace{0.05cm}.$ Daraus folgt: | + | |
| + | '''(5)''' Allgemein gilt mit $H_{\rm M} = H$ für die $k$–te Entropienäherung: | ||
| + | :$$H_k = {1}/{k} \cdot [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H_{\rm M}] \hspace{0.05cm}.$$ | ||
| + | *Daraus folgt: | ||
:$$H_2 = {1}/{2} \cdot [ 0.918 + 1 \cdot 0.875] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.897 \,{\rm bit/Symbol}} | :$$H_2 = {1}/{2} \cdot [ 0.918 + 1 \cdot 0.875] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.897 \,{\rm bit/Symbol}} | ||
\hspace{0.05cm},$$ | \hspace{0.05cm},$$ | ||
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| − | [[Datei:Inf_A_1_5f_vers2.png|right|frame|Markovdiagramm zur | + | [[Datei:Inf_A_1_5f_vers2.png|right|frame|Markovdiagramm zur Teilaufgabe '''(6)''']] |
| − | '''(6)''' Mit dem neuen Parametersatz ( | + | '''(6)''' Mit dem neuen Parametersatz $(p = 1/4, q = 3/4)$ erhält man für die Symbolwahrscheinlichkeiten: |
:$$ p_{\rm A} = 1/4, \ p_{\rm B} = 3/4.$$ | :$$ p_{\rm A} = 1/4, \ p_{\rm B} = 3/4.$$ | ||
| − | Dieser Sonderfall führt demnach zu statistisch unabhängigen Symbolen: | + | *Dieser Sonderfall führt demnach zu statistisch unabhängigen Symbolen: |
:$$ p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} | :$$ p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} | ||
\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} | \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} | ||
\hspace{0.05cm}.$$ | \hspace{0.05cm}.$$ | ||
| − | Damit ist die Entropie $H$ identisch mit der Entropienäherung $H_1$: | + | *Damit ist die Entropie $H$ identisch mit der Entropienäherung $H_1$: |
:$$H = H_{\rm 1} = 1/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (4) + 3/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (4/3) = | :$$H = H_{\rm 1} = 1/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (4) + 3/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (4/3) = | ||
2 - 0.75 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (3) \hspace{0.15cm} \underline {= 0.811 \,{\rm bit/Symbol}} | 2 - 0.75 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (3) \hspace{0.15cm} \underline {= 0.811 \,{\rm bit/Symbol}} | ||
\hspace{0.05cm}.$$ | \hspace{0.05cm}.$$ | ||
| − | Die Entropienäherungen $H_2$, $H_3$, $H_4$, ... liefern hier ebenfalls das Ergebnis $0.811 \, \rm bit/Symbol$. | + | *Die Entropienäherungen $H_2$, $H_3$, $H_4$, ... liefern hier ebenfalls das Ergebnis $0.811 \, \rm bit/Symbol$. |
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Aktuelle Version vom 17. Januar 2020, 15:59 Uhr
Binäres Markovdiagramm
Die Aufgabe 1.4 hat gezeigt, dass die Berechnung der Entropie bei einer gedächtnisbehafteten Quelle sehr aufwändig sein kann. Man muss dann zunächst (sehr viele) Entropienäherungen $H_k$ für $k$–Tupel berechnen und kann erst dann die Quellenentropie mit dem Grenzübergang $k \to \infty$ ermitteln:
- $$H = \lim_{k \rightarrow \infty } H_k \hspace{0.05cm}.$$
Oft tendiert dabei $H_k$ nur sehr langsam gegen den Grenzwert $H$.
Der Rechengang wird drastisch reduziert, wenn die Nachrichtenquelle Markoveigenschaften besitzt. Die Grafik zeigt das Übergangsdiagramm für eine binäre Markovquelle mit den zwei Zuständen (Symbolen) $\rm A$ und $\rm B$.
- Dieses ist durch die beiden bedingten Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} = p$ und $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = q$ eindeutig bestimmt.
- Die anderen bedingten Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$ und $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}$ sowie die (unbedingten) Symbolwahrscheinlichkeiten $p_{\rm A}$ und $p_{\rm B}$ lassen sich daraus ermitteln.
Die Entropie der binären Markovkette (mit der Einheit „bit/Symbol”) lautet dann:
- $$H = H_{\rm M} = p_{\rm AA} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm BA} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} + p_{\rm BB} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} \hspace{0.05cm}.$$
Bei dieser Gleichung ist zu beachten, dass im Argument des Logarithmus dualis jeweils die bedingten Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$, $p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}$, ... einzusetzen sind, während für die Gewichtung die Verbundwahrscheinlichkeiten $p_{\rm AA}$, $p_{\rm AB}$, ... zu verwenden sind.
Mit der Entropienäherung erster Ordnung,
- $$H_1 = p_{\rm A} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A}} + p_{\rm B} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B}} \hspace{0.5cm}({\rm Einheit\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.1cm}bit/Symbol})\hspace{0.05cm},$$
sowie der oben angegebenen (tatsächlichen) Entropie $H = H_{\rm M}$ lassen sich bei einer Markovquelle auch alle weiteren Entropienäherungen $(k = 2,, 3, \text{...})$ direkt angeben:
- $$H_k = \frac{1}{k} \cdot \big [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H_{\rm M} \big ] \hspace{0.05cm}.$$
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Nachrichtenquellen mit Gedächtnis.
- Bezug genommen wird insbesondere auch auf die beiden Seiten Schnittmenge und Bedingte Wahrscheinlichkeit.
- Mit Ausnahme der Teilaufgabe (6) gelte stets $p = 1/4$ und $q = 1/2$.
- Für die (ergodischen) Symbolwahrscheinlichkeiten einer Markovkette erster Ordnung gilt:
- $$ p_{\rm A} = \frac {p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} { p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} + p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.3cm} p_{\rm B} = \frac {p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} { p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} + p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} \hspace{0.05cm}.$$
Fragebogen
Musterlösung
Markovdiagramm für die Teilaufgaben (1), ... , (5)
Nach $\rm A$ sind $\rm A$ und $\rm B$ gleichwahrscheinlich. Nach $\rm B$ tritt $\rm B$ sehr viel häufiger als $\rm A$ auf. Für die Übergangswahrscheinlichkeiten gilt:
- $$p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 1 - p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}= 1 - q \hspace{0.15cm} \underline {= 0.5} \hspace{0.05cm},$$
- $$ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \hspace{0.1cm} = \hspace{0.1cm} 1 - p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}= 1 - p \hspace{0.15cm} \underline {= 0.75} \hspace{0.05cm}.$$
(2) Entsprechend den angegebenen Gleichungen gilt:
- $$p_{\rm A}= \frac{p}{p+q} = \frac{0.25}{0.25 + 0.50} \hspace{0.15cm} \underline {= 0.333} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} p_{\rm B} = \frac{q}{p+q} = \frac{0.50}{0.25 + 0.50} \hspace{0.15cm} \underline {= 0.667} \hspace{0.05cm}.$$
(3) Mit den in der letzten Teilaufgabe berechneten Wahrscheinlichkeiten gilt:
- $$H_{\rm 1} = H_{\rm bin}(p_{\rm A}) = 1/3 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (3) + 2/3 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (1.5) = 1.585 - 2/3\hspace{0.15cm} \underline {= 0.918 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$
(4) Die Entropie der Markovquelle lautet entsprechend der Angabe:
- $$H = p_{\rm AA} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm AB} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A}} + p_{\rm BA} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} + p_{\rm BB} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{ p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B}} \hspace{0.05cm}.$$
- Für die Verbundwahrscheinlichkeiten gilt:
- $$p_{\rm AA} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \cdot p_{\rm A} = (1-q) \cdot \frac{p}{p+q} = \frac{1/2 \cdot 1/4}{3/4} = {1}/{6} \hspace{0.05cm},$$
- $$ p_{\rm AB} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} \cdot p_{\rm A} = q \cdot \frac{p}{p+q} = \frac{1/2 \cdot 1/4}{3/4} = {1}/{6} \hspace{0.05cm},$$
- $$ p_{\rm BA} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \cdot p_{\rm B} = p \cdot \frac{q}{p+q} = p_{\rm AB} = {1}/{6} \hspace{0.05cm},$$
- $$ p_{\rm BB} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \cdot p_{\rm B} = (1-p) \cdot \frac{q}{p+q} = \frac{3/4 \cdot 1/2}{3/4} = {1}/{2} $$
- $$\Rightarrow\hspace{0.3cm} H = 1/6 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (2) + 1/6 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (2) + 1/6 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (4) + 1/2 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (4/3) = 10/6 - 1/2 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (3) \hspace{0.15cm} \underline {= 0.875 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$
(5) Allgemein gilt mit $H_{\rm M} = H$ für die $k$–te Entropienäherung:
- $$H_k = {1}/{k} \cdot [ H_{\rm 1} + (k-1) \cdot H_{\rm M}] \hspace{0.05cm}.$$
- Daraus folgt:
- $$H_2 = {1}/{2} \cdot [ 0.918 + 1 \cdot 0.875] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.897 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm},$$
- $$ H_3 = {1}/{3} \cdot [ 0.918 + 2 \cdot 0.875] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.889 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm},$$
- $$ H_4 = {1}/{4} \cdot [ 0.918 + 3 \cdot 0.875] \hspace{0.15cm} \underline {= 0.886 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$
Markovdiagramm zur Teilaufgabe (6)
(6) Mit dem neuen Parametersatz $(p = 1/4, q = 3/4)$ erhält man für die Symbolwahrscheinlichkeiten:
- $$ p_{\rm A} = 1/4, \ p_{\rm B} = 3/4.$$
- Dieser Sonderfall führt demnach zu statistisch unabhängigen Symbolen:
- $$ p_{\rm A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm A\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm} p_{\rm B} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}A} = p_{\rm B\hspace{0.01cm}|\hspace{0.01cm}B} \hspace{0.05cm}.$$
- Damit ist die Entropie $H$ identisch mit der Entropienäherung $H_1$:
- $$H = H_{\rm 1} = 1/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (4) + 3/4 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (4/3) = 2 - 0.75 \cdot {\rm log}_2\hspace{0.01cm} (3) \hspace{0.15cm} \underline {= 0.811 \,{\rm bit/Symbol}} \hspace{0.05cm}.$$
- Die Entropienäherungen $H_2$, $H_3$, $H_4$, ... liefern hier ebenfalls das Ergebnis $0.811 \, \rm bit/Symbol$.
