Aufgaben:Aufgabe 3.8Z: Tupel aus ternären Zufallsgrößen: Unterschied zwischen den Versionen

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Wir betrachten das Tupel  $Z = (X, Y)$,  wobei die Einzelkomponenten  $X$  und  $Y$  jeweils ternäre Zufallsgrößen darstellen   ⇒    Symbolumfang  $|X| = |Y| = 3$.  Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{ XY }(X, Y)$  ist rechts skizziert.
 
Wir betrachten das Tupel  $Z = (X, Y)$,  wobei die Einzelkomponenten  $X$  und  $Y$  jeweils ternäre Zufallsgrößen darstellen   ⇒    Symbolumfang  $|X| = |Y| = 3$.  Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{ XY }(X, Y)$  ist rechts skizziert.
  
 
In dieser Aufgabe sind zu berechnen:  
 
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* die ''Verbundentropie''  $H(XY)$  und die ''Transinformation''  $I(X; Y)$,
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* die Verbundentropie  $H(XY)$  und die Transinformation  $I(X; Y)$,
* die ''Verbundentropie''  $H(XZ)$  und die ''Transinformation''  $I(X; Z)$,
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* die Verbundentropie  $H(XZ)$  und die Transinformation  $I(X; Z)$,
*die beiden ''bedingten Entropien''  $H(Z|X)$  und  $H(X|Z)$.
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*die beiden bedingten Entropien  $H(Z|X)$  und  $H(X|Z)$.
  
  
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'''(1)'''   Bei den Zufallsgrößen $X =\{0, 1, 2\}$   ⇒   $|X| = 3$ und $Y = \{0, 1, 2\}$   ⇒   $|Y| = 3$ liegt jeweils eine Gleichverteilung vor. Damit erhält man für die Entropien:
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'''(1)'''   Bei den Zufallsgrößen  $X =\{0,\ 1,\ 2\}$   ⇒   $|X| = 3$  und  $Y = \{0,\ 1,\ 2\}$   ⇒   $|Y| = 3$  liegt jeweils eine Gleichverteilung vor. 
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*Damit erhält man für die Entropien:
  
 
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Die 2D–Zufallsgröße $XY = \{00, 01, 02, 10, 11, 12, 20, 21, 22\}$    ⇒    $|XY| = |Z| = 9$ weist ebenfalls gleiche Wahrscheinlichkeiten auf:  
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*Die 2D–Zufallsgröße  $XY = \{00,\ 01,\ 02,\ 10,\ 11,\ 12,\ 20,\ 21,\ 22\}$    ⇒    $|XY| = |Z| = 9$  weist ebenfalls gleiche Wahrscheinlichkeiten auf:  
 
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'''(2)'''   Die Zufallsgrößen$X$und $Y$ sind wegen $P_{ XY }(⋅) = P_X(⋅) · P_Y(⋅)$ statistisch unabhängig.
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'''(2)'''   Die Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  sind wegen  $P_{ XY }(⋅) = P_X(⋅) · P_Y(⋅)$  statistisch unabhängig.
*Daraus folgt  $I(X, Y)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0}$.  
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*Daraus folgt  $I(X, Y)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0}$.  
*Zum gleichen Ergebnis kommt man über die Gleichung $I(X; Y) = H(X) + H(Y) H(XY)$.
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*Zum gleichen Ergebnis kommt man über die Gleichung  $I(X; Y) = H(X) + H(Y) - H(XY)$.
  
  
'''(3)'''   Interpretiert man $I(X; Z)$ als die verbleibende Unsicherheit hinsichtlich des Tupels $Z$, wenn die erste Komponente $X$ bekannt ist, so gilt offensichtlich  
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'''(3)'''   Interpretiert man  $I(X; Z)$  als die verbleibende Unsicherheit hinsichtlich des Tupels  $Z$,  wenn die erste Komponente  $X$  bekannt ist,  so gilt offensichtlich:
 
:$$ I(X; Z) = H(Y)\hspace{0.15cm}\underline{  = 1.585 \ \rm bit}.$$
 
:$$ I(X; Z) = H(Y)\hspace{0.15cm}\underline{  = 1.585 \ \rm bit}.$$
  
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Rein formal lässt sich diese Aufgabe auch wie folgt lösen:  
 
Rein formal lässt sich diese Aufgabe auch wie folgt lösen:  
* Die Entropie $H(Z)$ ist gleich der Verbundentropie $H(XY) = 3.170 \ \rm bit$.
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* Die Entropie  $H(Z)$  ist gleich der Verbundentropie  $H(XY) = 3.170 \ \rm bit$.
* Die Verbundwahrscheinlichkeit $P_{ XZ }(X, Z)$ beinhaltet neun Elemente der Wahrscheinlichkeit $1/9$, alle anderen sind mit Nullen belegt   ⇒    $H(XZ) = \log_2 (9) = 3.170 \ \rm bit $.
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* Die Verbundwahrscheinlichkeit  $P_{ XZ }(X, Z)$  beinhaltet neun Elemente der Wahrscheinlichkeit  $1/9$,  alle anderen sind mit Nullen belegt   ⇒    $H(XZ) = \log_2 (9) = 3.170 \ \rm bit $.
* Damit gilt für die Transinformation (gemeinsame Information der Zufallsgrößen $X$  und  $Z$):
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* Damit gilt für die Transinformation  $($gemeinsame Information der Zufallsgrößen  $X$  und  $Z)$:
 
:$$I(X;Z) = H(X) + H(Z) - H(XZ) = 1.585 + 3.170- 3.170\hspace{0.15cm} \underline {= 1.585\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$
 
:$$I(X;Z) = H(X) + H(Z) - H(XZ) = 1.585 + 3.170- 3.170\hspace{0.15cm} \underline {= 1.585\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$
  
  
[[Datei:P_ID2773__Inf_Z_3_7d.png|right|frame|Entropien der 2D-Zufallsgröße $XZ$]]
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'''(4)'''   Entsprechend der zweiten Grafik gilt:  
 
'''(4)'''   Entsprechend der zweiten Grafik gilt:  
:$$H(Z \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) = H(XZ) - H(X) = 3.170-1.585\hspace{0.15cm} \underline {=1.585\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm},$$
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:$$H(Z \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) = H(XZ) - H(X) = 3.170-1.585\hspace{0.15cm} \underline {=1.585\ {\rm (bit)}} \hspace{0.05cm},$$
:$$H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Z)  = H(XZ) - H(Z) = 3.170-3.170\hspace{0.15cm} \underline {=0\,{\rm (bit)}}  \hspace{0.05cm}.$$
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:$$H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Z)  = H(XZ) - H(Z) = 3.170-3.170\hspace{0.15cm} \underline {=0\ {\rm (bit)}}  \hspace{0.05cm}.$$
  
* $H(Z|X)$ gibt die Restunsicherheit hinsichtlich des Tupels $Z$ an, wenn man die erste Komponente $X$ kennt.  
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* $H(Z|X)$  gibt die Restunsicherheit hinsichtlich des Tupels  $Z$  an,  wenn man die erste Komponente  $X$  kennt.  
*Die Unsicherheit hinsichtlich des Tupels $Z$ ist $H(Z) = 2 · \log_2 (3) \ \rm bit$, bei Kenntnis der Komponente $X$ halbiert sich die Unsicherheit auf $H(Z|X) = \log_2 (3)\ \rm  bit$.
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*Die Unsicherheit hinsichtlich des Tupels  $Z$  ist  $H(Z) = 2 · \log_2 (3) \ \rm bit$.
* $H(X|Z)$ gibt die verbleibende Unsicherheit hinsichtlich der Komponente $X$ an, wenn man das Tupel $Z = (X, Y)$ kennt. Diese Unsicherheit ist natürlich Null:   Kennt man $Z$, so kennt man auch $X$.
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* Bei Kenntnis der Komponente  $X$  halbiert sich die Unsicherheit auf  $H(Z|X) = \log_2 (3)\ \rm  bit$.
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* $H(X|Z)$  gibt die verbleibende Unsicherheit hinsichtlich der Komponente  $X$  an, wenn man das Tupel  $Z = (X, Y)$  kennt.  Diese Unsicherheit ist natürlich Null:   Kennt man  $Z$, so kennt man auch  $X$.
  
 
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Aktuelle Version vom 21. September 2021, 14:33 Uhr

PMF  '"`UNIQ-MathJax29-QINU`"'

Wir betrachten das Tupel  $Z = (X, Y)$,  wobei die Einzelkomponenten  $X$  und  $Y$  jeweils ternäre Zufallsgrößen darstellen   ⇒   Symbolumfang  $|X| = |Y| = 3$.  Die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{ XY }(X, Y)$  ist rechts skizziert.

In dieser Aufgabe sind zu berechnen:

  • die Verbundentropie  $H(XY)$  und die Transinformation  $I(X; Y)$,
  • die Verbundentropie  $H(XZ)$  und die Transinformation  $I(X; Z)$,
  • die beiden bedingten Entropien  $H(Z|X)$  und  $H(X|Z)$.





Hinweise:



Fragebogen

1

Berechnen Sie die folgenden Entropien.

$H(X)\ = \ $

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

$\ \rm bit$
$ H(XY)\ = \ $

$\ \rm bit$

2

Welche Transinformation besteht zwischen den Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$?

$I(X; Y)\ = \ $

$\ \rm bit$

3

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

$I(X; Z)\ = \ $

$\ \rm bit$

4

Welche bedingten Entropien bestehen zwischen  $X$  und  $Z$?

$H(Z|X)\ = \ $

$\ \rm bit$
$ H(X|Z)\ = \ $

$\ \rm bit$


Musterlösung

(1)  Bei den Zufallsgrößen  $X =\{0,\ 1,\ 2\}$   ⇒   $|X| = 3$  und  $Y = \{0,\ 1,\ 2\}$   ⇒   $|Y| = 3$  liegt jeweils eine Gleichverteilung vor. 

  • Damit erhält man für die Entropien:
$$H(X) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (3) \hspace{0.15cm}\underline{= 1.585\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm},$$
$$H(Y) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (3) \hspace{0.15cm}\underline{= 1.585\,{\rm (bit)}}\hspace{0.05cm}.$$
  • Die 2D–Zufallsgröße  $XY = \{00,\ 01,\ 02,\ 10,\ 11,\ 12,\ 20,\ 21,\ 22\}$   ⇒   $|XY| = |Z| = 9$  weist ebenfalls gleiche Wahrscheinlichkeiten auf:
$$p_{ 00 } = p_{ 01 } =\text{...} = p_{ 22 } = 1/9.$$
  • Daraus folgt:
$$H(XY) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (9) \hspace{0.15cm}\underline{= 3.170\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$


(2)  Die Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  sind wegen  $P_{ XY }(⋅) = P_X(⋅) · P_Y(⋅)$  statistisch unabhängig.

  • Daraus folgt  $I(X, Y)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0}$.
  • Zum gleichen Ergebnis kommt man über die Gleichung  $I(X; Y) = H(X) + H(Y) - H(XY)$.


Wahrscheinlichkeitsfunktion der 2D-Zufallsgröße  $XZ$

(3)  Interpretiert man  $I(X; Z)$  als die verbleibende Unsicherheit hinsichtlich des Tupels  $Z$,  wenn die erste Komponente  $X$  bekannt ist,  so gilt offensichtlich:

$$ I(X; Z) = H(Y)\hspace{0.15cm}\underline{ = 1.585 \ \rm bit}.$$

Rein formal lässt sich diese Aufgabe auch wie folgt lösen:

  • Die Entropie  $H(Z)$  ist gleich der Verbundentropie  $H(XY) = 3.170 \ \rm bit$.
  • Die Verbundwahrscheinlichkeit  $P_{ XZ }(X, Z)$  beinhaltet neun Elemente der Wahrscheinlichkeit  $1/9$,  alle anderen sind mit Nullen belegt   ⇒   $H(XZ) = \log_2 (9) = 3.170 \ \rm bit $.
  • Damit gilt für die Transinformation  $($gemeinsame Information der Zufallsgrößen  $X$  und  $Z)$:
$$I(X;Z) = H(X) + H(Z) - H(XZ) = 1.585 + 3.170- 3.170\hspace{0.15cm} \underline {= 1.585\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$


Entropien der 2D-Zufallsgröße  $XZ$

(4)  Entsprechend der zweiten Grafik gilt:

$$H(Z \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) = H(XZ) - H(X) = 3.170-1.585\hspace{0.15cm} \underline {=1.585\ {\rm (bit)}} \hspace{0.05cm},$$
$$H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Z) = H(XZ) - H(Z) = 3.170-3.170\hspace{0.15cm} \underline {=0\ {\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$
  • $H(Z|X)$  gibt die Restunsicherheit hinsichtlich des Tupels  $Z$  an,  wenn man die erste Komponente  $X$  kennt.
  • Die Unsicherheit hinsichtlich des Tupels  $Z$  ist  $H(Z) = 2 · \log_2 (3) \ \rm bit$.
  • Bei Kenntnis der Komponente  $X$  halbiert sich die Unsicherheit auf  $H(Z|X) = \log_2 (3)\ \rm bit$.
  • $H(X|Z)$  gibt die verbleibende Unsicherheit hinsichtlich der Komponente  $X$  an, wenn man das Tupel  $Z = (X, Y)$  kennt.  Diese Unsicherheit ist natürlich Null:   Kennt man  $Z$, so kennt man auch  $X$.