Aufgaben:Aufgabe 3.10: Transinformation beim BSC

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Wir betrachten den $\text{Binary Symmetric Channel}$ (BSC). Für die gesamte Aufgabe gelten die Parameterwerte:

• Verfälschungswahrscheinlichkeit: $\epsilon = 0.1$
• Wahrscheinlichkeit für $0$: $p_0 = 0.2$,
• Wahrscheinlichkeit für $1$: $p_1 = 0.8$.

Damit lautet die Wahrscheinlichkeitsfunktion der Quelle:

$P_X(X)= (0.2 , 0.8)$

und für die Quellenentropie gilt:

$H(X) = p_0 \cdot log_2 \frac{1}{p_0} + p_1 \cdot log_2 \frac{1}{p_1} = H_{bin}(0.2) = 0.7219 (\text{bit})$

In der Aufgabe sollen ermittelt werden:

• die Wahrscheinlichkeitsfunktion der Sinke:

$P_Y(Y) = (P_Y(0) , P_Y(1))$,

• die Verbundwahrscheinlichkeitsfunktion :

$P_{XY}(X, Y) = \begin{pmatrix} p_{00} & p_{01}\\ p_{10} & p_{11} \end{pmatrix} \hspace{0.05cm}$

• die Transinformation

$I(X;Y) = E[ log_2 \frac{P_{ XY }(X,Y)}{P_X(X) . P_Y(Y)}]$,

• die Äquivokation:

$H(X \mid Y) = E[log_2 \frac{1}{P_{ X \mid Y }(X \mid Y)}]$,

• die Irrelevanz:

$H(Y \mid X) = E[log_2 \frac{1}{P_{ Y \mid X }(Y \mid X)}]$

Hinwies: Die Aufgabe gehört zu Kapitel 3.3. In der Aufgabe Z3.9 wird die Kanalkapazität $C_{ BSC }$ des $BSC$–Modells berechnet. Diese ergibt sich als die maximale Transinformation $I(X; Y)$ durch Maximierung bezüglich der Symbolwahrscheinlichkeiten $p_0$ bzw. $p_1 = 1 – p_0$.

Fragebogen

1

Berechnen Sie die Verbundwahrscheinlichkeiten $P_{ XY }(X, Y)$

$P_{ XY }(0, 0)$ =

$P_{ XY }(0, 1)$ =

$P_{ XY }(1, 0)$ =

$P_{ XY }(1, 1)$ =

2

Wie lautet die Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_Y(Y)$?

$P_Y(0)$ =

$P_Y(1)$ =

3

Welcher Wert ergibt sich für die Transinformation?

$I(X; Y)$ =

4

Welcher Wert ergibt sich für die Äquivokation?

$H(X|Y)$ =

5

Welche Aussage trifft für die Sinkenentropie $H(Y)$ zu?

	$H(Y)$ ist nie größer als $H(X)$.
	$H(Y)$ ist nie kleiner als $H(X)$.

6

Welche Aussage trifft für die Irrelevanz $H(Y|X)$ zu?

	$H(Y|X)$ ist nie größer als die Äquivokation $H(X|Y)$.
	$H(Y|X)$ ist nie kleiner als die Äquivokation $H(X|Y)$.

Musterlösung

Musterlösung

1. Für die gesuchten Größen gilt allgemein bzw. mit den Zahlenwerten $p_0 = 0.2$ und $ε = 0.1$:

$P_{ XY }(0 , 0) = p_0 . (1 - \varepsilon ) = 0.18 $ , $P_{XY}(0,1) = p_0 . \varepsilon = 0.02$,

$P_{XY}(1,0) = p_1 . \varepsilon = 0.08$ , $P_{ XY }(1 , 1) = p_1 . (1 - \varepsilon ) = 0.72$.

2. Es gilt:

$$P_Y(Y) = \big ( {\rm Pr}( Y = 0)\hspace{0.05cm}, {\rm Pr}( Y = 1) \big ) = \big ( p_0\hspace{0.05cm}, p_1 \big ) \cdot \begin{pmatrix} 1 - \varepsilon & \varepsilon\\ \varepsilon & 1 - \varepsilon \end{pmatrix}$$

$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Pr}( Y = 0)\hspace{-0.15cm} = \hspace{-0.15cm} p_0 \cdot (1 - \varepsilon) + p_1 \cdot \varepsilon = 0.2 \cdot 0.9 + 0.8 \cdot 0.1 \hspace{0.15cm} \underline {=0.26} \hspace{0.05cm},\\ {\rm Pr}( Y = 1)\hspace{-0.15cm} = \hspace{-0.15cm} p_0 \cdot \varepsilon + p_1 \cdot (1 - \varepsilon) = 0.2 \cdot 0.1 + 0.8 \cdot 0.9 \hspace{0.15cm} \underline {=0.74} \hspace{0.05cm}$$

3. Für die Transinformation gilt gemäß der Definition mit $p_0 = 0.2$ , $p_1 = 0.8$ und $ε = 0.1$

$$I(X;Y) \hspace{-0.2cm} = \hspace{-0.2cm} {\rm E} \hspace{-0.08cm}\left [ \hspace{0.02cm}{\rm log}_2 \hspace{0.08cm} \frac{P_{XY}(X, Y)} {P_{X}(X) \hspace{-0.05cm}\cdot \hspace{-0.05cm} P_{Y}(Y) }\right ] = 0.18 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{0.18}{0.2 \hspace{-0.05cm}\cdot \hspace{-0.05cm} 0.26} + 0.02 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.08cm} \frac{0.02}{0.2 \hspace{-0.05cm}\cdot \hspace{-0.05cm} 0.74} +$$ $$\hspace{-0.2cm} 0.08 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.08cm} \frac{0.08}{0.8 \hspace{-0.05cm}\cdot \hspace{-0.05cm} 0.26} + 0.72 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.08cm} \frac{0.72}{0.8 \hspace{-0.05cm}\cdot \hspace{-0.05cm} 0.74} \hspace{0.15cm} \underline {=0.3578\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}$$

4. Mit der angegebenen Quellenentropie $H(X)$ erhält man für die Äquivokation:

$$H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Y) = H(X) - I(X;Y) = 0.7219 - 0.3578 \hspace{0.15cm} \underline {=0.3642\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}$$. Man könnte auch die allgemeine Definition mit den Rückschlusswahrscheinlichkeiten $P_{X|Y}(⋅)$ anwenden:

$$H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Y) = {\rm E} \hspace{0.02cm} \big [ \hspace{0.05cm} {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{\hspace{0.03cm}X \mid \hspace{0.03cm} Y} (X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y)} \hspace{0.05cm}\big ] = {\rm E} \hspace{0.02cm} \big [ \hspace{0.05cm} {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{P_Y(Y)}{P_{XY} (X, Y)} \hspace{0.05cm} \big ] \hspace{0.05cm}$$

Im Beispiel erhält man auch nach dieser Berechnungsvorschrift das gleiche Ergebnis $H(X|Y) = 0.3642 bit$ :

$$H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Y) \hspace{-0.15cm} = \hspace{-0.15cm} 0.18 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{0.26}{0.18} + 0.02 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{0.74}{0.02} + 0.08 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{0.26}{0.08} + 0.72 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{0.74}{0.72} \hspace{0.05cm}$$

5. Richtig ist der Lösungsvorschlag 2. Bei gestörter Übertragung $(ε > 0)$ ist die Unsicherheit hinsichtlich der Sinke stets größer als die Unsicherheit bezüglich der Quelle. Man erhält hier als Zahlenwert: $$H(Y) = H_{\rm bin}(0.26)={ 0.8268\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}$$ Bei fehlerfreier Übertragung $(ε = 0)$ würde dagegen $P_Y(⋅) = P_X(⋅)$ und $H(Y) = H(X)$ gelten

6. Auch hier ist der zweite Lösungsvorschlag richtig. Wegen $$I(X;Y) = H(X) - H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Y) = H(Y) - H(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X)$$

ist $H(Y|X)$ um den gleichen Betrag größer als $H(X|Y)$, um den auch $H(Y)$ größer ist als $H(X)$: $$H(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) = H(Y) -I(X;Y) = 0.8268 - 0.3578 ={ 0.4690\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}$$ Bei direkter Berechnung erhält man das gleiche Ergebnis $H(Y|X) = 0.4690 bit$:

$$H(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) \hspace{-0.15cm} = \hspace{-0.15cm} {\rm E} \hspace{0.02cm} \big [ \hspace{0.02cm} {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{\hspace{0.03cm}Y \mid \hspace{0.03cm} X} (Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X)} \big ] =$$ $$=\hspace{-0.15cm} 0.18 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.9} + 0.02 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.1} + 0.08 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.1} + 0.72 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{0.9} \hspace{0.05cm}$$