Applets:Entropie und Näherungen binärer Nachrichtenquellen

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Programmbeschreibung

Dieses Applet soll den Begriff „Entropie” am Beispiel einer binären Nachrichtenquelle verdeutlichen. Die Quellensymbolfolge lautet somit $〈 q_1, \hspace{0.05cm} q_2,\hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm}, q_{ν–1}, \hspace{0.05cm}q_ν, \hspace{0.05cm}\hspace{0.05cm}q_{ν+1} ,\hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm}〉$ mit $q_i \in \{A, B\}$ für $i \ge 1$. Betrachtet werden sowohl eine gedächtnisfreie Quelle als auch eine Markovquelle (mit Gedächtnis „1”, deren Entropien $H$ jeweils in geschlossener Form angegeben werden können. Implizit vorausgesetzt ist hierbei die Folgenlänge $N \to \infty$.

Die Entropie $H$ lässt sich aber auch aus einer begrenzten Quellensymbolfolge $〈 q_1 \hspace{0.05cm}〉 =〈 q_1 , \hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm}, q_{N}\hspace{0.05cm}〉$ annähern, also auch dann, wenn die statistischen Eigenschaften der Binärquelle unbekannt sind. Auch hierauf wird in der folgenden Beschreibung eingegangen mit dem Fazit:

• Die Näherung ist natürlich um so genauer, je größer $N$ ist.
• Ist über die Quelle nichts weiter bekannt als die beispielhafte Folge, so ist der Rechenaufwand enorm.

Theoretischer Hintergrund

Die Entropie spielt in vielen naturwissenschaftlichen Fachgebieten eine große Rolle. Beschränken wir uns auf unser Fachgebiet der Statistik und der Informationstechnik, so ist die Entropie nach der Definition von Claude E. Shannon unter anderem ein Maß für die mittlere Unsicherheit über den Ausgang eines statistischen Ereignisses, die „Zufälligkeit” dieses Ereignisses und den mittleren Informationsgehalt einer Zufallsgröße.

Entropie einer gedächtnislosen Binärquelle

Wir setzen voraus, dass die Auftrittwahrscheinlichkeiten der beiden Symbole  $\rm A$  und  $\rm B$  unabhängig von den vorherigen Symbolen innerhalb der Folg gleich  $p_{\rm A} = p$  und  $p_{\rm B} = 1 – p$  seien. Für die Entropie dieser „gedächtnislosen” Binärquelle gilt:

$$H = H_{\rm bin} (p) = p \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac{1}{\hspace{0.1cm}p\hspace{0.1cm}} + (1-p) \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac{1}{1-p} \hspace{0.5cm}{\rm (Einheit\hspace{-0.15cm}: \hspace{0.15cm}bit\hspace{0.15cm}oder\hspace{0.15cm}bit/Symbol)} \hspace{0.05cm}.$$

Man bezeichnet diese Funktion  $H_\text{bin}(p)$  als die binäre Entropiefunktion.

Binäre Entropiefunktion als Funktion von $p$

Aus der Grafik erkennt man:

• Der Maximalwert  $H_\text{0} = 1\; \rm bit$  ergibt sich für  $p = 0.5$, also für gleichwahrscheinliche Binärsymbole. Dann liefern  $\rm A$  und  $\rm B$  jeweils den gleichen Beitrag zur Entropie.  $H_\text{0}$ nennt man auch den Informationsgehalt.
• $H_\text{bin}(p)$  ist symmetrisch um  $p = 0.5$. Eine Quelle mit  $p_{\rm A} = 0.1$  und  $p_{\rm B} = 0.9$  hat die gleiche Entropie  $H = 0.469 \; \rm bit$  wie eine Quelle mit  $p_{\rm A} = 0.9$  und  $p_{\rm B} = 0.1$.
• Die Differenz  $ΔH = H_\text{0} - H$  gibt die Redundanz der Quelle an und  $r = ΔH/H_\text{0}$  die relative Redundanz. Im Beispiel ergeben sich  $ΔH = 0.531\; \rm bit$  bzw.  $r = 53.1 \rm \%$.
• Für  $p = 0$  ergibt sich  $H = 0$, da hier die Symbolfolge  $\rm B \ B \ B \text{...}$  mit Sicherheit vorhergesagt werden kann. Eigentlich ist nun der Symbolumfang nur noch  $M = 1$. Gleiches gilt für  $p = 1$, also für die Symbolfolge  $\rm A A A \text{...}$ 

Entropie hinsichtlich Zweiertupel

Wir betrachten weiterhin die binäre Quellensymbolfolge $〈 q_1, \hspace{0.05cm} q_2,\hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm}, q_{ν–1}, \hspace{0.05cm}q_ν, \hspace{0.05cm}\hspace{0.05cm}q_{ν+1} ,\hspace{0.05cm}\text{ ...} \hspace{0.05cm}〉$ und betrachten nun die Entropie zweier aufeinanderfolgender Quellensymbole. Für die Kombination $(q_ν, \hspace{0.05cm}q_{ν+1})$ gibt es $2^2 = 4$ mögliche Symbolpaare mit folgenden Verbundwahrscheinlichkeiten:

$${\rm Pr}(q_{\nu}\cap q_{\nu+1})\le {\rm Pr}(q_{\nu}) \cdot {\rm Pr}( q_{\nu+1}) \hspace{0.05cm}.$$

Daraus ist die Verbundentropie eines Zweier–Tupels berechenbar (der Index „2” symbolisiert, dass sich die so berechnete Entropie auf Zweiertupel bezieht):

$$H_2\hspace{0.05cm}' = \sum_{q_{\nu}\hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm}\{ \hspace{0.05cm}q_{\mu}\hspace{0.01cm} \}} \sum_{q_{\nu+1}\hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm}\{ \hspace{0.05cm} q_{\mu}\hspace{0.01cm} \}}\hspace{-0.1cm}{\rm Pr}(q_{\nu}\cap q_{\nu+1}) \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}\frac {1}{{\rm Pr}(q_{\nu}\cap q_{\nu+1})} \hspace{0.4cm}({\rm Einheit\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.1cm}bit/Zweiertupel}) \hspace{0.05cm}.$$

Um den mittleren Informationsgehalt pro Symbol zu erhalten, muss $H_2\hspace{0.05cm}'$ noch halbiert werden:

$$H_2 = {H_2\hspace{0.05cm}'}/{2} \hspace{0.5cm}({\rm Einheit\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.1cm}bit/Symbol}) \hspace{0.05cm}.$$

Um eine konsistente Nomenklatur zu erreichen, benennen wir nun die im letzten Abschnitt definierte Entropie mit $H_1$:

$$H_1 = \sum_{q_{\nu}\hspace{0.05cm} \in \hspace{0.05cm}\{ \hspace{0.05cm}q_{\mu}\hspace{0.01cm} \}} {\rm Pr}(q_{\nu}) \cdot {\rm log_2}\hspace{0.1cm}\frac {1}{{\rm Pr}(q_{\nu})} \hspace{0.5cm}({\rm Einheit\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.1cm}bit/Symbol}) \hspace{0.05cm}.$$

Der Index „1” soll darauf hinweisen, dass $H_1$ ausschließlich die Symbolwahrscheinlichkeiten berücksichtigt und nicht statistischen Bindungen zwischen Symbolen innerhalb der Folge. Mit dem Entscheidungsgehalt $H_0 = \log_2 2 = 1$ ergibt sich dann folgende Größenbeziehung:

$$H_0 \ge H_1 \ge H_2 \hspace{0.05cm}.$$

Verdeutlichen wir uns nun die Berechnung der Entropienäherungen $H_1$ und $H_2$ an zwei Beispielen.

$\text{Beispiel 1:}$  Wir betrachten zunächst eine gedächtnislose Binärquelle mit gleichwahrscheinlichen Symbolen, das heißt es gelte  $p_{\rm A} = p_{\rm B} = 1/2$. Die ersten zwanzig Folgeelemente lauten:   $〈 q_ν 〉 =\rm BBAAABAABBBBBAAAABAB$ ...

• Aufgrund der gleichwahrscheinlichen Binärsymbole ist  $H_1 = H_0 = 1 \hspace{0.05cm} \rm bit/Symbol$.
• Die Verbundwahrscheinlichkeit  $p_{\rm AB}$  der Kombination  $\rm AB$  ist gleich  $p_{\rm A} · p_{\rm B} = 1/4$. Ebenso gilt  $p_{\rm AA} = p_{\rm BB} = p_{\rm BA} = 1/4$.
• Damit erhält man für die zweite Entropienäherung

$$H_2 = {1}/{2} \cdot \big [ {1}/{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}4 + {1}/{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}4 +{1}/{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}4 +{1}/{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}4 \big ] = 1 \,{\rm bit/Symbol} = H_1 = H_0 \hspace{0.05cm}.$$

$\text{Beispiel 2:}$  Die zweite hier betrachtete Folge ergibt sich aus der Folge von $\text{Beispiel 1}$ durch Anwendung eines einfachen Wiederholungscodes:

$$〈 q_ν 〉 =\rm BbBbAaAaAaBbAaAaBbBb \text{...} $$

• Die wiederholten Symbole sind durch entsprechende Kleinbuchstaben markiert.
• Aufgrund der gleichwahrscheinlichen Binärsymbole ergibt sich auch hier  $H_1 = H_0 = 1 \hspace{0.05cm} \rm bit/Symbol$.
• Für die Verbundwahrscheinlichkeiten  $p_{\rm AA}=p_{\rm BB} = 3/8$  und  $p_{\rm ABA}=p_{\rm BAB} = 1/8$  gilt nun. Daraus folgt:

$$\begin{align*}H_2 ={1}/{2} \cdot \big [ 2 \cdot {3}/{8} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} {8}/{3} + 2 \cdot {1}/{8} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}8\big ] = {3}/{8} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}8 - {3}/{8} \cdot{\rm log}_2\hspace{0.1cm}3 + {1}/{8} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}8 \approx 0.906 \,{\rm bit/Symbol} < H_1 = H_0 \hspace{0.05cm}.\end{align*}$$

Betrachtet man sich die Aufgabenstellung genauer, so kommt man zu folgendem Schluss:

• Die Entropie müsste eigentlich  $H = 0.5 \hspace{0.05cm} \rm bit/Symbol$  sein (jedes zweite Symbol liefert keine neue Information).
• Die zweite Entropienäherung  $H_2 = 0.906 \hspace{0.05cm} \rm bit/Symbol$  ist aber deutlich größer als die Entropie  $H$.
• Zur Entropiebestimmung reicht die Näherung zweiter Ordnung nicht aus. Vielmehr muss man größere zusammenhängende Blöcke mit  $k > 2$  Symbolen betrachten. Einen solchen Block bezeichnen wir im Folgenden als $k$–Tupel.

$\text{Fazit:}$ 

• Bei statistischer Unabhängigkeit der Folgenelemente ist  $H = H_2 = H_1 \le H_0$.
• Bei statistischer Abhängigkeit der Folgenelemente gilt dagegen  $H < H_2 < H_1 \le H_0$.

Verallgemeinerung auf $k$–Tupel und Grenzübergang

Wir schreiben zur Abkürzung mit der Verbundwahrscheinlichkeit $p_i^{(k)}$ eines $k$–Tupels allgemein:

$$H_k = \frac{1}{k} \cdot \sum_{i=1}^{M^k} p_i^{(k)} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} \frac{1}{p_i^{(k)}} \hspace{0.5cm}({\rm Einheit\hspace{-0.1cm}: \hspace{0.1cm}bit/Symbol}) \hspace{0.05cm}.$$

• Die Laufvariable $i$ steht jeweils für eines der $M^k$ Tupel. Bei den hier betrachteten Binärquellen gilt $M=2$.
• Die vorher berechnete Näherung $H_2$ ergibt sich mit $k = 2$.
• Für die Entropienäherungen $H_k$ gelten folgende Größenrelationen ($H_0$ ist der Entscheidungsgehalt):

$$H \le \text{...} \le H_k \le \text{...} \le H_2 \le H_1 \le H_0 \hspace{0.05cm}.$$

• Die Entropie einer Nachrichtenquelle mit Gedächtnis ist der folgende Grenzwert:

$$H = \lim_{k \rightarrow \infty }H_k \hspace{0.05cm}.$$

Der Rechenaufwand wird bis auf wenige Sonderfälle (siehe nachfolgendes $\text{Beispiel 3}$) mit zunehmendem $k$ immer größer:

• Zur Berechnung von $H_{10}$ einer Binärquelle $(M = 2)$ ist über $2^{10} = 1024$ Terme zu mitteln.
• Mit jeder weiteren Erhöhung von $k$ um $1$ verdoppelt sich die Anzahl der Summenterme.

$\text{Beispiel 3:}$  Wir betrachten eine alternierende Binärfolge   ⇒   $〈 q_ν 〉 =\rm ABABABAB$ ...   . Entsprechend gilt $H_0 = H_1 = 1 \hspace{0.05cm} \rm bit/Symbol$.

In diesem Sonderfall muss zur Bestimmung der $H_k$–Näherung unabhängig von $k$ stets nur über zwei Verbundwahrscheinlichkeiten gemittelt werden:

• $k = 2$:    $p_{\rm AB} = p_{\rm BA} = 1/2$     ⇒     $H_2 = 1/2 \hspace{0.1cm} \rm bit/Symbol$,
• $k = 3$:    $p_{\rm ABA} = p_{\rm BAB} = 1/2$     ⇒     $H_3 = 1/3 \hspace{0.1cm} \rm bit/Symbol$,
• $k = 4$:    $p_{\rm ABAB} = p_{\rm BABA} = 1/2$     ⇒     $H_4 = 1/4 \hspace{0.1cm} \rm bit/Symbol$.

Die (tatsächliche) Entropie dieser alternierenden Binärfolge ist demzufolge

$$H = \lim_{k \rightarrow \infty }{1}/{k} = 0 \hspace{0.05cm}.$$

Dieses Ergebnis war zu erwarten, da die betrachtete Folge nur minimale Information besitzt, die sich allerdings im Entropie–Endwert $H$ nicht auswirkt, nämlich die Information:   „Tritt $\rm A$ zu den geraden oder ungeraden Zeitpunkten auf?”

Man erkennt, dass $H_k$ diesem Endwert $H = 0$ nur sehr langsam näher kommt: Die zwanzigste Entropienäherung liefert immer noch $H_{20} = 0.05 \hspace{0.05cm} \rm bit/Symbol$.

$\text{Zusammenfassung der Ergebnisse der letzten Seiten:}$ 

• Allgemein gilt für die Entropie einer Nachrichtenquelle:

$$H \le \text{...} \le H_3 \le H_2 \le H_1 \le H_0 \hspace{0.05cm}.$$

• Eine redundanzfreie Quelle liegt vor, falls alle $M$ Symbole gleichwahrscheinlich sind und es keine statistischen Bindungen innerhalb der Folge gibt.
  Für diese gilt ( $r$ bezeichnet hierbei die relative Redundanz ):

$$H = H_0 = H_1 = H_2 = H_3 = \text{...}\hspace{0.5cm} \Rightarrow \hspace{0.5cm} r = \frac{H - H_0}{H_0}= 0 \hspace{0.05cm}.$$

• Eine gedächtnislose Quelle kann durchaus redundant sein $(r> 0)$. Diese Redundanz geht dann allein auf die Abweichung der Symbolwahrscheinlichkeiten von der Gleichverteilung zurück. Hier gelten folgende Relationen:

$$H = H_1 = H_2 = H_3 = \text{...} \le H_0 \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm}0 \le r = \frac{H_1 - H_0}{H_0}< 1 \hspace{0.05cm}.$$

• Die entsprechende Bedingung für eine gedächtnisbehaftete Quelle lautet:

$$ H <\text{...} < H_3 < H_2 < H_1 \le H_0 \hspace{0.5cm}\Rightarrow \hspace{0.5cm} 0 < r = \frac{H_1 - H_0}{H_0}\le1 \hspace{0.05cm}.$$

• Ist $H_2 < H_1$, dann gilt auch $H_3 < H_2$,   $H_4 < H_3$, usw.   ⇒   In der allgemeinen Gleichung ist also das „≤”–Zeichen durch das „<”–Zeichen zu ersetzen.
• Sind die Symbole gleichwahrscheinlich, so gilt wieder $H_1 = H_0$, während bei nicht gleichwahrscheinlichen Symbolen $H_1 < H_0$ zutrifft.

Über die Autoren

Dieses interaktive Berechnungstool wurde am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik der Technischen Universität München konzipiert und realisiert.

• Die erste Version wurde 2007 von Thomas Großer im Rahmen seiner Diplomarbeit mit „FlashMX–Actionscript” erstellt (Betreuer: Günter Söder).
• 2018 wurde das Programm von Marwen Ben Ammar und Xiaohan Liu (Bachelorarbeit, Betreuer: Tasnád Kernetzky ) auf „HTML5” umgesetzt und neu gestaltet.

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