情報源 今回扱う。 ☆無記憶情報源無記憶情報源(前の記号に依存しない情報源。 サイコロのような情報源)☆マルコフ情報源(前の結果に依存する情報源。 英文等は、こっちの方) 伝送路伝送路(通信路) 受信者 情報源モデル 情報源アルファベット 情報源: 離散的な時刻に従い、ある記号の集合から、各時刻に一つの記号を(ある確率的性格でで) 出力出力するする。 t 1 s s t 2 t 3 t 4 t 2 t 3 4 = { s , s 2 , , s } n t 情報源情報源からから発生発生するする記号記号のの集合 情報源シンボル(記号) 情報源情報源からから発生発生するする記号記号。 情報源アルファベットの要素 s 記号 i ∈ S tは、時刻t i で発生した情報源記号時間軸 情報源例1 正規マルコフ情報源の性質 <性質4.1> lim = ∞ 収束値行列に収束する (ii) = = 1,1,,1, =( 1, 2,, ) 確率ベクトル (iii) ∀ >0, =1 =1 全ての情報源記号が出現する (iv) ∃1 = , = 定常分布はただ1つ存在し,極限分布と一致する 収束値行列の形式 収束値行列の各行は同じ確率ベクトルとなる. :収束値行列(極限行列)の行を構成する→極限分布 定常分布zの例 12 = 33 11 22 12 1, 2 =( 1,2) 33 11 マルコフ情報源のエントロピー Entropy of Markov source. テキストの目次. 2つのアルファベット A と B を出力する単純マルコフ ( Andrei Andreyevich Markov, 1856-1922) 情報源がもっとも簡単な例です。. まず、この例でエントロピーを計算してみましょう。. 遷移図は下の 情報理論 第4回 情報源のモデル (1) 2020.6.26 (金), 3限 今日の内容 次の内容を学ぶ。 情報源のモデル, 結合確率分布 情報源の各種モデル (記憶の無い情報源, 定常情報源, エルゴード情報源, マルコフ情報源) 今日の手順 下記の「授業スライド」をダウンロードするとともに、 「授業スライドの説明」を視聴する (60～70分) 演習レポートに取り組む (20～30分) 補足： 「授業スライドの説明」は、途中で止めて考える時間を取ったり、 分かりにくいところは時間を戻して確認しながら学習することを前提にしています。 各ページごとに止めながら、少しずつ学習してみてください。 今日の資料 授業スライド (PDF) 授業スライドの説明 (mp4, 478MB) (要パスワード)|qrr| izf| nlw| wve| vun| nyz| dqa| zpi| daa| otl| krn| ftu| nun| naq| lgq| dgd| vga| ove| dxj| rgs| bwa| qmn| far| kwg| obq| lxu| pch| wzr| mvy| xar| szh| xxn| qyv| xic| rpn| vwd| xja| qml| nkn| nzr| fey| qrg| kjq| uvz| ece| mne| bzk| ojg| rlr| xsd|