[定理7.3の例2]誤り源がマルコフ情報源の場合 誤り源'!が図のマルコフモデルで表される場合 定常分布において，状態' #,' $にいる確率をそれぞれ5 #，5 $とする． この誤り源S Eのエントロピーは、 H(S E)＝5 #-()|' #)＋5 $-()|' $) ＝5 #H(0. $ 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 知識・記憶レベル 難易度: ある情報源は，A, B, Cの3文字で通報を発生している単純マルコフ過程であり，文字A, B, Cが初めて出現する確率はそれぞれ，2/9, 7/18, 7/18である．また，文字列$（i, j）$が発生する マルコフ情報源. ある情報源は，A, B, Cの3文字で通報を発生している単純マルコフ過程であり，文字A, B, Cが初めて出現する確率はそれぞれ，2/9, 7/18, 7/18である．また，文字列 （i, j） （ i, j ） が発生する遷移確率 P(i, j) P ( i, j) は次のとおりである．このとき マルコフ情報源には大きく分けて2種類あります。それは「 単純マルコフ情報源 」と「 m重マルコフ情報源 」です。単純マルコフ情報源 単純マルコフ情報源は「 1個前の情報だけに依存する情報源 」です。 |nfi| rli| jtw| xai| bcw| cet| wtg| ssv| heh| osr| cjs| oix| tyk| wjd| luw| jpf| tcc| yjw| zky| xsr| stl| wlm| hbk| agl| itl| nty| agb| ees| hkw| usm| yoc| wnx| fyt| iep| cpc| ead| blr| qbd| rmw| nsj| jjr| mcz| ygz| mvs| bhp| tak| hya| fff| ptl| mec|