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目次
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《信息論與網絡編碼（翻譯版）》內容由信息論和網絡編碼兩部分組成。第一部分嚴密地論述了有關離散和連續系統的信息理論。在傳統的信息論基礎以外，又增加了，一度量、sh8nnon型與非shannon型不等式、熵函數與群論的基本關系等內容。在第二部分，作者在信息論的基礎上綜合了網絡編碼的基本理論，包括對線性網絡編碼、卷積網絡編碼和多信源網絡編碼的詳細討論。
此外《信息論與網絡編碼（翻譯版）》具有以下重要特色：?理論推導的嚴密性為本書的首要原則；?全書包含了大量的例子；?大量的原創性的習題；?每章後附有本章小結；?作為一本綜合性教材，《信息論與網絡編碼（翻譯版）》的兩部分既可分別使用也可統一使用。
《信息論與網絡編碼（翻譯版）》可以作為電氣工程、計算機科學和應用數學等專業的本科高年級和研究生的教材，也可作為通信工程的專業人員的參考書。
此外《信息論與網絡編碼（翻譯版）》具有以下重要特色：?理論推導的嚴密性為本書的首要原則；?全書包含了大量的例子；?大量的原創性的習題；?每章後附有本章小結；?作為一本綜合性教材，《信息論與網絡編碼（翻譯版）》的兩部分既可分別使用也可統一使用。
《信息論與網絡編碼（翻譯版）》可以作為電氣工程、計算機科學和應用數學等專業的本科高年級和研究生的教材，也可作為通信工程的專業人員的參考書。
目次
1 信息的科學
I 信息論部分
2信息度量
2.1 獨立性和Markov鏈
2.2 Shannon信息度量
2.3 固定有限字母表上Shannon信息度量的連續性
2.4 鏈式法則
2.5 信息散度
2.6 基本不等式
2.7 一些常用信息不等式
2.8 Fano不等式
2.9 最大熵分布
2.10 平穩信源的熵率
附錄2.A：可數無限字母表上隨機變量的截斷逼近
本章小結
習題
歷史注記
3 I－度量
3.1 基本概念
3.2 兩個隨機變量的I－度量
3.5 信息圖
3.6 應用實例
附錄3.A：容斥公式的一個變形
本章小結
習題
歷史注記
4 無錯誤數據壓縮
4.1 熵界
4.2 前綴碼
4.2.1 定義和存在性
4.2.2 Huffman碼
4.3 前綴碼的冗余
本章小結
習題
歷史注記
5 弱典型性
5.1 弱漸近等分性
5.2 信源編碼定理
5.3 高效信源編碼
5.4 Shannon-McMillan.Breiman定理
本章小結
習題
歷史注記
6 強典型性
7 離散無記憶信道
8 率失真理論
9 Blahut-Arimoto算法
10 微分熵
11 連續信道
12 Markov結構
13 信息不等式
14 Shannon 型不等式
15 非Shannon型不等式
16.熵與群
II 網絡編碼基礎
I 信息論部分
2信息度量
2.1 獨立性和Markov鏈
2.2 Shannon信息度量
2.3 固定有限字母表上Shannon信息度量的連續性
2.4 鏈式法則
2.5 信息散度
2.6 基本不等式
2.7 一些常用信息不等式
2.8 Fano不等式
2.9 最大熵分布
2.10 平穩信源的熵率
附錄2.A：可數無限字母表上隨機變量的截斷逼近
本章小結
習題
歷史注記
3 I－度量
3.1 基本概念
3.2 兩個隨機變量的I－度量
3.5 信息圖
3.6 應用實例
附錄3.A：容斥公式的一個變形
本章小結
習題
歷史注記
4 無錯誤數據壓縮
4.1 熵界
4.2 前綴碼
4.2.1 定義和存在性
4.2.2 Huffman碼
4.3 前綴碼的冗余
本章小結
習題
歷史注記
5 弱典型性
5.1 弱漸近等分性
5.2 信源編碼定理
5.3 高效信源編碼
5.4 Shannon-McMillan.Breiman定理
本章小結
習題
歷史注記
6 強典型性
7 離散無記憶信道
8 率失真理論
9 Blahut-Arimoto算法
10 微分熵
11 連續信道
12 Markov結構
13 信息不等式
14 Shannon 型不等式
15 非Shannon型不等式
16.熵與群
II 網絡編碼基礎
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