Aufgaben:Aufgabe 3.3: Entropie von Ternärgrößen: Unterschied zwischen den Versionen
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− | Rechts sehen Sie die | + | Rechts sehen Sie die Funktionen $H_{\rm R}(p)$, $H_{\rm B}(p)$ und $H_{\rm G}(p)$, wobei $\rm R$ für „Rot” steht, $\rm B$ für „Blau” und $\rm G$ für „Grün”. |
− | :$$P_X(X) = [\hspace{0.05cm}p_1\hspace{0.05cm}, p_2\hspace{0.05cm}, p_3\hspace{0.05cm}]\hspace{0.3cm}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} |X| = 3\hspace{0.05cm}.$$ | + | |
− | + | Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen lauten für alle Zufallsgrößen: | |
+ | :$$P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}p_1\hspace{0.05cm},\ p_2\hspace{0.05cm},\ p_3\hspace{0.05cm}\big ]\hspace{0.3cm}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} |X| = 3\hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | Für den Fragebogen gilt der Zusammenhang $p_1 = p$ und $p_2 = 1 - p_3- p$. | ||
Die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer Zufallsgröße | Die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer Zufallsgröße | ||
− | :$$X = \{\hspace{0.05cm}x_1\hspace{0.05cm}, \hspace{0. | + | :$$X = \big \{\hspace{0.05cm}x_1\hspace{0.05cm}, \hspace{0.15cm} x_2\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm} \text{...}\hspace{0.1cm} ,\hspace{0.15cm} x_{\mu}\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.1cm} , \hspace{0.15cm} x_{M}\hspace{0.05cm}\big \}$$ |
− | mit dem Symbolumfang | | + | mit dem Symbolumfang $|X| = M$ lautet allgemein: |
− | :$$P_X(X) = [\hspace{0.05cm}p_1\hspace{0.05cm}, \hspace{0. | + | :$$P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}p_1\hspace{0.05cm}, \hspace{0.15cm} p_2\hspace{0.05cm},\hspace{0.05cm} ...\hspace{0.1cm} ,\hspace{0.15cm} p_{\mu}\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}...\hspace{0.1cm} , \hspace{0.15cm} p_{M}\hspace{0.05cm}\big ]\hspace{0.05cm}.$$ |
Die Entropie (Unsicherheit) dieser Zufallsgröße berechnet sich entsprechend der Gleichung | Die Entropie (Unsicherheit) dieser Zufallsgröße berechnet sich entsprechend der Gleichung | ||
− | :$$H(X) = {\rm E} \ | + | :$$H(X) = {\rm E} \big [\log_2 \hspace{0.05cm} {1}/{P_X(X)} \big ]\hspace{0.05cm},$$ |
− | und liegt stets im Bereich | + | und liegt stets im Bereich $0 \le H(X) \le \log_2 \hspace{0.05cm} |X|$. |
− | :* Durch Erweiterung obiger Gleichung um | | + | *Die untere Schranke $H(X) = 0$ ergibt sich, wenn eine beliebige Wahrscheinlichkeit $p_\mu = 1$ ist und alle anderen Null sind. |
− | :$$H(X) = \frac{1}{{\rm ln}(2)}\cdot {\rm E} \left [{\rm ln} \hspace{0.1cm} \frac{1}{|X| \cdot P_X(X)} \right ] + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$ | + | |
− | :* Wie aus | + | *Die obere Schranke soll hier wie in der Vorlesung „Information Theory” von [[Biografien_und_Bibliografien/Lehrstuhlinhaber_des_LNT#Prof._Dr._sc._techn._Gerhard_Kramer_.28seit_2010.29|Gerhard Kramer]] an der TU München hergeleitet werden: |
− | :$$H(X) \le \frac{1}{{\rm ln}(2)}\cdot {\rm E} \left [\frac{1}{|X| \cdot P_X(X)} -1 \right ] + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$ | + | [[Datei:P_ID2755__Inf_A_3_3_B_neu.png|right|frame|Obere Abschätzung fürnbsp; $\ln(x)$]] |
− | [[ | + | |
− | + | :* Durch Erweiterung obiger Gleichung um $|X|$ in Zähler und Nenner erhält man mit $\log_2 \hspace{0.05cm}x= \ln(x)/\ln(2)$: | |
− | :$$H(X) \le {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$ | + | ::$$H(X) = \frac{1}{{\rm ln}(2)}\cdot {\rm E} \left [{\rm ln} \hspace{0.1cm} \frac{1}{|X| \cdot P_X(X)} \right ] + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$ |
− | < | + | :* Wie aus nebenstehender Grafik hervorgeht, gilt die Abschätzung $\ln(x) \le x-1$ mit der Identität für $x=1$. Somit kann geschrieben werden: |
− | :$$H_ | + | ::$$H(X) \le \frac{1}{{\rm ln}(2)}\cdot {\rm E} \left [\frac{1}{|X| \cdot P_X(X)} -1 \right ] + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$ |
+ | :* In der [[Aufgaben:3.2_Erwartungswertberechnungen|Aufgabe 3.2]] wurde für den Fall $p_\mu \ne 0$ für alle $\mu$ der Erwartungswert ${\rm E} \big [\log_2 \hspace{0.05cm} {1}/{P_X(X)} \big ] =|X|$ berechnet. Damit verschwindet der erste Term und man erhält das bekannte Ergebnis: | ||
+ | ::$$H(X) \le {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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+ | <u>Hinweise:</u> | ||
+ | *Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgrößen|Einige Vorbemerkungen zu den 2D-Zufallsgrößen]]. | ||
+ | *Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seite [[Informationstheorie/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgrößen#Wahrscheinlichkeitsfunktion_und_Entropie|Wahrscheinlichkeitsfunktion und Entropie]]. | ||
+ | *Ausgegangen wird hier von der gleichen Konstellation wie in der [[Aufgaben:Aufgabe_3.2:_Erwartungswertberechnungen|Aufgabe 3.2]]. | ||
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+ | *Die Gleichung der binären Entropiefunktion lautet: | ||
+ | :$$H_{\rm bin}(p) = p \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{p} + | ||
(1-p) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{1-p} \hspace{0.05cm}.$$ | (1-p) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{1-p} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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− | {Welche Aussagen gelten für die rote Entropiefunktion | + | {Welche Aussagen gelten für die rote Entropiefunktion $H_{\rm R}(p)$? |
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− | + | + | + $H_{\rm R}(p)$ ergibt sich zum Beispiel mit $p_1 = p$, $p_2 = 1- p$ und $p_3 = 0$. |
− | + | + | + $H_{\rm R}(p)$ ist identisch mit der binären Entropiefunktion $H_{\rm bin}(p)$. |
− | {Welche Eigenschaften weist die binäre Entropiefunktion auf? | + | {Welche Eigenschaften weist die binäre Entropiefunktion $H_{\rm bin}(p)$ auf? |
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− | + | + | + $H_{\rm bin}(p)$ ist konkav hinsichtlich des Parameters $p$. |
− | - Es gilt Max[ | + | - Es gilt $\text {Max } [H_{\rm bin}(p)] = 2$ bit. |
− | {Welche Aussagen gelten für die blaue Entropiefunktion | + | {Welche Aussagen gelten für die blaue Entropiefunktion $H_{\rm B}(p)$? |
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− | + | + | + $H_{\rm B}(p)$ ergibt sich beispielsweise mit $p_1 = p$, $p_2 = 1/2- p$ und $p_3 = 1/2$. |
− | + Es gilt | + | + Es gilt $H_{\rm B}(p = 0)= 1$ bit. |
− | - Es gilt Max[ | + | - Es gilt $\text {Max } [H_{\rm B}(p)] = \log_2 \hspace{0.1cm} (3)$ bit. |
− | {Welche Aussagen gelten für die grüne Entropiefunktion | + | {Welche Aussagen gelten für die grüne Entropiefunktion $H_{\rm G}(p)$? |
|type="[]"} | |type="[]"} | ||
− | + | + | + $H_{\rm G}(p)$ ergibt sich beispielsweise mit $p_1 = p$, $p_2 = 2/3- p$ und $p_3 = 1/3$. |
− | - Es gilt | + | - Es gilt $H_{\rm G}(p = 0)= 1$ bit. |
− | + Es gilt Max[ | + | + Es gilt $\text {Max } [H_{\rm G}(p)] = \log_2 \hspace{0.1cm} (3)$ bit. |
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===Musterlösung=== | ===Musterlösung=== | ||
{{ML-Kopf}} | {{ML-Kopf}} | ||
− | + | '''(1)''' <u>Beide Aussagen sind richtig:</u> | |
+ | *Setzt man $p_3 = 0$ und formal $p_1 = p$ ⇒ $p_2 = 1- p$, so ergibt sich die binäre Entropiefunktion | ||
:$$H_{\rm bin}(p) = p \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{p} + | :$$H_{\rm bin}(p) = p \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{p} + | ||
(1-p) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{1-p} \hspace{0.05cm}.$$ | (1-p) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{1-p} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
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− | Durch nochmaliges Differenzieren erhält man für die zweite Ableitung: | + | '''(2)''' Richtig ist allein der <u>Lösungsvorschlag 1</u>: |
− | :$$\frac {\rm d^2H_{\rm bin}(p)}{\rm | + | *Man kann die binäre Entropiefunktion wegen $\log(x) = \ln(x)/\ln(2)$ auch in die folgende Form bringen: |
+ | :$$H_{\rm bin}(p) = \frac{-1}{{\rm ln}(2)} \cdot \big [ p \cdot {\rm ln}(p) + | ||
+ | (1-p) \cdot {\rm ln}(1-p) \big ] \hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | *Die erste Ableitung führt zum Ergebnis | ||
+ | :$$\frac {{\rm d}H_{\rm bin}(p)}{{\rm d}p} = \frac{-1}{{\rm ln}(2)} \cdot \big [ {\rm ln}(p) + p \cdot \frac{1}{p} - | ||
+ | {\rm ln}(1-p) - (1-p) \cdot \frac{1}{1-p} \big ] = | ||
+ | \frac{1}{{\rm ln}(2)} \cdot \big [ {\rm ln}(1-p) - {\rm ln}(p) \big ] = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1-p}{p} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
+ | *Durch Nullsetzen dieser Ableitung erhält man den Abszissenwert $p = 0.5$, der zum Maximum der Entropiefunktion führt: <br>$H_{\rm bin}(p =0.5) = 1$ bit ⇒ der Lösungsvorschlag 2 ist falsch. | ||
+ | *Durch nochmaliges Differenzieren erhält man für die zweite Ableitung: | ||
+ | :$$\frac {{\rm d}^2H_{\rm bin}(p)}{{\rm d}p^2} = \frac{1}{{\rm ln}(2)} \cdot \left | ||
[ \frac{-1}{1-p} - \frac{1}{p} \right ] = | [ \frac{-1}{1-p} - \frac{1}{p} \right ] = | ||
\frac{-1}{{\rm ln}(2) \cdot p \cdot (1-p)} \hspace{0.05cm}.$$ | \frac{-1}{{\rm ln}(2) \cdot p \cdot (1-p)} \hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | Diese Funktion ist im gesamten Definitionsgebiet 0 ≤ | + | *Diese Funktion ist im gesamten Definitionsgebiet $0 ≤ p ≤ 1$ negativ ⇒ $H_{\rm bin}(p)$ ist konkav ⇒ der Lösungsvorschlag 1 ist richtig. |
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− | :* Das Maximum unter der Voraussetzung | + | [[Datei:P_ID2756__Inf_A_3_3_ML.png|right|frame|Drei Entropiefunktionen mit $M = 3$]] |
− | :$$P_X(X) = [\hspace{0.05cm}1/4\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} 1/4\hspace{0.05cm},\hspace{0.05cm} 1/2 \hspace{0.05cm}] | + | '''(3)''' Richtig sind hier die <u>Aussagen 1 und 2</u>: |
+ | * Für $p = 0$ erhält man die Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}0\hspace{0.05cm}, \hspace{0.15cm} 1/2\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm} 1/2 \hspace{0.05cm} \big ]$ ⇒ $H(X) = 1$ bit. | ||
+ | * Das Maximum unter der Voraussetzung $p_3 = 1/2$ ergibt sich für $p_1 = p_2 = 1/4$: | ||
+ | :$$P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}1/4\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} 1/4\hspace{0.05cm},\hspace{0.05cm} 1/2 \hspace{0.05cm} \big ] | ||
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− | {\rm Max} [H_{\rm B}(p)] = 1.5\ | + | {\rm Max} \ [H_{\rm B}(p)] = 1.5 \ \rm bit |
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− | + | *In kompakter Form lässt sich $H_{\rm B}(p)$ mit der Einschränkung $0 ≤ p ≤ 1/2$ wie folgt darstellen: | |
− | In kompakter Form lässt sich | ||
:$$H_{\rm B}(p) = 1.0\,{\rm bit} + {1}/{2} \cdot H_{\rm bin}(2p) | :$$H_{\rm B}(p) = 1.0\,{\rm bit} + {1}/{2} \cdot H_{\rm bin}(2p) | ||
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+ | '''(4)''' Richtig sind hier die <u> erste und letzte Aussage</u>: | ||
+ | * Der grüne Kurvenzug beinhaltet mit $p = 1/3$ auch die Gleichverteilung aller Wahrscheinlichkeiten | ||
+ | :$$ {\rm Max} \ [H_{\rm G}(p)] = \log_2 (3)\ \text{bit}.$$ | ||
+ | *Allgemein lässt sich der gesamte Kurvenverlauf im Bereich $0 ≤ p ≤ 2/3$ wie folgt ausdrücken: | ||
:$$H_{\rm G}(p) = H_{\rm G}(p= 0) + {2}/{3} \cdot H_{\rm bin}(3p/2) | :$$H_{\rm G}(p) = H_{\rm G}(p= 0) + {2}/{3} \cdot H_{\rm bin}(3p/2) | ||
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− | Aus der Grafik auf der Angabenseite erkennt man auch, dass folgende Bedingung erfüllt sein muss: | + | *Aus der Grafik auf der Angabenseite erkennt man auch, dass folgende Bedingung erfüllt sein muss: |
:$$H_{\rm G}(p = 0) + {2}/{3}= {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) | :$$H_{\rm G}(p = 0) + {2}/{3}= {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) | ||
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H_{\rm G}(p= 0) = 1.585 - 0.667 = 0.918 \,{\rm bit} | H_{\rm G}(p= 0) = 1.585 - 0.667 = 0.918 \,{\rm bit} | ||
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− | Der Lösungsvorschlag | + | *Der zweite Lösungsvorschlag ist somit falsch. Zum gleichen Ergebnis gelangt man über die Gleichung |
:$$H_{\rm G}(p = 0) = {1}/{3} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) | :$$H_{\rm G}(p = 0) = {1}/{3} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) | ||
+{2}/{3} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3/2) = {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) -2/3 \cdot | +{2}/{3} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3/2) = {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) -2/3 \cdot | ||
{\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (2) | {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (2) | ||
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Aktuelle Version vom 17. August 2021, 11:46 Uhr
Rechts sehen Sie die Funktionen $H_{\rm R}(p)$, $H_{\rm B}(p)$ und $H_{\rm G}(p)$, wobei $\rm R$ für „Rot” steht, $\rm B$ für „Blau” und $\rm G$ für „Grün”.
Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen lauten für alle Zufallsgrößen:
- $$P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}p_1\hspace{0.05cm},\ p_2\hspace{0.05cm},\ p_3\hspace{0.05cm}\big ]\hspace{0.3cm}\hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} |X| = 3\hspace{0.05cm}.$$
Für den Fragebogen gilt der Zusammenhang $p_1 = p$ und $p_2 = 1 - p_3- p$.
Die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer Zufallsgröße
- $$X = \big \{\hspace{0.05cm}x_1\hspace{0.05cm}, \hspace{0.15cm} x_2\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm} \text{...}\hspace{0.1cm} ,\hspace{0.15cm} x_{\mu}\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.1cm} , \hspace{0.15cm} x_{M}\hspace{0.05cm}\big \}$$
mit dem Symbolumfang $|X| = M$ lautet allgemein:
- $$P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}p_1\hspace{0.05cm}, \hspace{0.15cm} p_2\hspace{0.05cm},\hspace{0.05cm} ...\hspace{0.1cm} ,\hspace{0.15cm} p_{\mu}\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}...\hspace{0.1cm} , \hspace{0.15cm} p_{M}\hspace{0.05cm}\big ]\hspace{0.05cm}.$$
Die Entropie (Unsicherheit) dieser Zufallsgröße berechnet sich entsprechend der Gleichung
- $$H(X) = {\rm E} \big [\log_2 \hspace{0.05cm} {1}/{P_X(X)} \big ]\hspace{0.05cm},$$
und liegt stets im Bereich $0 \le H(X) \le \log_2 \hspace{0.05cm} |X|$.
- Die untere Schranke $H(X) = 0$ ergibt sich, wenn eine beliebige Wahrscheinlichkeit $p_\mu = 1$ ist und alle anderen Null sind.
- Die obere Schranke soll hier wie in der Vorlesung „Information Theory” von Gerhard Kramer an der TU München hergeleitet werden:
- Durch Erweiterung obiger Gleichung um $|X|$ in Zähler und Nenner erhält man mit $\log_2 \hspace{0.05cm}x= \ln(x)/\ln(2)$:
- $$H(X) = \frac{1}{{\rm ln}(2)}\cdot {\rm E} \left [{\rm ln} \hspace{0.1cm} \frac{1}{|X| \cdot P_X(X)} \right ] + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$
- Wie aus nebenstehender Grafik hervorgeht, gilt die Abschätzung $\ln(x) \le x-1$ mit der Identität für $x=1$. Somit kann geschrieben werden:
- $$H(X) \le \frac{1}{{\rm ln}(2)}\cdot {\rm E} \left [\frac{1}{|X| \cdot P_X(X)} -1 \right ] + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$
- In der Aufgabe 3.2 wurde für den Fall $p_\mu \ne 0$ für alle $\mu$ der Erwartungswert ${\rm E} \big [\log_2 \hspace{0.05cm} {1}/{P_X(X)} \big ] =|X|$ berechnet. Damit verschwindet der erste Term und man erhält das bekannte Ergebnis:
- $$H(X) \le {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}|X| \hspace{0.05cm}.$$
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Einige Vorbemerkungen zu den 2D-Zufallsgrößen.
- Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seite Wahrscheinlichkeitsfunktion und Entropie.
- Ausgegangen wird hier von der gleichen Konstellation wie in der Aufgabe 3.2.
- Die Gleichung der binären Entropiefunktion lautet:
- $$H_{\rm bin}(p) = p \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{p} + (1-p) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{1-p} \hspace{0.05cm}.$$
Fragebogen
Musterlösung
- Setzt man $p_3 = 0$ und formal $p_1 = p$ ⇒ $p_2 = 1- p$, so ergibt sich die binäre Entropiefunktion
- $$H_{\rm bin}(p) = p \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{p} + (1-p) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{1-p} \hspace{0.05cm}.$$
(2) Richtig ist allein der Lösungsvorschlag 1:
- Man kann die binäre Entropiefunktion wegen $\log(x) = \ln(x)/\ln(2)$ auch in die folgende Form bringen:
- $$H_{\rm bin}(p) = \frac{-1}{{\rm ln}(2)} \cdot \big [ p \cdot {\rm ln}(p) + (1-p) \cdot {\rm ln}(1-p) \big ] \hspace{0.05cm}.$$
- Die erste Ableitung führt zum Ergebnis
- $$\frac {{\rm d}H_{\rm bin}(p)}{{\rm d}p} = \frac{-1}{{\rm ln}(2)} \cdot \big [ {\rm ln}(p) + p \cdot \frac{1}{p} - {\rm ln}(1-p) - (1-p) \cdot \frac{1}{1-p} \big ] = \frac{1}{{\rm ln}(2)} \cdot \big [ {\rm ln}(1-p) - {\rm ln}(p) \big ] = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1-p}{p} \hspace{0.05cm}.$$
- Durch Nullsetzen dieser Ableitung erhält man den Abszissenwert $p = 0.5$, der zum Maximum der Entropiefunktion führt:
$H_{\rm bin}(p =0.5) = 1$ bit ⇒ der Lösungsvorschlag 2 ist falsch. - Durch nochmaliges Differenzieren erhält man für die zweite Ableitung:
- $$\frac {{\rm d}^2H_{\rm bin}(p)}{{\rm d}p^2} = \frac{1}{{\rm ln}(2)} \cdot \left [ \frac{-1}{1-p} - \frac{1}{p} \right ] = \frac{-1}{{\rm ln}(2) \cdot p \cdot (1-p)} \hspace{0.05cm}.$$
- Diese Funktion ist im gesamten Definitionsgebiet $0 ≤ p ≤ 1$ negativ ⇒ $H_{\rm bin}(p)$ ist konkav ⇒ der Lösungsvorschlag 1 ist richtig.
(3) Richtig sind hier die Aussagen 1 und 2:
- Für $p = 0$ erhält man die Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}0\hspace{0.05cm}, \hspace{0.15cm} 1/2\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm} 1/2 \hspace{0.05cm} \big ]$ ⇒ $H(X) = 1$ bit.
- Das Maximum unter der Voraussetzung $p_3 = 1/2$ ergibt sich für $p_1 = p_2 = 1/4$:
- $$P_X(X) = \big [\hspace{0.05cm}1/4\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} 1/4\hspace{0.05cm},\hspace{0.05cm} 1/2 \hspace{0.05cm} \big ] \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Max} \ [H_{\rm B}(p)] = 1.5 \ \rm bit \hspace{0.05cm}.$$
- In kompakter Form lässt sich $H_{\rm B}(p)$ mit der Einschränkung $0 ≤ p ≤ 1/2$ wie folgt darstellen:
- $$H_{\rm B}(p) = 1.0\,{\rm bit} + {1}/{2} \cdot H_{\rm bin}(2p) \hspace{0.05cm}.$$
(4) Richtig sind hier die erste und letzte Aussage:
- Der grüne Kurvenzug beinhaltet mit $p = 1/3$ auch die Gleichverteilung aller Wahrscheinlichkeiten
- $$ {\rm Max} \ [H_{\rm G}(p)] = \log_2 (3)\ \text{bit}.$$
- Allgemein lässt sich der gesamte Kurvenverlauf im Bereich $0 ≤ p ≤ 2/3$ wie folgt ausdrücken:
- $$H_{\rm G}(p) = H_{\rm G}(p= 0) + {2}/{3} \cdot H_{\rm bin}(3p/2) \hspace{0.05cm}.$$
- Aus der Grafik auf der Angabenseite erkennt man auch, dass folgende Bedingung erfüllt sein muss:
- $$H_{\rm G}(p = 0) + {2}/{3}= {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} H_{\rm G}(p= 0) = 1.585 - 0.667 = 0.918 \,{\rm bit} \hspace{0.05cm}.$$
- Der zweite Lösungsvorschlag ist somit falsch. Zum gleichen Ergebnis gelangt man über die Gleichung
- $$H_{\rm G}(p = 0) = {1}/{3} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) +{2}/{3} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3/2) = {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (3) -2/3 \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.01cm} (2) \hspace{0.05cm}.$$