Aufgaben:Aufgabe 4.5: Transinformation aus 2D-WDF: Unterschied zwischen den Versionen

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Vorgegeben sind hier die drei unterschiedlichen 2D&ndash;Gebiete <i>f<sub>XY</sub></i>(<i>x</i>, <i>y</i>), die in der Aufgabe nach ihren Füllfarben mit
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Vorgegeben sind hier die drei unterschiedlichen 2D&ndash;Gebiete $f_{XY}(x, y)$, die in der Aufgabe nach ihren Füllfarben mit
:* '''rote''' Verbund-WDF
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* ''rote'' Verbund-WDF
:* '''blaue''' Verbund-WDF
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* ''blaue'' Verbund-WDF
:* '''grüne''' Verbund-WDF
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* ''grüne'' Verbund-WDF
  
bezeichnet werden. In den dargestellten Gebieten gelte jeweils <i>f<sub>XY</sub></i>(<i>x</i>, <i>y</i>) = <i>C</i> = const.
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bezeichnet werden. In den dargestellten Gebieten gelte jeweils $f_{XY}(x, y) = C = \rm const.$
  
Die Transinformation zwischen den wertkontinuierlichen Zufallsgrößen <i>X</i> und <i>Y</i> kann unter anderem nach folgender Gleichung berechnet werden:
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Die Transinformation zwischen den wertkontinuierlichen Zufallsgrößen $X$ und $Y$ kann unter anderem nach folgender Gleichung berechnet werden:
$$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY)\hspace{0.05cm}.$$
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:$$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY)\hspace{0.05cm}.$$
  
 
Für die hier verwendeten differentiellen Entropien gelten die folgenden Gleichungen:
 
Für die hier verwendeten differentiellen Entropien gelten die folgenden Gleichungen:
$$h(X) = -\hspace{-0.7cm}  \int\limits_{x \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_X)} \hspace{-0.55cm}  f_X(x) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [f_X(x)] \hspace{0.1cm}{\rm d}x
+
:$$h(X) = -\hspace{-0.7cm}  \int\limits_{x \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_X)} \hspace{-0.55cm}  f_X(x) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [f_X(x)] \hspace{0.1cm}{\rm d}x
 
\hspace{0.05cm},$$
 
\hspace{0.05cm},$$
$$h(Y) = -\hspace{-0.7cm}  \int\limits_{y \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_Y)} \hspace{-0.55cm}  f_Y(y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [f_Y(y)] \hspace{0.1cm}{\rm d}y
+
:$$h(Y) = -\hspace{-0.7cm}  \int\limits_{y \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_Y)} \hspace{-0.55cm}  f_Y(y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [f_Y(y)] \hspace{0.1cm}{\rm d}y
 
\hspace{0.05cm},$$
 
\hspace{0.05cm},$$
$$h(XY) = \hspace{0.1cm}-\hspace{0.2cm} \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.5cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{XY}\hspace{-0.08cm})}  
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:$$h(XY) = \hspace{0.1cm}-\hspace{0.2cm} \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.5cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{XY}\hspace{-0.08cm})}  
 
  \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [ f_{XY}(x, y) ]
 
  \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [ f_{XY}(x, y) ]
 
  \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm}.$$
 
  \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm}.$$
 
Für die beiden Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktionen gilt dabei:
 
Für die beiden Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktionen gilt dabei:
$$f_X(x) = \hspace{-0.5cm}  \int\limits_{\hspace{-0.2cm}y \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{Y}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.4cm} f_{XY}(x, y)  
+
:$$f_X(x) = \hspace{-0.5cm}  \int\limits_{\hspace{-0.2cm}y \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{Y}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.4cm} f_{XY}(x, y)  
 
  \hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm},\hspace{0.8cm}
 
  \hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm},\hspace{0.8cm}
f_Y(y) = \hspace{-0.5cm}  \int\limits_{\hspace{-0.2cm}x \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{X}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.4cm} f_{XY}(x, y)  
+
:f_Y(y) = \hspace{-0.5cm}  \int\limits_{\hspace{-0.2cm}x \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{X}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.4cm} f_{XY}(x, y)  
 
  \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.05cm}.$$
 
  \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.05cm}.$$
'''Hinweis:''' Die Aufgabe gehört zum Themengebiet von [http://www.lntwww.de/Informationstheorie/AWGN–Kanalkapazität_bei_wertkontinuierlichem_Eingang '''Kapitel 4.2.''']  Gegeben seien zudem folgende differentielle Entropien:
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:* Ist <i>X</i> dreieckverteilt zwischen <i>x</i><sub>min</sub> und <i>x</i><sub>max</sub>, so gilt:
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$$h(X) = {\rm log} \hspace{0.1cm} [\hspace{0.05cm}\sqrt{ e} \cdot (x_{\rm max} - x_{\rm min})/2\hspace{0.05cm}]\hspace{0.05cm}.$$
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''Hinweise:''  
:* Ist <i>Y</i> gleichverteilt zwischen <i>y</i><sub>min</sub> und <i>y</i><sub>max</sub>, so gilt:
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*Die Aufgabe gehört zum Kapitel [[Informationstheorie/AWGN–Kanalkapazität_bei_wertkontinuierlichem_Eingang|AWGN–Kanalkapazität bei wertkontinuierlichem Eingang]].
$$h(Y) = {\rm log} \hspace{0.1cm} [\hspace{0.05cm}y_{\rm max} - y_{\rm min}\hspace{0.05cm}]\hspace{0.05cm}.$$
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*Gegeben seien zudem folgende differentielle Entropien:
:*Alle Ergebnisse sollen in &bdquo;bit&rdquo; angegeben werden. Dies erreicht man mit &bdquo;log&rdquo; &nbsp;&#8658;&nbsp; &bdquo;log<sub>2</sub>&rdquo;.
+
* Ist $X$ dreieckverteilt zwischen $x_{\rm min}$ und $x_{\rm max}$, so gilt: &nbsp; $h(X) = {\rm log} \hspace{0.1cm} [\hspace{0.05cm}\sqrt{ e} \cdot (x_{\rm max} - x_{\rm min})/2\hspace{0.05cm}]\hspace{0.05cm}.$
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* Ist $Y$ gleichverteilt zwischen $y_{\rm min}$ und $y_{\rm max}$, &nbsp; so gilt: $h(Y) = {\rm log} \hspace{0.1cm} [\hspace{0.05cm}y_{\rm max} - y_{\rm min}\hspace{0.05cm}]\hspace{0.05cm}.$
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*Alle Ergebnisse sollen in &bdquo;bit&rdquo; angegeben werden. Dies erreicht man mit &bdquo;log&rdquo; &nbsp;&#8658;&nbsp; &bdquo;log<sub>2</sub>&rdquo;.  
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*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
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===Fragebogen===
 
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{Wie groß ist die Transinformation der roten Verbund-WDF?
 
{Wie groß ist die Transinformation der roten Verbund-WDF?
 
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$rote Verbund–WDF:  I(X; Y)$ = { 0 3% }
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$blaue Verbund–WDF:  I(X; Y)$ = { 0.721 3% }
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$\text{blaue Verbund–WDF:}\hspace{0.5cm}   I(X; Y) \ = \ $ { 0.721 3% } $\ \rm bit$
  
  
 
{Wie groß ist die Transinformation der grünen Verbund-WDF?
 
{Wie groß ist die Transinformation der grünen Verbund-WDF?
 
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$grüne Verbund–WDF:  I(X; Y)$ = { 0.721 3% }
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$\text{grüne Verbund–WDF:}\hspace{0.5cm}   I(X; Y) \ = \ $ { 0.721 3% } $\ \rm bit$
  
{Welche Voraussetzungen müssen die Zufallsgrößen <i>X</i> und <i>Y</i> gleichzeitig erfüllen, damit allgemein <i>I</i>(<i>X</i>; <i>Y</i>) = 1/2 &middot; log (e) gilt:
+
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+ Die Verbund-WDF ''f<sub>XY</sub>''(''x'', ''y'') ergibt ein Parallelogramm.
+
+ Die Verbund-WDF $f_{XY}(x, y)$ ergibt ein Parallelogramm.
+ Eine der Zufallsgrößen (''X'' oder ''Y'') ist gleichverteilt.
+
+ Eine der Zufallsgrößen ($X$ oder $Y$) ist gleichverteilt.
+ Die andere Zufallsgröße (''Y'' oder ''X'') ist dreieckverteilt.
+
+ Die andere Zufallsgröße ($X$ oder $Y$) ist dreieckverteilt.
  
  

Version vom 12. Juni 2017, 08:15 Uhr

Vorgegebene Verbund-Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen

Vorgegeben sind hier die drei unterschiedlichen 2D–Gebiete $f_{XY}(x, y)$, die in der Aufgabe nach ihren Füllfarben mit

  • rote Verbund-WDF
  • blaue Verbund-WDF
  • grüne Verbund-WDF

bezeichnet werden. In den dargestellten Gebieten gelte jeweils $f_{XY}(x, y) = C = \rm const.$

Die Transinformation zwischen den wertkontinuierlichen Zufallsgrößen $X$ und $Y$ kann unter anderem nach folgender Gleichung berechnet werden:

$$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY)\hspace{0.05cm}.$$

Für die hier verwendeten differentiellen Entropien gelten die folgenden Gleichungen:

$$h(X) = -\hspace{-0.7cm} \int\limits_{x \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_X)} \hspace{-0.55cm} f_X(x) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [f_X(x)] \hspace{0.1cm}{\rm d}x \hspace{0.05cm},$$
$$h(Y) = -\hspace{-0.7cm} \int\limits_{y \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}{\rm supp}(f_Y)} \hspace{-0.55cm} f_Y(y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [f_Y(y)] \hspace{0.1cm}{\rm d}y \hspace{0.05cm},$$
$$h(XY) = \hspace{0.1cm}-\hspace{0.2cm} \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.5cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [ f_{XY}(x, y) ] \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm}.$$

Für die beiden Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktionen gilt dabei:

$$f_X(x) = \hspace{-0.5cm} \int\limits_{\hspace{-0.2cm}y \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{Y}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.4cm} f_{XY}(x, y) \hspace{0.15cm}{\rm d}y\hspace{0.05cm},\hspace{0.8cm} :f_Y(y) = \hspace{-0.5cm} \int\limits_{\hspace{-0.2cm}x \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (f_{X}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.4cm} f_{XY}(x, y) \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.05cm}.$$


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel AWGN–Kanalkapazität bei wertkontinuierlichem Eingang.
  • Gegeben seien zudem folgende differentielle Entropien:
  • Ist $X$ dreieckverteilt zwischen $x_{\rm min}$ und $x_{\rm max}$, so gilt:   $h(X) = {\rm log} \hspace{0.1cm} [\hspace{0.05cm}\sqrt{ e} \cdot (x_{\rm max} - x_{\rm min})/2\hspace{0.05cm}]\hspace{0.05cm}.$
  • Ist $Y$ gleichverteilt zwischen $y_{\rm min}$ und $y_{\rm max}$,   so gilt: $h(Y) = {\rm log} \hspace{0.1cm} [\hspace{0.05cm}y_{\rm max} - y_{\rm min}\hspace{0.05cm}]\hspace{0.05cm}.$
  • Alle Ergebnisse sollen in „bit” angegeben werden. Dies erreicht man mit „log”  ⇒  „log2”.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.


Fragebogen

1

Wie groß ist die Transinformation der roten Verbund-WDF?

$\text{rote Verbund–WDF:}\hspace{0.5cm} I(X; Y) \ = \ $

$\ \rm bit$

2

Wie groß ist die Transinformation der blauen Verbund-WDF?

$\text{blaue Verbund–WDF:}\hspace{0.5cm} I(X; Y) \ = \ $

$\ \rm bit$

3

Wie groß ist die Transinformation der grünen Verbund-WDF?

$\text{grüne Verbund–WDF:}\hspace{0.5cm} I(X; Y) \ = \ $

$\ \rm bit$

4

Welche Voraussetzungen müssen die Zufallsgrößen $X$ und $Y$ gleichzeitig erfüllen, damit allgemein $I(X;Y) = 1/2 \cdot \log (\rm e)$ gilt:

Die Verbund-WDF $f_{XY}(x, y)$ ergibt ein Parallelogramm.
Eine der Zufallsgrößen ($X$ oder $Y$) ist gleichverteilt.
Die andere Zufallsgröße ($X$ oder $Y$) ist dreieckverteilt.


Musterlösung

P ID2887 Inf A 4 5a.png

a)  Bei der rechteckförmigen Verbund–WDF fXY(x, y) gibt es zwischen X und Y keine statistischen Bindungen  ⇒  I(X; Y) = 0.

Formal lässt sich dieses Ergebnis mit der folgenden Gleichung nachweisen:

$$I(X;Y) = h(X) \hspace{-0.05cm}+\hspace{-0.05cm} h(Y) \hspace{-0.05cm}- \hspace{-0.05cm}h(XY)\hspace{0.02cm}.$$ Die rote Fläche 2D–WDF fXY(x, y) ist F = 4. Da fXY(x, y) in diesem Gebiet konstant ist und das Volumen unter fXY(x, y) gleich 1 sein muss, gilt C = 1/F = 1/4. Daraus folgt für die differentielle Verbundentropie in „bit”: $$h(XY) \ = \ \hspace{0.1cm}-\hspace{0.2cm} \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.5cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} \hspace{0.03cm}(\hspace{-0.03cm}f_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} [ f_{XY}(x, y) ] \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y\\ = \ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (4) \cdot \hspace{0.02cm} \int \hspace{-0.9cm} \int\limits_{\hspace{-0.5cm}(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} \hspace{0.03cm}(\hspace{-0.03cm}f_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} f_{XY}(x, y) \hspace{0.15cm}{\rm d}x\hspace{0.15cm}{\rm d}y = 2 \,{\rm bit}\hspace{0.05cm}.$$ Es ist berücksichtigt, das das Doppelintegral gleich 1 ist. Die Pseudo–Einheit „bit” korrespondiert mit dem Logarithmus dualis  ⇒  „log2”. Weiterhin gilt:

  • Die beiden Randwahrscheinlichkeitsdichtefunktionen fX(x) und fY(y) sind jeweils rechteckförmig ⇒ Gleichverteilung zwischen 0 und 2:

$$h(X) = h(Y) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (2) = 1 \,{\rm bit}\hspace{0.05cm}.$$

  • Setzt man diese Ergebnisse in die obige Gleichung ein, so erhält man:

$$I(X;Y) = h(X) + h(Y) - h(XY) = 1 \,{\rm bit} + 1 \,{\rm bit} - 2 \,{\rm bit} = 0 \,{\rm (bit)} \hspace{0.05cm}.$$

P ID2888 Inf A 4 5b neu.png

b)  Auch bei diesem Parallelogramm ergibt sich F = 4, C = 1/4 sowie h(XY) = 2 bit. Die Zufallsgröße Y ist hier wie in der Teilaufgabe (a) zwischen 0 und 2 gleichverteilt. Somit gilt weiter h(Y) = 1 bit.

Dagegen ist X dreieckverteilt zwischen 0 und 4 (mit Maximum bei 2). Es ergibt sich hierfür die gleiche differentielle Entropie h(Y) wie bei einer symmetrischen Dreieckverteilung im Bereich zwischen ±2 (siehe Angabenblatt): $$h(X) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} [\hspace{0.05cm}2 \cdot \sqrt{ e} \hspace{0.05cm}] = 1.721 \,{\rm bit}$$ $$\Rightarrow \hspace{0.3cm} I(X;Y) = 1.721 \,{\rm bit} + 1 \,{\rm bit} - 2 \,{\rm bit}\hspace{0.05cm}\underline{ = 0.721 \,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$

P ID2889 Inf A 4 5c neu.png

c)  Bei den grünen Gegebenheiten berechnet sich die Verbundentropie wie folgt: $$F = A \cdot B \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} C = \frac{1}{A \cdot B} \hspace{0.05cm}$$ $$\Rightarrow \hspace{0.3cm} h(XY) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A \cdot B) \hspace{0.05cm}.$$ Die Zufallsgröße Y ist nun zwischen 0 und A gleichverteilt und die Zufallsgröße X ist zwischen 0 und B dreieckverteilt: $$h(X) \ = \ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (B \cdot \sqrt{ e}) \hspace{0.05cm},$$ $$ h(Y) \ = \ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A)\hspace{0.05cm}.$$

P ID2890 Inf A 4 5d.png

Damit ergibt sich für die Transinformation zwischen X und Y: $$I(X;Y) \ = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (B \cdot \sqrt{ {\rm e}}) + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) - {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A \cdot B)$$ $$ = \ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{B \cdot \sqrt{ {\rm e}} \cdot A}{A \cdot B} = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{ {\rm e}})\hspace{0.15cm}\underline{= 0.721\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}.$$ I(X; Y) ist somit unabhängig von den WDF–Parametern A und B.


d)  Alle genannten Voraussetzungen sind erforderlich. Allerdings sind nicht für jedes Parallelogramm die Forderungen 2 und 3 zu erfüllen. Nebenstehende Grafik zeigt zwei solche Konstellationen, wobei nun die Zufallsgröße X jeweils gleichverteilt ist zwischen 0 und 1.

  • Bei der oberen Grafik liegen die beiden eingezeichneten Punkte auf einer Höhe  ⇒  fY(y) ist dreieckverteilt  ⇒  I(X; Y) = 0.721 bit.
  • Die untere Verbund–WDF besitzt eine andere Transinformation, da die beiden Punkte nicht auf gleicher Höhe liegen  ⇒  die WDF fY(y) hat hier eine Trapezform. Gefühlsmäßig tippe ich auf I(XY) < 0.721 bit, da sich das 2D–Gebiet eher einem Rechteck annähert. Wenn Sie noch Lust haben, so überprüfen Sie das bitte.