信息论与编码理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:沈世镒

出品人:

页数:213

译者:

出版时间:2002-7

价格:22.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030104960

丛书系列:

图书标签:

• 编码
• 数学
• 信息论
• 编码理论
• 通信原理
• 数据压缩
• 信道编码
• 纠错编码
• 信息安全
• 数字通信
• 概率论
• 数学基础

复杂系统中的信息流与结构演化：一部关于动态网络与自组织现象的综合探讨 内容提要： 本书旨在深入剖析复杂系统内部信息流动的基本规律、信息如何在网络结构中被编码、处理与传播，以及这些过程如何驱动系统的自组织与结构演化。我们不涉及传统意义上的信息论（如香农熵、信源编码、信道编码等）或数字通信的理论基础，而是将视角聚焦于网络科学、统计物理学、非线性动力学的交叉领域，探讨信息作为一种物理实体在具有高度互联性的系统中的作用。 全书分为五个主要部分，共计二十章，力求提供一个全面且前沿的框架，用以理解从生物网络到社会经济系统的广泛现象。 --- 第一部分：复杂网络的拓扑结构与信息承载基础 本部分奠定了分析复杂系统的数学和物理基础，着重于网络的结构属性如何决定其信息承载能力，而非信息的量化度量。 第一章：网络表示与基础度量： 介绍复杂网络的数学建模，包括图论的基本术语。重点探讨非传统度量衡，如局部集聚系数的异质性分布、小世界现象的拓扑根源，以及在信息传播中更具实际意义的有效规模（Effective Size）和连接效率（Communication Efficiency）的衡量方法。讨论如何通过邻接矩阵的谱分析来理解网络全局信息的扩散速度。 第二章：异质性与尺度不变性： 深入研究度分布的幂律特性（Scale-Free Networks）。我们将分析重尾分布如何导致网络的“核心-边缘”结构，并论证这种结构如何使得关键节点成为信息流动的瓶颈或枢纽。对比分析随机网络与无标度网络在信息传递中断发生时的鲁棒性差异。 第三章：层次结构与模块化组织： 探讨网络中的社群结构（Community Structure）和分层组织。介绍模块度（Modularity）优化算法的局限性，并提出基于信息熵梯度而非简单连接密度的模块识别方法。分析层次结构如何实现信息的局部优化处理与全局整合的平衡。 --- 第二部分：信息流的动力学模型与扩散过程 本部分的核心是研究信息（广义地指状态、影响、疾病或指令）如何在既定网络结构上进行动态传播和演化。 第四章：传播动力学基础： 引入基于主体的随机过程模型来描述信息扩散。重点分析如SIS (易感-感染-易感) 或 SIR (易感-感染-康复) 模型在非均匀网络上的推广。研究阈值现象（Threshold Phenomena），即信息扩散需要满足的最小连接强度或节点固有敏感度。 第五章：竞争性传播与对抗： 处理信息流动的竞争场景。分析竞争性传播模型，例如两种不同信息在同一网络中争夺节点控制权时的动态博弈。引入“信息免疫力”的概念，讨论抑制信息扩散的有效策略，这与信道纠错无关，而与节点行为的反馈有关。 第六章：记忆效应与时间依赖性传播： 探讨信息在网络中传播时，系统对历史状态的依赖性。研究具有时间延迟（Time Delays）的传播模型，以及长程记忆（Long-Range Memory）如何影响扩散的全局收敛性。分析周期性输入或脉冲式信息注入对系统稳定性的影响。 --- 第三部分：自组织、涌现与结构形成 本部分转向信息流如何反作用于网络结构本身，导致系统的自发组织和形态的形成。 第七章：反馈回路与结构适应性： 研究“结构-过程”耦合。信息流（过程）如何根据预设的规则（如“富者愈富”原则的社会类比）重塑网络连接（结构）。重点分析基于局部互动规则的宏观结构涌现，并将其与非平衡态统计力学联系起来。 第八章：信息局域约束下的复杂模式： 探讨在信息传输受限（如带宽限制或局部带宽饱和）的情况下，系统如何通过自适应机制来优化其拓扑结构以提高整体信息承载力。引入“最小信息消耗路径”的概念指导结构调整。 第九章：同步化与集体行为的涌现： 将信息视为一种驱动力，促使网络节点状态趋于一致。分析耦合振子系统（如Kuramoto模型）在异质网络上的同步化行为。探讨信息传递的延迟和耦合强度如何决定系统是进入全局同步、部分同步还是混沌状态。 --- 第四部分：信息空间的可视化与维度缩减 本部分关注如何从高维度的网络数据中提取出具有信息意义的低维嵌入表示，以理解信息是如何被“压缩”和“理解”的。 第十章：嵌入空间理论： 利用多维标度（MDS）和流形学习技术，将复杂网络中的节点关系映射到一个低维欧氏空间中。分析这个嵌入空间中点与点之间的距离，如何与原始网络中的信息可达性或功能相似性精确对应。 第十一章：信息几何视角下的网络流形： 将网络中的局部信息结构视为一个黎曼流形。利用信息几何的工具，如Fisher信息矩阵，来度量不同子网络之间的“信息距离”，从而识别出网络中信息学意义上最“平坦”或最“曲率高”的区域。 第十二章：高阶关联与张量表示： 超越传统的边（二阶张量），引入超图（Hypergraph）和高阶张量来表示多方互动信息。分析如何对高阶张量进行降秩分解（Tensor Decomposition），以提取出主导性的信息子空间或“群组行为”。 --- 第五部分：复杂系统的控制与信息干预 本部分将前述的理论工具应用于实际的系统控制问题，关注如何通过最小的信息输入来引导系统达到期望的状态。 第十三章：最小驱动集与控制可达性： 基于图的可控性分析，确定驱动整个系统的信息节点集合。不使用信息论中的信源编码概念，而是侧重于网络拓扑对控制输入的放大效应。研究如何利用网络中心性指标的组合来定位最优的控制源。 第十四章：非线性系统的信息化反馈控制： 将网络视为一个巨大的非线性动力学系统，应用局部反馈机制来稳定或引导其演化方向。重点分析基于局部邻域信息的实时反馈如何克服全局信息滞后带来的挑战。 第十五章：信息冗余与系统韧性： 讨论在存在信息通道故障或恶意信息注入时，系统保持功能的能力。分析结构冗余（如多路径连接）如何等效于信息处理的鲁棒性。研究通过故意引入可控的“信息噪声”来增强系统的整体抗扰性（Stochastic Resonance in Networks）。 --- 结语： 本书将信息视为一种驱动物理或社会系统演化的基本要素，其载体是网络结构，其表现是动态过程。它为研究人员提供了一套不同于传统通信理论的工具箱，专注于信息如何塑造结构以及结构如何限制信息这一核心矛盾的解决，从而深入理解从生态系统平衡到全球供应链韧性等一系列复杂现象的深层机制。

评分☆☆☆☆☆

信息论与编码理论 评分：(3.0+6.0)/2=4.5 权重13（课程共耗时6361，其中本书4022） 这本教材其实是本相当烂的书，前半部分错漏百出到几乎每页都有一个错误，这对于一门重视公式推导的课程来说是致命的，而且逻辑混乱，不知所云，特别是第三章、第四章，简直完全没办法用，不堪...

评分☆☆☆☆☆

信息论与编码理论 评分：(3.0+6.0)/2=4.5 权重13（课程共耗时6361，其中本书4022） 这本教材其实是本相当烂的书，前半部分错漏百出到几乎每页都有一个错误，这对于一门重视公式推导的课程来说是致命的，而且逻辑混乱，不知所云，特别是第三章、第四章，简直完全没办法用，不堪...

评分☆☆☆☆☆

信息论与编码理论 评分：(3.0+6.0)/2=4.5 权重13（课程共耗时6361，其中本书4022） 这本教材其实是本相当烂的书，前半部分错漏百出到几乎每页都有一个错误，这对于一门重视公式推导的课程来说是致命的，而且逻辑混乱，不知所云，特别是第三章、第四章，简直完全没办法用，不堪...

评分☆☆☆☆☆

信息论与编码理论 评分：(3.0+6.0)/2=4.5 权重13（课程共耗时6361，其中本书4022） 这本教材其实是本相当烂的书，前半部分错漏百出到几乎每页都有一个错误，这对于一门重视公式推导的课程来说是致命的，而且逻辑混乱，不知所云，特别是第三章、第四章，简直完全没办法用，不堪...

评分☆☆☆☆☆

信息论与编码理论 评分：(3.0+6.0)/2=4.5 权重13（课程共耗时6361，其中本书4022） 这本教材其实是本相当烂的书，前半部分错漏百出到几乎每页都有一个错误，这对于一门重视公式推导的课程来说是致命的，而且逻辑混乱，不知所云，特别是第三章、第四章，简直完全没办法用，不堪...

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我对数据的本质和处理方式有了深刻认识的著作。在阅读这本书之前，我可能只将信息看作是文字、图片或声音的载体，但这本书让我明白，信息本身是一种可以被量化、被度量的概念。作者从信息熵这一核心概念入手，将信息的度量与不确定性联系起来，这是一种非常深刻的见解。我曾经疑惑为何有些文件压缩软件能够如此高效地减小文件体积，读到本书关于信源编码的章节后，我才明白了其中的原理。例如，霍夫曼编码和算术编码，它们通过对符号的概率分布进行分析，设计出最优的编码方式，将高频出现的符号用较短的代码表示，从而实现高效的压缩。这本书的魅力还在于它不仅仅停留在理论层面，而是将这些理论与实际的通信系统紧密结合。我曾好奇为什么手机信号即使在信号较弱的地方也能勉强维持通话，本书对信道编码，尤其是前向纠错（FEC）码的讲解，让我明白了其中的奥秘。通过在数据中添加冗余，接收端能够检测并纠正传输过程中产生的错误，大大提高了通信的可靠性。作者的讲解逻辑清晰，循序渐进，即使是初次接触信息论的读者，也能在作者的引导下逐步深入。这本书为我打开了一扇了解现代通信、数据存储、甚至是人工智能背后核心技术的大门，让我对信息的价值和处理方式有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我深刻理解信息传递本质的著作。在阅读之前，我可能只是将信息看作是数据的大小，或者是文字的数量。但这本书通过信息熵的概念，为信息量提供了一个科学的度量方法，将信息的多少与不确定性的大小联系起来，这是一种非常深刻的见解。我曾疑惑为什么有些文件压缩软件能够如此有效地减小文件体积，而又不影响数据的可读性。书中关于信源编码的章节，尤其是算术编码的原理，为我揭示了其中的奥秘。它通过将概率模型与信息序列一一对应，将信息压缩到理论极限附近。此外，本书对信道编码的讲解也极为精彩。我曾对为什么通信信号会受到噪声的干扰，以及如何确保数据传输的可靠性感到好奇。作者详细介绍了各种纠错码，如卷积码和Turbo码，它们通过在数据中添加冗余，使得接收端能够检测甚至纠正传输过程中产生的错误。我曾以为“纠错”是一种神奇的技术，但这本书让我明白了，它是建立在精妙的代数原理和概率论基础之上的。作者的写作风格非常优秀，他能够将复杂的数学概念讲解得清晰易懂，并辅以大量的实际应用案例，让我深刻体会到信息论与编码理论在现代科技中的重要作用。这本书不仅理论扎实，更贴近实际应用，是一本不可多得的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

我之前对数据的传输和存储一直知之甚少，总觉得它们是黑箱操作。但通过阅读这本书，我才发现其中蕴含着如此精妙的数学原理和工程智慧。书中对“信道编码”的详细阐释，让我理解了在信号传输过程中，错误是如何产生的，以及我们如何通过添加冗余来对抗这些错误。我尤其对那些能够实现“纠错”的编码方式印象深刻，比如前向纠错（FEC）码。当我在使用无线网络时，偶尔出现的信号中断或传输错误，现在我明白了，这是因为信号在传输过程中受到了干扰，而纠错码正在尽力修复这些错误。书中关于里德-所罗门码（Reed-Solomon codes）的介绍，让我惊叹于它在CD、DVD、以及某些通信系统中的广泛应用，它能够有效地纠正突发错误，这在数据存储和传输中至关重要。作者的讲解清晰透彻，循序渐进，从最基本的概念入手，逐步深入到复杂的编码构造和性能分析。他通过大量的例子和图示，将抽象的代数概念转化为直观的理解。这本书不仅让我了解了“为什么”数据会出错，更让我明白了“如何”去避免和纠正这些错误。对于任何从事通信、计算机、电子工程，或者对信息可靠性感兴趣的读者，这本书都将是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大震撼，在于它将抽象的信息概念具象化，并用数学语言将其精确描述。在翻阅这本书之前，我对于“信息”的理解可能还停留在文字、图像、声音这些载体上，但作者通过引入“信息熵”这一核心概念，彻底改变了我的视角。信息熵不再仅仅是数据的量，而是衡量一个随机事件不确定性的度量，这种不确定性越高，所包含的信息量也就越大。这种深刻的洞察力，让我对日常生活中信息的传递和处理有了全新的认识。接着，本书深入探讨了各种编码策略。我特别被书中关于信源编码的部分所吸引，例如算术编码。我曾疑惑为什么某些压缩软件可以将文件压缩到如此小的体积，而又不损失可感知的质量。算术编码的原理，通过将整个可能的符号序列映射到一个小数区间，并利用这个区间的长度来表示信息量，这种方法比传统的霍夫曼编码更加高效，能够更接近信源的熵，从而实现更高的压缩率。本书的论证过程十分严谨，从概率论的基础出发，逐步构建起复杂的理论体系。作者善于用形象的比喻和清晰的图示来解释抽象的概念，使得即使是初次接触信息论的读者，也能逐步领会其中的奥妙。这本书为我打开了一扇了解现代通信、数据存储、甚至人工智能背后核心技术的大门，让我对信息的价值和处理方式有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一扇通往信息世界核心的大门。在阅读之前，我可能只是知道数据可以被压缩和传输，但对此中的原理知之甚少。这本书用清晰而严谨的数学语言，为我揭示了信息度量、编码和传输的深层奥秘。我尤其被“信息熵”的概念所吸引，它将抽象的“不确定性”转化为量化的“信息量”，这是一种非常富有洞察力的视角。在理解了信息熵的基础上，本书深入浅出地介绍了各种高效的信源编码技术，例如算术编码。我曾疑惑为何某些压缩软件能将文件压缩到如此小的体积，而又不影响感知质量，算术编码的原理，通过将信息序列映射到一个小数区间，并利用区间的长度来表示信息量，让我恍然大悟。此外，本书对信道编码的讲解也极为精彩。我曾对为什么通信信号会受到噪声的干扰，以及如何确保数据传输的可靠性感到好奇。作者详细介绍了如卷积码、LDPC码等前向纠错（FEC）码，它们通过在数据中添加冗余，使得接收端能够检测甚至纠正传输过程中产生的错误。我曾以为“纠错”是一种魔法，但这本书让我明白，它是建立在精妙的代数原理和概率论基础之上的。作者的写作风格十分优秀，他能够将复杂的数学概念讲解得清晰易懂，并辅以大量的实际应用案例，让我深刻体会到信息论与编码理论在现代科技中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

读罢这本书，我最大的感受是，信息论与编码理论并非仅仅是枯燥的数学公式堆砌，而是揭示了信息世界运行规律的深刻洞见。作者在开篇就用清晰的逻辑阐述了信息量的概念，将“不确定性”与“信息量”巧妙地联系起来，这让我对“信息”有了更本质的理解。接着，本书深入浅出地介绍了各种编码技术。我尤其对那些能够提高信息传输可靠性的纠错码着迷，比如循环码和BCH码。这些码字的设计原理，涉及到了有限域上的多项式运算，虽然初看有些晦涩，但在作者的细致讲解下，我逐渐理解了它们如何通过巧妙的代数结构来构建强大的纠错能力。我曾对为什么视频流或音频文件在传输过程中偶尔会出现失真感到疑惑，现在我明白了，这往往是信道条件不佳，纠错编码在尽力而为，但仍无法完全抵御噪声的侵蚀。本书还详细介绍了香农极限的概念，这让我意识到，信息传输的效率是有理论上限的，而我们所做的努力，就是不断逼近这个极限。书中的例子非常贴切，比如提及了CDMA（码分多址）技术，让我看到了编码理论在现代通信系统中扮演的关键角色。它不仅仅是一本理论书籍，更是一扇通往信息时代核心技术的窗口。对于任何想要理解现代通信、数据压缩、信息安全等领域背后原理的读者，这本书都将提供宝贵的启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一次令人兴奋的智力探索之旅，它彻底改变了我对“信息”这个概念的认知。在阅读之前，我可能只是模糊地知道信息可以被度量，但这本书用严谨的数学语言，为我们量化信息提供了坚实的基础。我特别欣赏作者关于“信息熵”的讲解，它将不确定性与信息量紧密地联系在一起，这让我明白了为什么一个信息量越大的事件，其发生本身就越能消除不确定性。从信息熵出发，本书进而引出了各种高效的信源编码技术。我曾疑惑为何某些视频文件可以被压缩得如此之小，而画质却几乎没有损失，这本书中的算术编码原理，为我揭示了其中的奥秘。它能够根据符号出现的概率，将整个信息序列映射到一个小数区间，并通过这个区间的长度来表示信息量，这种方法能够非常有效地接近信息的理论极限。此外，本书对信道编码的讲解也极为精彩。我曾对为什么通信信号会受到噪声的干扰，以及如何确保数据传输的可靠性感到好奇。这本书详细介绍了各种纠错码，比如卷积码和Turbo码，它们通过在数据中添加冗余，使得接收端能够检测甚至纠正传输过程中产生的错误。作者的写作风格严谨而不失趣味，他能够将复杂的数学概念讲解得清晰易懂，并辅以大量的实际应用案例，让我深刻体会到信息论与编码理论在现代科技中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常巧妙，循序渐进地引领读者深入理解信息传输的本质。起初，我只是抱着了解数据传输基本原理的心态去翻阅，但很快就被它所展现出的严谨数学框架所吸引。书中关于“编码”的部分，不仅仅是简单的信息转换，而是通过各种编码技术，将原始信息转化为一种更鲁棒、更高效的传输形式。我尤其对纠错码的部分印象深刻，例如线性分组码和卷积码。作者详细阐述了它们如何通过添加冗余信息来检测和纠正传输过程中出现的错误，这在实际的通信系统中是至关重要的。我曾疑惑为何手机信号即使在信号不好的地方也能勉强维持通话，现在我明白了，这正是因为背后的强大纠错编码技术在默默地工作。书中关于海明码的讲解，让我领略了在极短的时间内，如何设计出一种能够检测并纠正单个比特错误的精妙算法。此外，本书对信道编码和源编码的区分与联系也进行了深入探讨，让我理解了为什么在信息传输过程中，既需要对信息进行压缩以节省带宽，又需要对其进行编码以抵抗噪声干扰。这种权衡与设计，体现了信息论的智慧。我曾以为编码只是简单的二进制转换，但这本书让我认识到，它是一门涉及概率、代数和优化理论的复杂学科。对于那些希望深入了解通信系统原理、数据存储技术，或者对如何高效、可靠地传输信息有疑问的读者来说，这本书绝对是必读之作。它所提供的知识，不仅具有理论深度，更能指导实际工程应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令我惊叹，它不仅是信息论的入门指南，更是通往编码理论殿堂的钥匙。作者从信息的基本度量——信息熵开始，将不确定性与信息量紧密联系，让我对“信息”这个抽象概念有了全新的、量化的认识。我曾疑惑为何在文件压缩时，某些压缩算法能够达到极高的压缩比，而又不损失信息。读到本书关于信源编码的部分，尤其是算术编码的原理，我才真正理解了它是如何通过概率模型和区间映射，将信息编码到小数点的后几位，从而接近理论的极限。更让我着迷的是，本书深入探讨了信道编码，也就是如何让信息在传输过程中更加鲁棒。我曾对为何无线通信会偶尔出现传输错误感到困惑，但本书关于纠错码的详细讲解，比如线性分组码、循环码和BCH码，让我明白了它们如何通过添加冗余，构建起强大的纠错能力。我特别喜欢书中关于海明码的阐述，它用简洁的数学结构实现了对单比特错误的有效检测和纠正。作者的讲解过程逻辑严谨，层次分明，从基础概念到复杂算法，都循序渐进，辅以图示和实例，极大地降低了理解门槛。对于任何对现代通信、数据存储、信息安全、甚至是人工智能等领域有深入了解意愿的读者，这本书都将是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我对信息如何被衡量、传输和存储产生了全新认识的著作。在阅读之前，我曾以为信息量仅仅是文字的多少，或者数据的大小，但这本书彻底颠覆了我的认知。它用严谨而优雅的数学工具，为信息量赋予了一个量化的定义，即“信息熵”，这个概念本身就极具启发性。作者通过深入浅出的讲解，从概率论的基础出发，一步步构建起信息论的大厦。我特别喜欢书中关于随机变量、联合熵、条件熵以及互信息的章节。它们不仅仅是抽象的数学公式，更是理解信息之间相互关联的钥匙。当我读到关于信源编码的章节时，我才真正明白为什么某些数据压缩算法能够如此高效。霍夫曼编码和算术编码的原理被剖析得淋漓尽致，我不仅理解了它们是如何工作的，更体会到了它们在实际应用中的强大威力，比如文件压缩软件中节省的每一比特空间，都离不开这些理论的支撑。这本书并没有止步于理论的探讨，它还将这些抽象的概念与实际的通信系统紧密联系起来。例如，在讨论信道容量时，我才恍然大悟，为什么无线通信在信号弱时会产生大量的错误，以及如何通过设计更优的编码方式来克服这些限制。本书的论证逻辑清晰，循序渐进，即使是初次接触信息论的读者，也能在作者的引导下逐步深入，收获颇丰。我强烈推荐给任何对信息科学、计算机科学、通信工程，甚至是人工智能领域感兴趣的读者，这本书绝对是建立扎实理论基础的绝佳选择。它就像一本藏宝图，指引着我们去探索信息的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

教材，没全看完

评分☆☆☆☆☆

教材，没全看完

评分☆☆☆☆☆

教材，没全看完

评分☆☆☆☆☆

教材，没全看完

评分☆☆☆☆☆

教材，没全看完