具体描述
The Second Edition of this fundamental textbook maintains the book's tradition of clear, thought-provoking instruction. Readers are provided once again with an instructive mix of mathematics, physics, statistics, and information theory.
All the essential topics in information theory are covered in detail, including entropy, data compression, channel capacity, rate distortion, network information theory, and hypothesis testing. The authors provide readers with a solid understanding of the underlying theory and applications. Problem sets and a telegraphic summary at the end of each chapter further assist readers. The historical notes that follow each chapter recap the main points.
The Second Edition features:
* Chapters reorganized to improve teaching
* 200 new problems
* New material on source coding, portfolio theory, and feedback capacity
* Updated references
Now current and enhanced, the Second Edition of Elements of Information Theory remains the ideal textbook for upper-level undergraduate and graduate courses in electrical engineering, statistics, and telecommunications.
An Instructor's Manual presenting detailed solutions to all the problems in the book is available from the Wiley editorial department.
作者简介
THOMAS M. COVER, PHD, is Professor in the departments of electrical engineering and statistics, Stanford University. A recipient of the 1991 IEEE Claude E. Shannon Award, Dr. Cover is a past president of the IEEE Information Theory Society, a Fellow of the IEEE and the Institute of Mathematical Statistics, and a member of the National Academy of Engineering and the American Academy of Arts and Science. He has authored more than 100 technical papers and is coeditor of Open Problems in Communication and Computation.
JOY A. THOMAS, PHD, is the Chief Scientist at Stratify, Inc., a Silicon Valley start-up specializing in organizing unstructured information. After receiving his PhD at Stanford, Dr. Thomas spent more than nine years at the IBM T. J. Watson Research Center in Yorktown Heights, New York. Dr. Thomas is a recipient of the IEEE Charles LeGeyt Fortescue Fellowship.
目录信息
读后感
目前正在读，感觉写的非常好。适合本科高年级或者研究生的信息论的入门书籍。 和国内的一些教材不同，该书并非简单的堆砌定理以及数学概念，而能更深刻的介绍概念定理背后的哲学思想以及实际意义。从形而上至形而下，相当全方位的将信息论的思想展现出来。此书适合精读，熵，...
评分这不是一本入门书， 更不是一本适合一口气读完的书。如果你已经对信息论已经有了相当程度的理解和掌握后，这是一本非常好，非常标准的查阅手册。对于此前对信息论没什么了解的同学， 不建议直接啃这本书。书中的公式和推导证明一个接着一个，解释非常精简，对于初学者来说，精...
评分Cover先生是牛人，IEEE的Fellow。 这本书网上也有英文的电子版。可以试一试直接看英文版。也是不错的。 讲的最后两章指明了现在和将来信息论可能的研究方向。
评分这不是一本入门书， 更不是一本适合一口气读完的书。如果你已经对信息论已经有了相当程度的理解和掌握后，这是一本非常好，非常标准的查阅手册。对于此前对信息论没什么了解的同学， 不建议直接啃这本书。书中的公式和推导证明一个接着一个，解释非常精简，对于初学者来说，精...
评分目前正在读，感觉写的非常好。适合本科高年级或者研究生的信息论的入门书籍。 和国内的一些教材不同，该书并非简单的堆砌定理以及数学概念，而能更深刻的介绍概念定理背后的哲学思想以及实际意义。从形而上至形而下，相当全方位的将信息论的思想展现出来。此书适合精读，熵，...
用户评价
我必须承认，《Elements of Information Theory》是一本让我既敬畏又着迷的书。它的深度和广度，远远超出了我最初的预期。当我翻开第一页，就被作者严谨的逻辑和清晰的表达所吸引。书中对“信息”的定义，不再是停留在语言层面，而是被赋予了精确的数学内涵。从“自信息”（Self-Information）的引入，到“信息熵”（Entropy）的定义，作者一步步地构建起信息论的基础。我尤其喜欢书中通过各种生动形象的例子，来解释抽象的数学概念。例如，关于不同概率下的随机变量，熵的变化曲线，让我对不确定性的度量有了直观的认识。当我读到“互信息”（Mutual Information）的部分时，我才真正理解了两个随机变量之间“共享”的信息量意味着什么。它不仅仅是它们各自信息量的简单相加，而是它们之间相互依赖程度的体现。这种对变量之间关系的量化，让我对数据分析和机器学习中的特征工程有了更深的理解。书中关于“信道”（Channel）的建模，以及“信道容量”（Channel Capacity）的推导，更是让我对通信系统的理论极限有了深刻的认识。它揭示了在有噪声干扰的情况下，信息传输速率所能达到的上限。这不仅仅是理论上的探讨，更是对我们日常生活中的无线通信、网络传输等技术的深刻洞察。这本书让我意识到，信息论不仅仅是关于数学公式，更是关于如何理解和优化信息在各种系统中的传输和处理。
评分阅读《Elements of Information Theory》的过程，对我来说，是一次智识上的探险。这本书以其独特的视角，将“信息”这一概念从模糊的哲学思考，带入了严谨的数学框架。作者并没有回避复杂的数学推导，但却用一种令人惊叹的方式，让这些推导过程变得易于理解。我花了大量的时间去钻研“信息熵”（Entropy）的定义和性质。通过对不同概率分布的分析，我逐渐明白了熵所代表的“不确定性”的本质。一个系统的熵越高，意味着它的状态越难以预测，但也可能蕴含着更丰富的信息。接着，书中对“条件熵”（Conditional Entropy）和“联合熵”（Joint Entropy）的讲解，让我看到了信息论在描述多变量系统时的强大能力。我开始思考，在我们日常交流中，一个词的含义是如何随着上下文而变化的，这其中就包含了条件熵的影子。更让我着迷的是，书中对“信道编码”（Channel Coding）的讨论。它揭示了如何通过增加冗余度来对抗信道中的噪声，从而实现可靠的信息传输。我曾以为数据压缩和数据纠错是完全不同的领域，但这本书让我看到了它们之间深刻的联系，都建立在对信息本质的理解之上。书中对“容量”（Capacity）概念的引入，为通信系统设计设定了理论上的标杆。它告诉我，即使在最恶劣的条件下，信息传输也并非不可能，而是有其固有的理论极限。这本书让我对“信息”有了全新的认识，它不再是虚无缥缈的概念，而是可以被度量、被传输、被优化的“资源”。
评分当我拿起《Elements of Information Theory》时，我原本抱着一种既期待又忐忑的心情。期待的是能够深入了解信息论这个神秘而强大的领域，忐忑的则是担心书中晦涩难懂的数学公式会成为我学习的绊脚石。然而，这本书以一种令人惊喜的方式，平衡了理论的严谨与可读性。作者并没有一开始就抛出大量抽象的定义，而是循序渐进，从直观的例子入手，逐渐构建起信息论的宏大图景。书中对于信源编码（Source Coding）部分的阐述，让我对如何高效地压缩数据有了全新的认识。霍夫曼编码（Huffman Coding）的讲解，不仅仅是算法的介绍，更是对信息冗余度（Redundancy）和最优编码长度的深刻剖析。我花了相当长的时间去理解为什么最优码字长度与概率的负对数成正比，这种“aha moment”的出现，让我感觉自己仿佛打开了一扇通往数据压缩世界的大门。更让我着迷的是，书中的内容并非是孤立的理论，而是紧密联系着通信系统的实际应用。当我读到信道编码（Channel Coding）的部分，特别是关于纠错码（Error-Correcting Codes）的介绍时，我才真正体会到信息论在现代通信技术中的核心地位。无论是我们日常使用的手机信号，还是深空探测器与地球之间的通信，都离不开这些巧妙设计的编码方案。书中对二元对称信道（Binary Symmetric Channel）的分析，以及对纠错码性能评估指标的讲解，都让我受益匪浅。我开始意识到，我们习以为常的稳定通信，背后蕴含着如此深厚的理论支撑和精妙的工程设计。这本书让我不再仅仅满足于“知道”一个概念，而是渴望“理解”其背后的原理和意义。
评分《Elements of Information Theory》这本书，对我来说，是一次深刻的智识洗礼。它以一种严谨而又不失生动的方式，带领我深入探索了“信息”的本质。从最基础的“信息熵”（Entropy）开始，作者就用清晰的数学语言和贴切的例子，让我理解了“不确定性”是如何被量化的。我反复琢磨了书中关于不同概率分布下熵的变化，这让我对信息量与概率之间的关系有了全新的认识。接着，书中对“联合熵”（Joint Entropy）和“条件熵”（Conditional Entropy）的推导，让我看到了多变量之间相互作用的数学模型。我开始思考，在现实世界中，我们是如何通过已知的信息来推断未知的信息，这其中就蕴含着条件熵的原理。更让我感到震撼的是，书中对“信道容量”（Channel Capacity）的讲解。它不仅是一个理论上的概念，更是对通信系统性能的理论极限的定义。这让我明白了，在任何通信系统中，信息传输的速度和可靠性都受到其内在特性的制约。我曾以为“信息”是一个相对抽象的概念，但这本书让我看到了它的“物质性”和“量化性”。它不仅仅是关于数据，更是关于如何理解和优化数据在各种系统中的流动。这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够以一种更科学、更系统的方式来理解信息世界。
评分《Elements of Information Theory》这本书，就像是一把钥匙，为我打开了一扇通往信息世界的大门。在阅读之前，我总是觉得“信息”是一个模糊的概念，很难捉摸。但这本书通过严谨的数学语言和清晰的逻辑，让我看到了信息的“实体”和“量”。我特别喜欢书中对“熵”（Entropy）的讲解，它不再仅仅是一个物理学概念，而是被赋予了全新的信息学含义。通过对抛硬币、掷骰子等简单场景的分析，作者让我直观地理解了熵代表着“不确定性”。一个概率分布越分散，其熵就越高，意味着我们越难预测下一个结果。这种将不确定性量化的能力，让我觉得非常震撼。接着，书中对“信息增益”（Information Gain）的阐述，更是让我看到了信息在决策过程中的重要性。当一个信息能够显著减少我们的不确定性时，它就具有了更高的信息价值。我开始思考，在生活中，我们是如何在大量信息中筛选出最有用的信息，或许正是基于这种“信息增益”的考量。书中对“信道容量”（Channel Capacity）的讨论，更是让我对通信系统的极限有了深刻的认识。它告诉我们，即使在有噪声的环境下，理论上也能达到一定的可靠信息传输速率。这个概念为通信工程的设计提供了重要的理论依据，也让我对现代通信技术的复杂性有了更深的敬意。整本书的结构设计得非常巧妙，每一章的内容都建立在前一章的基础上，循序渐进，让读者能够逐步掌握信息论的核心概念。
评分老实说，我曾以为信息论是一门高不可攀的学科，只属于那些数学天赋异禀的科学家。但《Elements of Information Theory》彻底改变了我的看法。它以一种令人耳目一新的方式，将原本可能令人生畏的数学概念，变得生动而易于理解。我尤其欣赏书中对“信息”这一概念的多维度解析。它不再是模糊的“东西”，而是可以被精确度量的“量”。从香农的熵开始，作者带领我一步步探索信息的本质。对于“信息熵”的理解，我反复品读了书中关于抛硬币和骰子概率的例子，通过不同概率下的不确定性变化，我逐渐把握了熵的内涵：它是对随机变量可能结果的平均不确定性的度量。这个概念的建立，为后续的所有讨论打下了坚实的基础。接着，书中对“互信息”（Mutual Information）的讲解，更是让我眼前一亮。我曾以为“相关性”就是一个笼统的概念，但互信息精确地量化了两个随机变量之间共享的信息量，它揭示了它们之间相互依赖的程度。这种将抽象的“关联”转化为可计算的“信息量”，是我在阅读中最大的收获之一。书中对通信信道模型（Communication Channel Models）的深入剖析，也让我对信息传输的瓶颈有了更清晰的认识。我开始思考，在现实世界中，信号传输会受到各种噪声的干扰，而信道容量（Channel Capacity）的概念，则为我们设定了一个理论上的最大信息传输速率。这种理论上的极限，为工程实践提供了重要的指导意义。这本书让我意识到，即使是最复杂的技术，其背后也可能隐藏着简洁而优雅的数学原理。
评分我不得不说，《Elements of Information Theory》这本书，是一次令人惊喜的阅读体验。它将我从一个对信息一知半解的门外汉，带入了信息论的殿堂。作者以一种非常系统的方式，讲解了信息论的核心概念。我尤其被书中对“信息熵”（Entropy）的深入剖析所吸引。它不再是抽象的理论，而是通过生动的例子，让我看到了不确定性是如何被量化的。当我理解了熵的概念后，我开始明白为什么某些数据压缩算法能够如此高效，因为它们正是利用了数据中的冗余度，也就是那些低信息量的部分。接着，书中对“互信息”（Mutual Information）的讲解，让我看到了不同信息源之间是如何相互关联的。它不仅仅是关于信息量的多少，更是关于信息如何传递和共享。这对于理解通信系统中的干扰、以及分布式系统中信息的一致性，有着重要的启示。书中对“信道编码”（Channel Coding）的讨论，更是让我看到了信息论在实际应用中的强大力量。它揭示了如何通过巧妙的设计，在充满噪声的环境下，依然能够实现可靠的信息传输。我曾以为这是非常高深的工程技术，但这本书让我看到了其背后简洁而优雅的数学原理。整本书的逻辑非常严谨，每一章都承接上一章的内容，让读者能够逐步构建起对信息论的全面认识。它不仅仅是一本教材，更像是一次思维的启蒙。
评分坦白讲，这本书的厚度让我一开始有些犹豫，但当我真正沉浸其中后，却发现时间过得飞快。作者似乎有一种魔力，能够将那些看似枯燥的数学公式，转化为引人入胜的故事。我尤其着迷于书中对“信息”这个词的“解构”过程。它不再是一个泛泛而谈的概念，而是被拆解成可以被精确计算的组成部分。例如，书中对“自信息”（Self-Information）的定义，让我明白，某个事件发生所带来的信息量，与其发生的概率是成反比的。一个罕见的事件发生，其所包含的信息量就越大，因为它消除了我们更多的不确定性。这种清晰的逻辑，让我对“意外”有了全新的理解。接着，书中对“平均信息量”，也就是“信息熵”的引入，更是让我茅塞顿开。它不是单个事件的信息量，而是对一个随机变量所有可能事件信息量的加权平均。这个概念的理解，让我看到了信息论在描述不确定性方面的强大能力。在阅读过程中，我反复回味书中关于“联合熵”和“条件熵”的推导。它们让我理解了两个随机变量是如何相互关联，以及在一个变量已知的情况下，另一个变量的不确定性是如何变化的。这对于理解数据分析中的特征选择和变量依赖关系，有着极其重要的启示。书中对“最大熵原理”（Maximum Entropy Principle）的介绍，更是让我看到了信息论在统计建模中的应用潜力。它提供了一种在信息不足时，选择最“无偏”的模型的方法。这本书让我感觉到，信息论不仅仅是一门理论学科，更是一种解决问题的思维方式，一种洞察事物本质的工具。
评分这本书的出现，简直像是在信息洪流中点燃的一盏明灯，为我这样渴望理解信息本质的读者指明了方向。在阅读之前，我对“信息”这个概念的认知，大多停留在日常用语层面，比如“信息量大”或者“信息准确”。但《Elements of Information Theory》彻底颠覆了我的认知框架。它从最基础的熵（Entropy）讲起，用清晰的数学语言和生动的类比，让我明白了信息量的度量并非随口说说，而是有着严谨的定义和深刻的内涵。比如，书中对“不确定性”的量化，让我瞬间领悟了信息存在的根本原因。当一种状态的可能性越低，接收到关于它的信息就越“值钱”，因为这极大地消除了我的不确定性。这种将抽象概念具象化的能力，在书中比比皆是。从单个随机变量的熵，到联合熵、条件熵，再到互信息（Mutual Information），每一步的逻辑推导都严丝合缝，让人在“啊，原来是这样！”的惊呼中不断前进。我尤其喜欢书中对泊松分布和二项分布在信息论中的应用讲解，这让我看到了纯粹的数学理论如何与实际问题巧妙结合。它不只是理论的堆砌，更是思想的启迪，让我开始审视生活中的种种现象，例如，为什么有时朋友的一句话比专家长篇大论更能触动我？或许正是因为那句话对我而言，携带了更高的“信息增益”，它消除了我意想不到的、或者我根本没有意识到的不确定性。这本书不仅仅是关于信息，更是关于如何思考，如何量化，如何理解事物之间的联系。它改变了我看待世界的方式，让我对数据、通信、甚至人类交流的底层逻辑有了更深刻的洞察。
评分《Elements of Information Theory》这本书，对我而言，是一次关于“理解”的深刻旅程。它并没有直接给出现成的答案，而是引导我去探索信息世界的底层逻辑。我从书中对“信息熵”（Entropy）的定义开始，逐渐理解了“不确定性”是如何被量化为信息的。书中对概率分布的细致分析，让我明白了为什么某些事件的发生比另一些事件更能“告知”我们。当一个信息消除的不确定性越多，它所携带的“信息量”就越大。这个概念的建立，让我对“意外”和“惊喜”有了更深刻的理解。接着，书中对“互信息”（Mutual Information）的讲解，让我看到了两个随机变量之间“联系”的数学表达。它量化了两个变量之间共享的信息，这对于理解它们之间的相关性，以及如何利用一个变量去预测另一个变量，有着极其重要的意义。我开始思考，在数据挖掘中，我们是如何寻找那些最有预测能力的特征，或许正是基于这种互信息的考量。书中对“信道”（Channel）的建模，特别是对“噪声”（Noise）的引入，让我明白了信息在传输过程中所面临的挑战。而“信道容量”（Channel Capacity）的概念，则为我们设定了一个理论上的上限，它告诉我们，在有噪声的情况下，信息传输的速率到底能有多快。这本书让我不再满足于表面的现象，而是渴望去探究事物运作的内在机制。它为我提供了一套全新的思维工具，让我能够更深入地理解信息是如何产生、如何传输、以及如何被利用的。
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