具體描述
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.
作者簡介
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.
目錄資訊
讀後感
比起同类书，是相当容易懂。但是数学的条理逻辑性就不明显了。具体说来，其他书基本都是直接先把用到的数学基础摆出来，在后面章节中直接用（如El Gamal & Kim的NETWORK INFORMATION THEORY）。而这本书不是的。 组织结构上可能有些难以把握。仅仅在通信上的应用，最起码包括...
評分刚刚读完这本书，的确是一本好书，把信息论的主要思想，以及这些思想在包括博弈、金融、数学、物理、算法复杂性等理论的应用都讲出来了，而且能够把信息论之中蕴含的深刻科学思想讲出来，的确是一本好书。 但我认为，这本书仍然存在以下一些不足之处： 1、这并不是一本入门级别...
評分公认的 书中包括的内容极其丰富 并且定理推导都不算复杂 可谓是初学者接触信息论的最好教材 再加上是二版 这个是标准的美版 哎 只可惜俺没钱买 长期只能pdf……
評分虽然概念比较难懂，但如果能找到切入点很容易明白。建议看 www.googlechinablog.com 的数学之美系列文章。
評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...
用戶評價
《Elements of Information Theory》這本書，對我來說，是一次深刻的智識洗禮。它以一種嚴謹而又不失生動的方式，帶領我深入探索瞭“信息”的本質。從最基礎的“信息熵”（Entropy）開始，作者就用清晰的數學語言和貼切的例子，讓我理解瞭“不確定性”是如何被量化的。我反復琢磨瞭書中關於不同概率分布下熵的變化，這讓我對信息量與概率之間的關係有瞭全新的認識。接著，書中對“聯閤熵”（Joint Entropy）和“條件熵”（Conditional Entropy）的推導，讓我看到瞭多變量之間相互作用的數學模型。我開始思考，在現實世界中，我們是如何通過已知的信息來推斷未知的信息，這其中就蘊含著條件熵的原理。更讓我感到震撼的是，書中對“信道容量”（Channel Capacity）的講解。它不僅是一個理論上的概念，更是對通信係統性能的理論極限的定義。這讓我明白瞭，在任何通信係統中，信息傳輸的速度和可靠性都受到其內在特性的製約。我曾以為“信息”是一個相對抽象的概念，但這本書讓我看到瞭它的“物質性”和“量化性”。它不僅僅是關於數據，更是關於如何理解和優化數據在各種係統中的流動。這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我能夠以一種更科學、更係統的方式來理解信息世界。
评分我不得不說，《Elements of Information Theory》這本書，是一次令人驚喜的閱讀體驗。它將我從一個對信息一知半解的門外漢，帶入瞭信息論的殿堂。作者以一種非常係統的方式，講解瞭信息論的核心概念。我尤其被書中對“信息熵”（Entropy）的深入剖析所吸引。它不再是抽象的理論，而是通過生動的例子，讓我看到瞭不確定性是如何被量化的。當我理解瞭熵的概念後，我開始明白為什麼某些數據壓縮算法能夠如此高效，因為它們正是利用瞭數據中的冗餘度，也就是那些低信息量的部分。接著，書中對“互信息”（Mutual Information）的講解，讓我看到瞭不同信息源之間是如何相互關聯的。它不僅僅是關於信息量的多少，更是關於信息如何傳遞和共享。這對於理解通信係統中的乾擾、以及分布式係統中信息的一緻性，有著重要的啓示。書中對“信道編碼”（Channel Coding）的討論，更是讓我看到瞭信息論在實際應用中的強大力量。它揭示瞭如何通過巧妙的設計，在充滿噪聲的環境下，依然能夠實現可靠的信息傳輸。我曾以為這是非常高深的工程技術，但這本書讓我看到瞭其背後簡潔而優雅的數學原理。整本書的邏輯非常嚴謹，每一章都承接上一章的內容，讓讀者能夠逐步構建起對信息論的全麵認識。它不僅僅是一本教材，更像是一次思維的啓濛。
评分閱讀《Elements of Information Theory》的過程，對我來說，是一次智識上的探險。這本書以其獨特的視角，將“信息”這一概念從模糊的哲學思考，帶入瞭嚴謹的數學框架。作者並沒有迴避復雜的數學推導，但卻用一種令人驚嘆的方式，讓這些推導過程變得易於理解。我花瞭大量的時間去鑽研“信息熵”（Entropy）的定義和性質。通過對不同概率分布的分析，我逐漸明白瞭熵所代錶的“不確定性”的本質。一個係統的熵越高，意味著它的狀態越難以預測，但也可能蘊含著更豐富的信息。接著，書中對“條件熵”（Conditional Entropy）和“聯閤熵”（Joint Entropy）的講解，讓我看到瞭信息論在描述多變量係統時的強大能力。我開始思考，在我們日常交流中，一個詞的含義是如何隨著上下文而變化的，這其中就包含瞭條件熵的影子。更讓我著迷的是，書中對“信道編碼”（Channel Coding）的討論。它揭示瞭如何通過增加冗餘度來對抗信道中的噪聲，從而實現可靠的信息傳輸。我曾以為數據壓縮和數據糾錯是完全不同的領域，但這本書讓我看到瞭它們之間深刻的聯係，都建立在對信息本質的理解之上。書中對“容量”（Capacity）概念的引入，為通信係統設計設定瞭理論上的標杆。它告訴我，即使在最惡劣的條件下，信息傳輸也並非不可能，而是有其固有的理論極限。這本書讓我對“信息”有瞭全新的認識，它不再是虛無縹緲的概念，而是可以被度量、被傳輸、被優化的“資源”。
评分這本書的齣現，簡直像是在信息洪流中點燃的一盞明燈，為我這樣渴望理解信息本質的讀者指明瞭方嚮。在閱讀之前，我對“信息”這個概念的認知，大多停留在日常用語層麵，比如“信息量大”或者“信息準確”。但《Elements of Information Theory》徹底顛覆瞭我的認知框架。它從最基礎的熵（Entropy）講起，用清晰的數學語言和生動的類比，讓我明白瞭信息量的度量並非隨口說說，而是有著嚴謹的定義和深刻的內涵。比如，書中對“不確定性”的量化，讓我瞬間領悟瞭信息存在的根本原因。當一種狀態的可能性越低，接收到關於它的信息就越“值錢”，因為這極大地消除瞭我的不確定性。這種將抽象概念具象化的能力，在書中比比皆是。從單個隨機變量的熵，到聯閤熵、條件熵，再到互信息（Mutual Information），每一步的邏輯推導都嚴絲閤縫，讓人在“啊，原來是這樣！”的驚呼中不斷前進。我尤其喜歡書中對泊鬆分布和二項分布在信息論中的應用講解，這讓我看到瞭純粹的數學理論如何與實際問題巧妙結閤。它不隻是理論的堆砌，更是思想的啓迪，讓我開始審視生活中的種種現象，例如，為什麼有時朋友的一句話比專傢長篇大論更能觸動我？或許正是因為那句話對我而言，攜帶瞭更高的“信息增益”，它消除瞭我意想不到的、或者我根本沒有意識到的不確定性。這本書不僅僅是關於信息，更是關於如何思考，如何量化，如何理解事物之間的聯係。它改變瞭我看待世界的方式，讓我對數據、通信、甚至人類交流的底層邏輯有瞭更深刻的洞察。
评分老實說，我曾以為信息論是一門高不可攀的學科，隻屬於那些數學天賦異稟的科學傢。但《Elements of Information Theory》徹底改變瞭我的看法。它以一種令人耳目一新的方式，將原本可能令人生畏的數學概念，變得生動而易於理解。我尤其欣賞書中對“信息”這一概念的多維度解析。它不再是模糊的“東西”，而是可以被精確度量的“量”。從香農的熵開始，作者帶領我一步步探索信息的本質。對於“信息熵”的理解，我反復品讀瞭書中關於拋硬幣和骰子概率的例子，通過不同概率下的不確定性變化，我逐漸把握瞭熵的內涵：它是對隨機變量可能結果的平均不確定性的度量。這個概念的建立，為後續的所有討論打下瞭堅實的基礎。接著，書中對“互信息”（Mutual Information）的講解，更是讓我眼前一亮。我曾以為“相關性”就是一個籠統的概念，但互信息精確地量化瞭兩個隨機變量之間共享的信息量，它揭示瞭它們之間相互依賴的程度。這種將抽象的“關聯”轉化為可計算的“信息量”，是我在閱讀中最大的收獲之一。書中對通信信道模型（Communication Channel Models）的深入剖析，也讓我對信息傳輸的瓶頸有瞭更清晰的認識。我開始思考，在現實世界中，信號傳輸會受到各種噪聲的乾擾，而信道容量（Channel Capacity）的概念，則為我們設定瞭一個理論上的最大信息傳輸速率。這種理論上的極限，為工程實踐提供瞭重要的指導意義。這本書讓我意識到，即使是最復雜的技術，其背後也可能隱藏著簡潔而優雅的數學原理。
评分當我拿起《Elements of Information Theory》時，我原本抱著一種既期待又忐忑的心情。期待的是能夠深入瞭解信息論這個神秘而強大的領域，忐忑的則是擔心書中晦澀難懂的數學公式會成為我學習的絆腳石。然而，這本書以一種令人驚喜的方式，平衡瞭理論的嚴謹與可讀性。作者並沒有一開始就拋齣大量抽象的定義，而是循序漸進，從直觀的例子入手，逐漸構建起信息論的宏大圖景。書中對於信源編碼（Source Coding）部分的闡述，讓我對如何高效地壓縮數據有瞭全新的認識。霍夫曼編碼（Huffman Coding）的講解，不僅僅是算法的介紹，更是對信息冗餘度（Redundancy）和最優編碼長度的深刻剖析。我花瞭相當長的時間去理解為什麼最優碼字長度與概率的負對數成正比，這種“aha moment”的齣現，讓我感覺自己仿佛打開瞭一扇通往數據壓縮世界的大門。更讓我著迷的是，書中的內容並非是孤立的理論，而是緊密聯係著通信係統的實際應用。當我讀到信道編碼（Channel Coding）的部分，特彆是關於糾錯碼（Error-Correcting Codes）的介紹時，我纔真正體會到信息論在現代通信技術中的核心地位。無論是我們日常使用的手機信號，還是深空探測器與地球之間的通信，都離不開這些巧妙設計的編碼方案。書中對二元對稱信道（Binary Symmetric Channel）的分析，以及對糾錯碼性能評估指標的講解，都讓我受益匪淺。我開始意識到，我們習以為常的穩定通信，背後蘊含著如此深厚的理論支撐和精妙的工程設計。這本書讓我不再僅僅滿足於“知道”一個概念，而是渴望“理解”其背後的原理和意義。
评分我必須承認，《Elements of Information Theory》是一本讓我既敬畏又著迷的書。它的深度和廣度，遠遠超齣瞭我最初的預期。當我翻開第一頁，就被作者嚴謹的邏輯和清晰的錶達所吸引。書中對“信息”的定義，不再是停留在語言層麵，而是被賦予瞭精確的數學內涵。從“自信息”（Self-Information）的引入，到“信息熵”（Entropy）的定義，作者一步步地構建起信息論的基礎。我尤其喜歡書中通過各種生動形象的例子，來解釋抽象的數學概念。例如，關於不同概率下的隨機變量，熵的變化麯綫，讓我對不確定性的度量有瞭直觀的認識。當我讀到“互信息”（Mutual Information）的部分時，我纔真正理解瞭兩個隨機變量之間“共享”的信息量意味著什麼。它不僅僅是它們各自信息量的簡單相加，而是它們之間相互依賴程度的體現。這種對變量之間關係的量化，讓我對數據分析和機器學習中的特徵工程有瞭更深的理解。書中關於“信道”（Channel）的建模，以及“信道容量”（Channel Capacity）的推導，更是讓我對通信係統的理論極限有瞭深刻的認識。它揭示瞭在有噪聲乾擾的情況下，信息傳輸速率所能達到的上限。這不僅僅是理論上的探討，更是對我們日常生活中的無綫通信、網絡傳輸等技術的深刻洞察。這本書讓我意識到，信息論不僅僅是關於數學公式，更是關於如何理解和優化信息在各種係統中的傳輸和處理。
评分《Elements of Information Theory》這本書，就像是一把鑰匙，為我打開瞭一扇通往信息世界的大門。在閱讀之前，我總是覺得“信息”是一個模糊的概念，很難捉摸。但這本書通過嚴謹的數學語言和清晰的邏輯，讓我看到瞭信息的“實體”和“量”。我特彆喜歡書中對“熵”（Entropy）的講解，它不再僅僅是一個物理學概念，而是被賦予瞭全新的信息學含義。通過對拋硬幣、擲骰子等簡單場景的分析，作者讓我直觀地理解瞭熵代錶著“不確定性”。一個概率分布越分散，其熵就越高，意味著我們越難預測下一個結果。這種將不確定性量化的能力，讓我覺得非常震撼。接著，書中對“信息增益”（Information Gain）的闡述，更是讓我看到瞭信息在決策過程中的重要性。當一個信息能夠顯著減少我們的不確定性時，它就具有瞭更高的信息價值。我開始思考，在生活中，我們是如何在大量信息中篩選齣最有用的信息，或許正是基於這種“信息增益”的考量。書中對“信道容量”（Channel Capacity）的討論，更是讓我對通信係統的極限有瞭深刻的認識。它告訴我們，即使在有噪聲的環境下，理論上也能達到一定的可靠信息傳輸速率。這個概念為通信工程的設計提供瞭重要的理論依據，也讓我對現代通信技術的復雜性有瞭更深的敬意。整本書的結構設計得非常巧妙，每一章的內容都建立在前一章的基礎上，循序漸進，讓讀者能夠逐步掌握信息論的核心概念。
评分《Elements of Information Theory》這本書，對我而言，是一次關於“理解”的深刻旅程。它並沒有直接給齣現成的答案，而是引導我去探索信息世界的底層邏輯。我從書中對“信息熵”（Entropy）的定義開始，逐漸理解瞭“不確定性”是如何被量化為信息的。書中對概率分布的細緻分析，讓我明白瞭為什麼某些事件的發生比另一些事件更能“告知”我們。當一個信息消除的不確定性越多，它所攜帶的“信息量”就越大。這個概念的建立，讓我對“意外”和“驚喜”有瞭更深刻的理解。接著，書中對“互信息”（Mutual Information）的講解，讓我看到瞭兩個隨機變量之間“聯係”的數學錶達。它量化瞭兩個變量之間共享的信息，這對於理解它們之間的相關性，以及如何利用一個變量去預測另一個變量，有著極其重要的意義。我開始思考，在數據挖掘中，我們是如何尋找那些最有預測能力的特徵，或許正是基於這種互信息的考量。書中對“信道”（Channel）的建模，特彆是對“噪聲”（Noise）的引入，讓我明白瞭信息在傳輸過程中所麵臨的挑戰。而“信道容量”（Channel Capacity）的概念，則為我們設定瞭一個理論上的上限，它告訴我們，在有噪聲的情況下，信息傳輸的速率到底能有多快。這本書讓我不再滿足於錶麵的現象，而是渴望去探究事物運作的內在機製。它為我提供瞭一套全新的思維工具，讓我能夠更深入地理解信息是如何産生、如何傳輸、以及如何被利用的。
评分坦白講，這本書的厚度讓我一開始有些猶豫，但當我真正沉浸其中後，卻發現時間過得飛快。作者似乎有一種魔力，能夠將那些看似枯燥的數學公式，轉化為引人入勝的故事。我尤其著迷於書中對“信息”這個詞的“解構”過程。它不再是一個泛泛而談的概念，而是被拆解成可以被精確計算的組成部分。例如，書中對“自信息”（Self-Information）的定義，讓我明白，某個事件發生所帶來的信息量，與其發生的概率是成反比的。一個罕見的事件發生，其所包含的信息量就越大，因為它消除瞭我們更多的不確定性。這種清晰的邏輯，讓我對“意外”有瞭全新的理解。接著，書中對“平均信息量”，也就是“信息熵”的引入，更是讓我茅塞頓開。它不是單個事件的信息量，而是對一個隨機變量所有可能事件信息量的加權平均。這個概念的理解，讓我看到瞭信息論在描述不確定性方麵的強大能力。在閱讀過程中，我反復迴味書中關於“聯閤熵”和“條件熵”的推導。它們讓我理解瞭兩個隨機變量是如何相互關聯，以及在一個變量已知的情況下，另一個變量的不確定性是如何變化的。這對於理解數據分析中的特徵選擇和變量依賴關係，有著極其重要的啓示。書中對“最大熵原理”（Maximum Entropy Principle）的介紹，更是讓我看到瞭信息論在統計建模中的應用潛力。它提供瞭一種在信息不足時，選擇最“無偏”的模型的方法。這本書讓我感覺到，信息論不僅僅是一門理論學科，更是一種解決問題的思維方式，一種洞察事物本質的工具。
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