- •Равенство нулю возможно в том и только в том случае, когда существует некоторое сообщение , для которого ; при этом вероятности остальных сообщений равны нулю.
- •Для доказательства (1.3.6) рассмотрим разность :
- •Теперь используем неравенство (1.3.7). В результате получим
- •1.4. Условная информация. Условная энтропия
- •1.5. Энтропия на сообщение дискретного стационарного источника
- •Взаимная информация и ее свойства. Количество информации между дискретными ансамблями
1.5. Энтропия на сообщение дискретного стационарного источника
Рассмотрим
дискретный стационарный источник,
выбирающий сообщения из множества
.
Для удобства мы будем обозначать через
ансамбль
сообщения в i-й
момент времени, хотя множества {
}
в каждый момент времени совпадают между
собой и совпадают с множеством
.
Для стационарных источников n-мерные
распределения вероятностей n=1,2,…
не зависят от сдвига по оси времени.
Следовательно, любые величины, зависящие
только от n-мерных
распределений вероятностей, одинаковы
для всех сдвигов по оси времени. В
частности, энтропия
,
где
,
не зависят от выбора числа i,
указывающего расположение n
последовательным моментов времени на
оси времени. Поэтому всюду при рассмотрении
стационарных источников мы будем
опускать этот индекс i
из обозначения энтропии.
Пусть
и
два ансамбля последовательностей длины
n-1
и n
соответственно и
,
- условная энтропия ансамбля
относительно
ансамбля
.
Теорема 1.5.1. Для всякого дискретного стационарного источника последовательность
,
т=1,2,…, имеет
предел:
.
(1.5.2)
Доказательство. Покажем в начале, что последовательность
,…
(1.5.3)
не возрастает. Хотя эта последовательность есть последовательность энтропий с возрастающим числом условий, непосредственно применить неравенство (1.4.15) нельзя, так как (1.5.3) есть последовательность энтропий различных ансамблей, а не одного ансамбля, как в (1.4.15). Однако в случае стационарных источников для всех целых i, j, n
,
(1.5.4)
поскольку левая и правая части этого равенства определяются только i+1- мерными распределениями вероятностей. Применяя теперь неравенство (1.4.15), получим, что последовательность (1.5.3) не возрастает.
С другой стороны,
все члены этой последовательности
ограничены снизу нулём. Любая не
возрастающая последовательность,
ограниченная снизу, имеет предел.
Обозначая этот предел через
,
получим утверждение теоремы.
Рассмотрим теперь последовательность
,
n=1,2,…
(1.5.5)
Если эта
последовательность имеет предел при
,
то этот предел представляет собой
среднее количество информации, порождаемое
источником в единицу времени, и называется
энтропией
стационарного источника на сообщение.
Теорема 1.5.2. Для всякого дискретного стационарного источника последовательность (1.5.5) имеет предел, причём
.
(1.5.6)
Доказательство.
Покажем
вначале, что последовательность
,
n=1,2,…,
не возрастает. Рассмотрим энтропию
,
где
-
ансамбль последовательностей сообщений
длины n+1.
Используя свойство аддитивности
энтропии, можно записать
,
(1.5.7)
где второе есть следствие стационарности (см. 1.5.4), а равенство- следствие неравенства (1.4.15). Используя (1.4.21) и (1.4.15), можно получить
.
(1.5.8)
Неравенства (1.5.7) и (1.5.8) совместно дают
.
Деля обе части этого неравенства на n+1, получим
,
(1.5.9)
т. е. рассматриваемая последовательность энтропий не возрастает.
Поскольку последовательность (1.5.5) не возрастает и каждый её член ограничен снизу нулём, то она имеет предел. Покажем теперь, что этот предел совпадает с .
Можно записать
,
(1.5.10)
где
.
Выберем
таким,
чтобы для заданного положительного
выполнялось неравенство
.
(1.5.11)
Это всегда можно
сделать, так как последовательность
,
имеет
предел
и
стремиться к нему, не возрастая. По
выбранному
определим
N
так, чтобы для всех
.
(1.5.12)
Тогда получим, что
для любого
всегда найдётся такое N,
что для всех
.
(1.5.13)
С другой стороны,
.
(1.5.14)
Так
как
- произвольное положительное число, то
из (1.5.13) и (1.5.14) следует, что
является
пределом последовательности
Теорема
доказана.
