如果你也在 怎样代写信息论information theory CSYS5030这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。信息论information theory是对数字信息的量化、存储和通信的科学研究。该领域从根本上是由哈里-奈奎斯特和拉尔夫-哈特利在20世纪20年代和克劳德-香农在40年代的工作中建立起来的。
信息论information theory的一个关键衡量标准是熵。熵量化了随机变量的值或随机过程的结果中所涉及的不确定性的数量。例如，确定一个公平的抛硬币的结果（有两个同样可能的结果）比确定一个掷骰子的结果（有六个同样可能的结果）提供的信息要少（熵值较低）。信息论中其他一些重要的衡量标准是相互信息、信道容量、误差指数和相对熵。信息论的重要子领域包括源编码、算法复杂性理论、算法信息论和信息论安全。
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澳洲代写|信息论代写information theory代写|Definition of entropy in the case of equiprobable outcomes
Suppose we have $M$ equiprobable outcomes of an experiment. For example, when we roll a standard die, $M=6$. Of course, we cannot always perform the formalization of conditions so easily and accurately as in the case of a die. We assume though that the formalization has been performed and, indeed, one of $M$ outcomes is realized, and they are equivalent in probabilistic terms. Then there is a priori uncertainty directly connected with $M$ (i.e. the greater the $M$ is, the higher the uncertainty is). The quantity measuring the above uncertainty is called entropy and is denoted by $H$ :
$$
H=f(M),
$$
where $f(\cdot)$ is some increasing non-negative function defined at least for natural numbers.
When rolling a dice and observing the outcome number, we obtain information whose amount is denoted by $I$. After that (i.e. a posteriori) there is no uncertainty left: the a posteriori number of outcomes is $M=1$ and we must have $H_{\mathrm{ps}}=f(1)=0$. It is natural to measure the amount of information received by the value of disappeared uncertainty:
$$
I=H_{\mathrm{pr}}-H_{\mathrm{ps}}
$$
澳洲代写|信息论代写information theory代写|Entropy and its properties in the case of non-equiprobable outcomes
- Suppose now the probabilities of different outcomes are unequal. If, as earlier, the number of outcomes equals to $M$, then we can consider a random variable $\xi$, which takes one of $M$ values. Considering an index of the corresponding outcome as $\xi$, we obtain that those values are nothing else but $1, \ldots, M$. Probabilities $P(\xi)$ of those values are non-negative and satisfy the normalization constraint: $\sum_{\xi} P(\xi)=1$.
If we formally apply equality (1.1.8) to this case, then each $\xi$ should have its own entropy
$$
H(\xi)=-\ln P(\xi)
$$
Thus, we attribute a certain value of entropy to each realization of the variable $\xi$. Since $\xi$ is a random variable, we can also regard this entropy as a random variable.
As in Section 1.1, the a posteriori entropy, which remains after the realization of $\xi$ becomes known, is equal to zero. That is why the information we obtain once the realization is known is numerically equal to the initial entropy
$$
I(\xi)=H(\xi)=-\ln P(\xi)
$$
信息论代写
澳洲代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|DEFINITION OF ENTROPY IN THE CASE OF EQUIPROBABLE OUTCOMES
假设我们有米实验的等概率结果。例如，当我们掷出一个标准骰子时，米=6. 当然，我们不能总是像在骰子的情况下那样容易和准确地执行条件的形式化。我们假设虽然形式化已经执行，并且实际上，其中之一米结果是实现的，并且它们在概率方面是等价的。那么有一个先验的不确定性直接与米 一世.和.吨H和Gr和一个吨和r吨H和$米$一世s,吨H和H一世GH和r吨H和在nC和r吨一个一世n吨是一世s. 测量上述不确定性的量称为熵，表示为H :
H=F(米),
在哪里F(⋅)是至少为自然数定义的一些递增的非负函数。
当掷骰子并观察结果数时，我们获得的信息量表示为我. 在那之后一世.和.一个p○s吨和r一世○r一世没有不确定性：结果的后验数量是米=1我们必须有Hps=F(1)=0. 通过消失的不确定性的值来衡量接收到的信息量是很自然的：
我=Hpr−Hps
澳洲代写|信息论代写INFORMATION THEORY代写|ENTROPY AND ITS PROPERTIES IN THE CASE OF NON-EQUIPROBABLE OUTCOMES
- 假设现在不同结果的概率不相等。如果如前所述，结果的数量等于米，那么我们可以考虑一个随机变量X，它需要一个米价值观。将相应结果的索引视为X，我们得到这些值只不过是1,…,米. 概率磷(X)这些值中的一个是非负的并且满足规范化约束：∑X磷(X)=1.
如果我们正式应用平等1.1.8对于这种情况，那么每个X应该有自己的熵
H(X)=−ln磷(X)
因此，我们将某个熵值赋予变量的每个实现X. 自从X是一个随机变量，我们也可以把这个熵看作一个随机变量。
与第 1.1 节一样，后验熵在实现X变得已知，等于零。这就是为什么我们在实现已知后获得的信息在数值上等于初始熵
我(X)=H(X)=−ln磷(X)
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
