ΕΑΠ / ΘΕ ΠΛΗ22 ΒΑΣΙΚΑ ΖΗΤΗΜΑΤΑ ΙΚΤΥΩΝ Η/Υ. Εναλλακτικό ιδακτικό Υλικό DRAFT ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗΣ

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ΕΑΠ / ΘΕ ΠΛΗ22 ΒΑΣΙΚΑ ΖΗΤΗΜΑΤΑ ΙΚΤΥΩΝ Η/Υ. Εναλλακτικό ιδακτικό Υλικό DRAFT ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗΣ"

Transcript

1 ΕΑΠ / ΘΕ ΠΛΗ22 ΒΑΣΙΚΑ ΖΗΤΗΜΑΤΑ ΙΚΤΥΩΝ Η/Υ DRAFT ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΑΙ ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗΣ ΠΗΓΕΣ ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΠΗΓΗΣ - ΚΩ ΙΚΕΣ ΕΛΕΓΧΟΥ ΣΦΑΛΜΑΤΟΣ Βασίλης Ζορκάδης Μέλος ΣΕΠ ΠΛΗ

2 ΕΑΠ ΠΛΗ22 ΕΝΟΤΗΤΑ 2 ΠΗΓΕΣ ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΠΗΓΗΣ Ο σκοπός της ενότητας αυτής είναι η µεθοδολογική προσέγγιση στην επίλυση ασκήσεων, οι οποίες αναφέρονται στα ακόλουθα: Υπολογισµό της ποσότητας πληροφορίας της πηγής (υπολογισµό της εντροπίας, της µέγιστης ποσότητας πληροφορίας, τον πλεονασµό και το µέσο ρυθµό πληροφορίας διακριτής πηγής πληροφορίας χωρίς µνήµη και µε µνήµη). Εξέταση κωδίκων ως προς το αν είναι µη ιδιάζοντες (non-sngular), µοναδικά α- ποκωδικοποιήσιµοι και άµεσοι (ή στιγµιαίοι) και υπολογισµός της επίδοσή τους, καθώς και εξέταση ισχύος της ανίσωσης του Kraft και του Θεωρήµατος Κωδικοποίησης Πηγής. Εφαρµογή αλγορίθµού κωδικοποίησης Fano. Εφαρµογή αλγορίθµου κωδικοποίησης Shannon. Εφαρµογή αλγορίθµου κωδικοποίησης Huffman. Υπολογισµό της εντροπίας και κωδικοποίηση πηγών Markoff. Υπολογισµό του πλεονασµού εξάρτησης και του ολικού πλεονασµού διακριτής πηγής πληροφορίας µε µνήµη. ΠΟΣΟΤΗΤΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΤΗΣ ΠΗΓΗΣ Για τον υπολογισµό της εντροπίας, της µέγιστης ποσότητας πληροφορίας, του πλεονασµού και του µέσου ρυθµού πληροφορίας διακριτής πηγής πληροφορίας χωρίς µνήµη εφαρµόζουµε απλά τις αντίστοιχες σχέσεις που περιέχονται στο βιβλίο Θεωρία Πληροφορίας και Κωδικοποίησης. Η εντροπία (ή µέση ποσότητα πληροφορίας) διακριτής πηγής χωρίς µνήµη υπολογίζεται µε τη σχέση (2.), η µέγιστη εντροπία των συµβόλων της πηγής από τη σχέση (2.2), ο πλεονασµός της πηγής από τη σχέση (2.3) και ο µέσος ρυθµός πληροφορίας της πηγής από τη σχέση (2.4) του βιβλίου. Οι σχέσεις αυτές παρατίθενται στη συνέχεια (όπου n το πλήθος των συµβόλων του αλφαβήτου της πηγής p η πιθανότητα επιλογής του συµβόλου s, η πηγή παράγει σύµβολα µε ρυθµό r s symbols/sec και q είναι το πλήθος των δυνατών µηνυµάτων): Η εντροπία συµβόλων της διακριτής πηγής H ( S) n p ( s ) log p( s ) bts symbol / Βασίλης Ζορκάδης

3 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Η µέγιστη εντροπία συµβόλων της πηγής n max H ( S) log bts / symbol n n Ο πλεονασµός της διακριτής πηγής H ( S) red max H ( S) Ο µέσος ρυθµός πληροφορίας της πηγής R r H ( S) bts / sec s Μέσο πληροφορικό περιεχόµενο µηνυµάτων διακριτής πηγής H ( M ) n p ( m ) log p( m ) bts symbol / είτε τα παραδείγµατα και τις ασκήσεις αυτοαξιολόγησης του βιβλίου. Ακολουθούν ασκήσεις µε τις λύσεις τους. Άσκηση Μια πηγή πληροφορίας παράγει σύµβολα, τα οποία ανήκουν στο αλφάβητο S{φ, χ, ψ, ω}. Οι πιθανότητες των συµβόλων αυτών είναι ½, ¼, /8 και /8,αντίστοιχα. Θεωρώντας την πηγή χωρίς µνήµη, ζητείται να υπολογίσετε. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των συµβόλων της πηγής, 2. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των µηνυµάτων της πηγής αποτελούµενων από δύο σύµβολα, 3. Τον πλεονασµό της πηγής και 4. Το µέσο ρυθµό πληροφορίας της πηγής για ρυθµό 5 συµβόλων /sec. Απάντηση. Το µέσο πληροφορικό 4 περιεχόµενο των συµβόλων είναι H ( S ) p log p log log log log (28/6),75 bts/symbol Για τον υπολογισµό του µέσου πληροφορικού περιεχοµένου των µηνυµάτων της πηγής αποτελούµενων από 2 σύµβολα, υπολογίζουµε πρώτα τις (συνδυασµένες) πιθανότητες δηµιουργίας των µηνυµάτων αυτών. Αφού η πηγή είναι χωρίς µνήµη, για τον υπολογισµό της πιθανότητας κάθε µηνύµατος αρκεί να πολλαπλασιάσουµε τις πιθανότητες παραγωγής των συµβόλων από τα απαρτίζουν. Συνολικά έχουµε 6 µηνύµατα. p p(φ,φ)/4, p 2 p(φ,χ)/8, p 3 p(φ,ψ)/6, p 4 p(φ,ω)/6, p 5 p(χ,φ)/8, p 6 p(χ,χ)/6, p 7 p(χ,ψ)/32, p 8 p(χ,ω)/32, p 9 p(ψ,φ)/6, p p(ψ,χ)/32, p p(ψ,ψ)/64, p 2 p(ψ,ω)/64, Βασίλης Ζορκάδης 2

4 ΕΑΠ ΠΛΗ22 p 3 p(ω,φ)/6, p 4 p(ω,χ)/32, p 5 p(ω,ψ)/64, p 6 p(ω,ω)/64. Εποµένως, H Παρατηρούµε ότι H(M)2 Η(S). 3. red-h(s)/maxh(s)-h(s)/log4-(,75/2),25/2/8, RrH(S)5x(,75)26,25 bts/sec. Άσκηση 2 Μια πηγή πληροφορίας παράγει σύµβολα, τα οποία ανήκουν στο αλφάβητο S{α, β, γ, δ, ε, ζ, η}. Οι πιθανότητες των συµβόλων αυτών είναι /32, /6, /8, /8, /8, /2 και /32, αντίστοιχα. Θεωρώντας την πηγή χωρίς µνήµη, ζητείται να προσδιορίσετε ή να υπολογίσετε. Το σύµβολο της πηγής µε το πιο χαµηλό πληροφορικό περιεχόµενο. 2. Τα σύµβολα της πηγής µε το πιο υψηλό πληροφορικό περιεχόµενο. 3. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των συµβόλων της πηγής, 4. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των µηνυµάτων της πηγής αποτελούµενων από δύο σύµβολα. 5. Τον πλεονασµό της πηγής, και, 6. Το µέσο ρυθµό πληροφορίας της πηγής για ρυθµό 25 συµβόλων /sec. Λύση Το πληροφορικό περιεχόµενο ενός συµβόλου χ δίνεται από τον αρνητικό λογάριθµο της πιθανότητας παραγωγής του (δείτε σελ. 28 του βιβλίου).. Εποµένως, το σύµβολο µε την πιο υψηλή πιθανότητα παραγωγής έχει το πιο χα- µηλό πληροφορικό περιεχόµενο. Στην προκειµένη περίπτωση, για το σύµβολο ζ έχουµε H(ζ)-log(/2) bts. 2. Το σύµβολο µε την πιο µικρή πιθανότητα παραγωγής έχει το πιο υψηλό πληροφορικό περιεχόµενο. Στην προκειµένη περίπτωση, τα σύµβολα α και η έχουν την πιο χαµηλή πιθανότητα παραγωγής, η οποία είναι ίση µε /32, δηλαδή H(α)Η(η)-log(/32)5 bts. 3. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των συµβόλων της πηγής υπολογίζεται µε τη βοήθεια της σχέσης (2.) (σελίδα 48 του βιβλίου) H ( S ) 7 6 ( M ) p log p (56/6) 3,5 bts/message. p log p log log log (35/6) 2,875 bts/symbol. log 8 8 log 8 8 log 2 2 log Για τον υπολογισµό του µέσου πληροφορικού περιεχοµένου των µηνυµάτων της πηγής αποτελούµενων από 2 σύµβολα, αφού η πηγή είναι χωρίς µνήµη, αρκεί να πολλαπλασιάσουµε τη µέση ποσότητα πληροφορίας συµβόλων µε το πλήθος των συµβόλων από τα οποία αποτελούνται τα µηνύµατα. ηλαδή, H(M)2 Η(S)4,375 bts. 5. red-h(s)/maxh(s)-h(s)/log7-(2,875/2,8)-,78, RrH(S)25x(2,875)27343,75 bts/sec. Βασίλης Ζορκάδης 3

5 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Άσκηση 3 Μια πηγή πληροφορίας παράγει σύµβολα, τα οποία ανήκουν στο αλφάβητο S{τ, υ, φ, χ, ψ, ω}. Οι πιθανότητες των συµβόλων αυτών είναι ¼, ¼, /8, /8, /8 και /8, αντίστοιχα. Θεωρώντας την πηγή χωρίς µνήµη, ζητείται να υπολογίσετε. Το πληροφορικό περιεχόµενο του συµβόλου τ και το πληροφορικό περιεχόµενο του συµβόλου ω. 2. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των συµβόλων της πηγής, 3. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των µηνυµάτων της πηγής αποτελούµενων από δύο σύµβολα. 4. Τον πλεονασµό της πηγής (log62,585) και 5. Το µέσο ρυθµό πληροφορίας της πηγής για ρυθµό 5 συµβόλων /sec. Απάντηση. Το πληροφορικό περιεχόµενο του συµβόλου τ δίνεται από τον αρνητικό λογάριθµο της πιθανότητας παραγωγής του (δείτε σελ. 28 του βιβλίου), δηλαδή H(τ)-log(/4)2 bts. Κατά τον ίδιο τρόπο υπολογίζουµε το πληροφορικό περιεχόµενο του συµβόλου ω, είναι δηλαδή H(ω)-log(/8)3 bts. 2. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των συµβόλων της πηγής H ( S ) log log log log log log (2/8) 2,5 bts/symbol Για τον υπολογισµό του µέσου πληροφορικού περιεχοµένου των µηνυµάτων της πηγής αποτελούµενων από 2 σύµβολα, υπολογίζουµε πρώτα τις (συνδυασµένες) πιθανότητες δηµιουργίας των µηνυµάτων αυτών. Αφού η πηγή είναι χωρίς µνήµη, για τον υπολογισµό της πιθανότητας κάθε µηνύµατος αρκεί να πολλαπλασιάσουµε τις πιθανότητες παραγωγής των συµβόλων από τα οποία αποτελείται. Συνολικά έχουµε 36 µηνύµατα. Παρατηρούµε ότι από τα 36 µηνύµατα, 4 έχουν πιθανότητα παραγωγής ίση µε (/6), 6 µηνύµατα έχουν πιθανότητα παραγωγής (/64) και 6 µηνύµατα έ- χουν πιθανότητα παραγωγής (/32). p p(τ,τ)/6, p 2 p(τ,υ)/6, p 3 p(τ,φ)/32, p 4 p(τ,χ)/32, p 5 p(τ,ψ)/32, p 6 p(τ,ω)/32, p 7 p(υ,τ)/6, p 8 p(υ,υ)/6, p 9 p(υ,φ)/32, p p(υ,χ)/32, p p(υ,ψ)/32, p 2 p(υ,ω)/32, p 3 p(φ,τ)/32, p 4 p(φ,υ)/32, p 5 p(φ,φ)/64, p 6 p(φ,χ)/64, p 7 p(φ,ψ)/64, p 8 p(φ,ω)/64, p 9 p(χ,τ)/32, p 2 p(χ,υ)/32, p 2 p(χ,φ)/64, p 22 p(χ,χ)/64, p 23 p(χ,ψ)/64, p 24 p(χ,ω)/64, p 25 p(ψ,τ)/32, p 26 p(ψ,υ)/32, p 27 p(ψ,φ)/64, p 28 p(ψ,χ)/64, p 29 p(ψ,ψ)/64, p 3 p(ψ,ω)/64, p 3 p(ω,τ)/32, p 32 p(ω,υ)/32, p 33 p(ω,φ)/64, p 34 p(ω,χ)/64, p 35 p(ω,ψ)/64, p 36 p(ω,ω)/64. Εποµένως, 6 p log p Βασίλης Ζορκάδης 4

6 H ( M ) 36 p log p Παρατηρούµε ότι H(M)2 Η(S). ΕΑΠ ΠΛΗ22 (32/64) 5 bts/message. 4 6 log log log red-h(s)/maxh(s)-h(s)/log6-(2,5/2,585)-,967, RrH(S)5x(2,5)25 bts/sec. Άσκηση 4 Θεωρούµε µια διακριτή πηγή πληροφορίας, έναν τηλέγραφο, το αλφάβητο της οποίας έχει δύο σύµβολα, την τελεία (dot) και την παύλα (dash). Η πιθανότητα εµφάνισης (ή εκποµπής) της τελείας είναι διπλάσια αυτής της παύλας. Η χρονική διάρκεια εκπο- µπής της τελείας είναι.2 sec, ακολουθούµενη από παύση εκποµπής διάρκειας επίσης,2 sec, ενώ η χρονική διάρκεια εκποµπής της παύλας είναι 3-πλάσια αυτής της τελείας, ακολουθούµενη επίσης από παύση εκποµπής διάρκειας,2 sec. Να υπολογισθεί. Η µέση ποσότητα πληροφορίας των συµβόλων της πηγής, 2. Η µέση διάρκεια των συµβόλων, 3. Ο πλεονασµός της διακριτής πηγής και 4. Ο µέσος ρυθµός πληροφορίας της πηγής. Απάντηση. P ( dot) 2P( dash) P ( dot) + P( dash) 2P(dash) + P(dash) P(dash) /3 P ( dot) 2 / 3 Εποµένως η µέση ποσότητα πληροφορίας είναι: H ( X ) P( dot) log 2 ( P( dot) ) + P( dash) log 2 ( P( dash) ) H ( X ).667(.585) +.333* (.585).92bts / symbol 2. Γνωρίζω ότι t dot.2sec και εποµένως t dash 3 *.2sec.6sec Η µέση διάρκεια του συµβόλου είναι TSymbol P( dot) * tdot + P( dash) * tdash + t space.5333sec/ symbol και ο µέσος ρυθµός πληροφορίας r.875symbol / sec T symbol 3. εδοµένου ότι ο αριθµός των συµβόλων είναι 2, ο πλεονασµός της διακριτής πηγής H ( S).92 red.8 log n log Ο µέσος ρυθµός πληροφορίας της πηγής δίνεται από Βασίλης Ζορκάδης 5

7 ΕΑΠ ΠΛΗ22 R rh ( X ).875 * (.92).725bts / symbol ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΠΗΓΗΣ Για την αποτελεσµατική παράσταση και µεταφορά της πληροφορίας χρησιµοποιούνται κατάλληλοι κώδικες, οι οποίοι πρέπει να πληρούν τρεις ιδιότητες, να είναι µη ιδιάζοντες, µοναδικά αποκωδικοποιήσιµοι και άµεσοι ή στιγµιαίοι, δηµιουργούνται δε µε τη βοήθεια αλγορίθµων κωδικοποίησης (δείτε την αντίστοιχη ενότητα του βιβλίου). Η ανισότητα του Kraft και το θεώρηµα κωδικοποίησης της πηγής ισχύουν στην περίπτωση άµεσων κωδίκων. Η επίδοση ενός κώδικα εκφράζεται µε το αντίστοιχο µέγεθος που υπολογίζεται από τη σχέση (2.9) του βιβλίου. είτε τα παραδείγ- µατα και τις ασκήσεις αυτοαξιολόγησης που περιέχονται στο βιβλίο. Ιδιότητες Κωδίκων Σύµφωνα µε τους ορισµούς του βιβλίου, ένας κώδικας, του οποίου οι κωδικές λέξεις είναι διαφορετικές, λέγεται µη ιδιάζων, ενώ αν και όλες οι δυνατές ακολουθίες κωδικών λέξεων του κώδικα είναι διαφορετικές, τότε ο κώδικας λέγεται µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος. Τέλος, ένας κώδικας, ελεύθερος προθέµατος, δηλαδή κώδικας του οποίου καµιά από τις κωδικές λέξεις δεν αποτελεί πρόθεµα άλλης κωδικής λέξης, λέγεται άµεσος ή στιγµιαίος κώδικας, αφού µια κωδική λέξη µόλις λαµβάνεται στον προορισµό µπορεί αµέσως να αποκωδικοποιηθεί. Παρατηρούµε ότι ένας κώδικας ελεύθερος προθέµατος πληροί και τις δύο πρώτες ι- διότητες, αφού τότε δεν είναι δυνατόν να υπάρχουν κωδικές λέξεις, αλλά ούτε και ακολουθίες κωδικών λέξεων (αντιστοιχούσες σε διαφορετικές ακολουθίες συµβόλων της πηγής) που ταυτίζονται. Άσκηση 5 Θεωρούµε τους ακόλουθους κώδικες Ι, ΙΙ, ΙΙΙ και IV: Ι ΙΙ ΙΙΙ ΙV φ χ ψ Βασίλης Ζορκάδης 6

8 ΕΑΠ ΠΛΗ22 ω Ζητείται να εξετάσετε αν οι κώδικες Ι, ΙΙ, ΙΙΙ και IV είναι. µη-ιδιάζοντες, 2. µοναδικά αποκωδικοποιήσιµοι, 3. άµεσοι. Απάντηση. Όλοι οι κώδικες είναι µη ιδιάζοντες, αφού ο καθένας αποτελείται από διαφορετικές κωδικές λέξεις. 2. Όλοι οι κώδικές είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµοι εκτός του I. Σε σχέση µε τον κώδικα Ι, παρατηρούµε ότι η ακολουθία κωδικών λέξεων θα µπορούσε να προκύψει από διάφορες ακολουθίες συµβόλων όπως χψ ή χφω, κλπ. 3. Μόνο οι κώδικες ΙΙ και ΙV είναι άµεσοι. Στην περίπτωση του κώδικα Ι, αν ο δέκτης λάβει το δεν θα ξέρει αν είναι η πρώτη κωδική λέξη ή το ο κωδικό σύµβολο της 3 ης κωδικής λέξης κοκ. Σχετικά µε τον κώδικα ΙΙΙ, όταν ο δέκτης λάβει τα δεν µπορεί ξέρει αν είναι η 2 η κωδική λέξη ή τα 2 πρώτα σύµβολα της 3 ης κωδικής λέξης κοκ. Άσκηση 6 Ζητείται να εξεταστεί αν οι ακόλουθοι κώδικες είναι µη ιδιάζοντες, µοναδικά αποκωδικοποιήσιµοι και άµεσοι:. {,,, }, 2. {,,, }, 3. {,,, }, 4. {,,, }, 5. {,,, }, 6. {,,,, }, 7. {,, }, 8. {,, }. Απάντηση Όλοι οι κώδικες είναι µη ιδιάζοντες, αφού οι κωδικές τους λέξεις είναι διαφορετικές. Σχετικά µε τις άλλες δύο ιδιότητες ισχύουν τα ακόλουθα:. Ο κώδικας αυτός δεν είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, αφού η ακολουθία µπορεί να προέλθει είτε από τη 2 η κωδική λέξη ακολουθούµενη από την 4 η και πάλι τη 2 η είτε από τη 2 η ακολουθούµενη από την η, την 3 η και πάλι την η κ.λπ. Αφού ο κώδικας δεν είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, δεν µπορεί να είναι άµεσος. Βασίλης Ζορκάδης 7

9 ΕΑΠ ΠΛΗ22 2. Ο κώδικας αυτός είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, αφού όλες οι ακολουθίες κωδικών λέξεων είναι διαφορετικές (επειδή όλες οι κωδικές λέξεις έχουν το ίδιο µήκος και είναι διαφορετικές µεταξύ τους). Επίσης, ο κώδικας είναι άµεσος, αφού ο παραλήπτης µόλις λάβει δύο δυαδικά ψηφία τα αποκωδικοποιεί. 3. Ο κώδικας αυτός δεν είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, αφού, για παράδειγµα, η ακολουθία είναι η 2 η και η η κωδική λέξη ή µόνο η 3 η κωδική λέξη. 4. Ο κώδικας αυτός δεν είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, αφού, για παράδειγµα, η ακολουθία είναι η η και η 2 η κωδική λέξη ή µόνο η 4 η κωδική λέξη. 5. Ο κώδικας αυτός είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, αφού όλες οι δυνατές α- κολουθίες κωδικών λέξεων είναι διαφορετικές. Επίσης, ο κώδικας είναι άµεσος, αφού κάθε κωδική λέξη τελειώνει µε το κωδικό σύµβολο και ο παραλήπτης µπορεί να αποκωδικοποιήσει αµέσως µόλις λάβει, λαµβάνοντας υπόψη και όλα τα που προηγήθηκαν. 6. Ο κώδικας είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος. Ο κώδικας δεν είναι άµεσος, α- φού η η κωδική λέξη αποτελεί πρόθεµα της 5 ης κωδικής λέξης (και η 3 η της 4 ης ). 7. Ο κώδικας αυτός είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, αφού όλες οι κωδικές λέξεις είναι διαφορετικές και αρχίζουν από. Όµως δεν είναι άµεσος, αφού αν ο παραλήπτης λάβει δεν γνωρίζει αν αυτά απαρτίζουν τη 2 η κωδική λέξη ή είναι τα δύο πρώτα κωδικά σύµβολα της ης κωδικής λέξης και έτσι δεν µπορεί να προχωρήσει αµέσως στην αποκωδικοποίηση, αλλά πρέπει να περιµένει και το ε- πόµενο κωδικό σύµβολο. 8. Ο κώδικας αυτός δεν είναι µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος, αφού η ακολουθία µπορεί να προκύψει είτε από την η κωδική λέξη ακολουθούµενη από την 3 η και πάλι την 3 η κωδική λέξη είτε από τη 2 η ακολουθούµενη από τη 2 η και την η κωδική λέξη είτε από τη 2 η ακολουθούµενη από την η και την 3 η κ.λπ. Ανισότητα του Kraft, Θεώρηµα Κωδικοποίησης Πηγής και Επίδοση Κωδίκων Η ανισότητα του Kraft περιορίζει τα δυνατά σύνολα µηκών κωδικών λέξεων που πληρούν την ιδιότητα της αµεσότητας στην αποκωδικοποίηση. Υπενθυµίζεται η ανισότητα του Kraft, σχέση (2.6) του βιβλίου, όπου n το πλήθος των συµβόλων της πηγής, q το πλήθος των συµβόλων του κωδικού αλφάβητου (συνήθως q2) και l τα µήκη των κωδικών λέξεων. Αντίστροφα, δεδοµένου ενός συνόλου µηκών κωδικών λέξεων που ικανοποιούν την ανισότητα (2.6), υπάρχει ένας άµεσος κώδικας µε κωδικές λέξεις που έχουν αυτά τα µήκη. n q l (2.6) Εφιστάται η προσοχή στο ότι η ανισότητα του Kraft υποδηλώνει ότι υπάρχει άµεσος κώδικας µε µήκη κωδικών λέξεων l και όχι ότι κάθε κώδικας µε µήκη λέξεων l είναι άµεσος (δείτε σελίδα 55 του βιβλίου). Άσκηση 7 Βασίλης Ζορκάδης 8

10 ΕΑΠ ΠΛΗ22 ίδεται πηγή που εκπέµπει τα σύµβολα Α{α,β,γ,δ} µε πιθανότητες εµφάνισης {.6,.3,.8,.2}, αντίστοιχα.. Να δείξετε ότι δεν υπάρχει άµεσος και µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος δυαδικός κώδικας µε µήκη κωδικών λέξεων {,2,2,3}. 2. Να βρεθεί ένας βέλτιστος µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος δυαδικός κώδικας. Ποια είναι η βέλτιστη και ποια η ελάχιστη τιµή του µέσου µήκους κωδικής λέξης; Σε ποια περίπτωση ο βέλτιστος κώδικας παράγει µήκη κωδικών λέξεων που είναι ε- πίσης ελάχιστα; ώστε ένα τέτοιο παράδειγµα. Απάντηση. Γνωρίζουµε από το θεώρηµα της ανισότητας Kraft ότι ένας άµεσος και µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος δυαδικός κώδικας πρέπει να πληροί την ανισότητα Kraft. Παρατηρούµε όµως ότι ο κώδικας µε µήκη κωδικών λέξεων {,2,2,3} δεν πληροί την ανισότητα Kraft αφού 4 l > και άρα δεν µπορεί να υπάρχει ένας άµεσος και µοναδικά αποκωδικοποιήσιµος δυαδικός κώδικας µε αυτά τα µήκη. 2. Γνωρίζουµε ότι η κωδικοποίηση Huffman κατασκευάζει βέλτιστους κώδικες. Κωδικοποιώντας κατά Huffman όπως απεικονίζεται στο σχήµα έχουµε α.6, β.3.4 γ.8. δ.2 α β γ δ Το µέσο µήκος κωδικής λέξης σύµφωνα µε τον παραπάνω πίνακα δίνεται από τη σχέση 4 L pl.6*+.3*2 +.8*3 +.2*3.5 Βασίλης Ζορκάδης 9

11 ΕΑΠ ΠΛΗ22 και αυτό είναι το βέλτιστο µέσο µήκος του κώδικα. Γνωρίζουµε όµως από το θεώρηµα κωδικοποίησης πηγής (βλ. θεώρηµα 2., σελ. 55 του βιβλίου) ότι Η(X) L. Άρα η ελάχιστη τιµή του µέσου µήκους κωδικής λέξης log p l log p +. q q είναι ίση µε την εντροπία της πηγής η οποία στη συγκεκριµένη περίπτωση είναι διαφορετική από το L. Η(Χ)-(.6)log(.6)-(.3)log(.3)-(.8)log(.8)-(.2)log(.2).36 bts. Για να ισχύει η ισότητα του θεωρήµατος κωδικοποίησης και άρα να έχουµε βέλτιστο και ελάχιστο µήκος ίσα θα πρέπει οι πιθανότητες εµφάνισης των συµβόλων να είναι δυνάµεις του 2. ηλαδή, για να έχουµε µέσο µήκος κωδικών λέξεων ίσο µε την εντροπία της πηγής, θα έπρεπε οι πιθανότητες να ήταν τέτοιες ώστε να προέκυπταν ακέραιοι για όλα τα (-log(p()), δηλαδή οι πιθανότητες (/2, /4, /8 και /8) που είναι πιο κοντά στις δεδοµένες. (Βέβαια για 4 σύµβολα, θα µπορούσαµε να έχουµε και τις πιθανότητες (/4, /4, /4, /4), αλλά αυτές αποκλίνουν πολύ περισσότερο από τις δεδοµένες.) Θεώρηµα 2. (Θεώρηµα κωδικοποίησης πηγής) Θεωρούµε ένα κωδικό αλφάβητο αποτελούµενο από q σύµβολα και n κωδικές λέξεις των n συµβόλων της πηγής, καθώς και τις πιθανότητες εµφάνισης των συµβόλων της πηγής P {p, p 2,..., p n }. Αν ισχύει η (2.6), τότε ισχύει και η ακόλουθη ανισότητα (l είναι τα µήκη και Η(C) το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο των κωδικών λέξεων ή των συµβόλων της πηγής): H ( C) log q n p l (2.7) Το µέσο µήκος των κωδικών λέξεων δεν µπορεί να είναι µικρότερο από το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο της πηγής σε µονάδα µέτρησης που προκύπτει µε βάση του λογάριθµου το q (δείτε το βιβλίο). Η ισότητα ισχύει όταν οι πιθανότητες εκποµπής των συµβόλων είναι αρνητικές δυνά- µεις του q (q2 στην περίπτωση δυαδικού κώδικα), δηλαδή όταν οι ποσότητες log q p είναι ακέραιοι αριθµοί. είτε σχετικά τις σελίδες του βιβλίου. Αν οι ποσότητες Βασίλης Ζορκάδης log p l log p +. q q

12 ΕΑΠ ΠΛΗ22 log q p δεν είναι ακέραιοι αριθµοί, στην περίπτωση κωδίκων που σχηµατίζονται µε τον αλγόριθµο κωδικοποίησης του Shannon, τα µήκη των κωδικών λέξεων επιλέγονται σύµφωνα µε την ανισωτική σχέση Κώδικες που σχηµατίζονται µε τους αλγόριθµους κωδικοποίησης του Fano και του Huffman µπορεί να περιέχουν κωδικές µε µήκος µικρότερο της ποσότητας log q p. Για παράδειγµα, αν θεωρήσουµε µια πηγή που εκπέµπει τρία σύµβολα µε πιθανότητες {,4,,3,,3}, τόσο ο αλγόριθµος κωδικοποίησης του Huffman όσο και του Shannon οδηγούν στον δυαδικό κώδικα {,, } ή τον {,, }. Η η κωδική λέξη έχει µήκος που είναι µικρότερο του log 2,4,32. Ένα µέτρο της αποδοτικότητας ενός κώδικα είναι η επίδοσή του, η οποία παίρνει τιµή στο διάστηµα (, ]. Η τιµή υποδηλώνει άριστο κώδικα, δηλαδή µέσο µήκος κωδικών λέξεων ίσο µε την εντροπία των συµβόλων της πηγής. Η διαφορά της τιµής της επίδοσης από το υποδηλώνει τον πλεονασµό που εισάγεται από τη χρήση του κώδικα. (Εφιστάται ωστόσο η προσοχή και στην ύπαρξη και του εγγενούς πλεονασµού που υπάρχει σε µια πηγή και ο οποίος υποδηλώνει την απόσταση ή διαφορά της ε- ντροπίας της πηγής από τη µέγιστη εντροπία.) Επίδοση του κώδικα a n H ( C) p l log q (2.9) ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗΣ FANO, SHANNON και HUFFMAN Στο βιβλίο περιγράφονται οι αλγόριθµοι κωδικοποίησης του Fano, του Shannon και του Huffman. Γνωρίζουµε ότι ο αλγόριθµος κωδικοποίησης του Huffman, για δεδο- µένες πιθανότητες, οδηγεί στο σχηµατισµό βέλτιστων κωδίκων. Εποµένως, όταν ζητείται η εύρεση βέλτιστου κώδικα για δεδοµένες πιθανότητες, τότε εφαρµόζουµε τον αλγόριθµο κωδικοποίησης του Huffman. Ωστόσο, δεν αποκλείεται, σε κάποιες περιπτώσεις, και οι αλγόριθµοι κωδικοποίησης του Fano και του Shannon να οδηγούν σε κώδικες ίσης επίδοσης µε αυτή του κώδικα Huffman. Σε δυαδικό κώδικα Huffman, oι δύο κωδικές λέξεις µε το µεγαλύτερο µήκος, έχουν το ίδιο µήκος, µε κατάλληλη διευθέτηση δε αυτές διαφέρουν µόνον ως προς το τελευ- Βασίλης Ζορκάδης

13 ΕΑΠ ΠΛΗ22 ταίο κωδικό σύµβολο και αντιστοιχούν στα σύµβολα της πηγής µε τις δύο πιο χαµηλές πιθανότητες παραγωγής. Στη συνέχεια παρατίθενται ασκήσεις µε ερωτήµατα σχετικά µε την εφαρµογή των ανωτέρω αλγορίθµων κωδικοποίησης. είτε επίσης και τα παραδείγµατα και ασκήσεις του βιβλίου. Άσκηση 8 Μια πηγή παράγει 8 διαφορετικά σύµβολα, τα Α, Β, Γ,, Ε, Ζ, Η και Θ, µε πιθανότητες /8, /4, /6, /32, /4, /32, /8 και /8, αντίστοιχα. Ζητούνται τα ακόλουθα:. Ποιο γράµµα (σύµβολο) µεταφέρει τη µεγαλύτερη ποσότητα πληροφορίας και ποιο τη µικρότερη; 2. Αν σκεφτώ µια λέξη που πρέπει να µαντέψετε και σας πω το πρώτο γράµµα της, ποιο θα είναι µεγαλύτερης χρησιµότητας το Β ή το Ζ; 3. Να σχηµατιστεί κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Huffman, µε δυαδικό κωδικό αλφάβητο. 4. Να υπολογιστεί και να σχολιαστεί η επίδοση του κώδικα Huffman. Απάντηση. Σύµφωνα µε τους ορισµούς στην Ενότητα.4 του βιβλίου, τη µεγαλύτερη ποσότητα πληροφορίας µεταφέρουν τα γράµµατα µε τη µικρότερη πιθανότητα εµφάνισης. Στην περίπτωσή µας, τα γράµµατα µε πιθανότητα /32, δηλαδή τα και Ζ. Από την άλλη πλευρά, τη µικρότερη ποσότητα πληροφορίας µεταφέρουν τα γράµµατα Β και Ε. 2. Το Ζ, αφού έχει µεγαλύτερη ποσότητα πληροφορίας. (Πρακτικά σηµαίνει ότι µειώνεται έτσι κατά πολύ περισσότερο η αβεβαιότητα σε σχέση µε τη ζητούµενη λέξη.) 3. Κώδικας Huffman Σύµβολα ΒS /4 /4 /4 /4 /2 ½ () ΕS 2 /4 /4 /4 /4 ¼ () ½ () ΑS 3 /8 /8 /8 /4 ¼ () ¼ () ΗS 4 /8 /8 /8 /8 () ¼ () ΘS 5 /8 /8 /8 () /8 () Κώδικας ΓS 6 /6 /6 () /8 () S 7 /32 () /6 () ΖS 8 /32 () Βασίλης Ζορκάδης 2

14 ΕΑΠ ΠΛΗ22 4. To πληροφοριακό περιεχόµενο των συµβόλων και το µέσο µήκος των κωδικών λέξεων που προέκυψαν είναι ίσα µε 2,625. Εποµένως, η επίδοση του κώδικα είναι, αφού logqlog2 (δείτε τύπο 2.9 του βιβλίου, σελ. 57). Εποµένως, ο αλγόριθµος του Huffman µας οδήγησε σε έναν άριστο κώδικα. Άσκηση 9 Για την πηγή της άσκησης 8, ζητούνται τα ακόλουθα:. Να σχηµατιστεί κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Fano, µε δυαδικό κωδικό αλφάβητο. 2. Να σχηµατιστεί κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Shannon, µε δυαδικό κωδικό αλφάβητο. Απάντηση. Τα σύµβολα της πηγής αφού διαταχθούν σε τάξη φθίνουσας πιθανότητας χωρίζονται σε δύο οµάδες µε το δυνατόν ίσες αθροιστικές πιθανότητες (δείτε τον πίνακα). Τα δύο πρώτα σύµβολα περιλαµβάνονται στην η οµάδα και τα υπόλοιπα στη 2 η οµάδα. Επιλέγουµε το ως το πρώτο κωδικό σύµβολο των κωδικών λέξεων της ης οµάδας και το για τις κωδικές λέξεις της 2 ης οµάδας. Η πρώτη ο- µάδα χωρίζεται σε 2 υποοµάδες µε ένα σύµβολο η καθεµία. Επιλέγουµε και πάλι το για την η υποοµάδα και το για τη 2. Έτσι καταλήγουµε στις κωδικές λέξεις των δύο πρώτων συµβόλων του πίνακα, τις και. Κατά τον ίδιο τρόπο συνεχίζουµε και σε σχέση µε τη δεύτερη οµάδα, την οποία χωρίζουµε σε δύο υποοµάδες, εκ των οποίων η η περιλαµβάνει το 3 ο και το 4 ο σύµβολο του πίνακα και η άλλη όλα τα υπόλοιπα σύµβολα. Έτσι, καταλήγουµε στις ζητούµενες κωδικές λέξεις (δείτε τον πίνακα). Κώδικας Fano Σύµβολα Πιθανότητες Κώδικας ΒS /4 () ΕS 2 /4 () ΑS 3 /8 () ΗS 4 /8 () ΘS 5 /8 () ΓS 6 /6 () S 7 /32 () ΖS 8 /32 () 2. Κώδικας Shannon Σύµβολα Πιθανότητες P Μήκος l Ανάπτυγµα Κωδικές Βασίλης Ζορκάδης 3

15 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Πηγής Συµβόλων του P Λέξεις BS /4 P l 2. ES 2 /4 P 2 /4 l 2 2. AS 3 /8 P 3 /2 l 3 3. HS 4 /8 P 4 5/8 l 4 3. ΘS 5 /8 P 5 6/8 l 5 3. ΓS 6 /6 P 6 7/8 l 6 4. S 7 /32 P 7 5/6 l 7 5. ΖS 8 /32 P 8 3/32 l 8 5. Άσκηση Μια πηγή παράγει διαφορετικά σύµβολα, τα Α, Β, Γ,, Ε, Ζ, Η, Θ, I και K µε πιθανότητες,25,,25,,25,,25,,625,,625,,625,,625,,625 και,625, αντίστοιχα. Ζητούνται τα ακόλουθα:. Η εντροπία της πηγής. 2. Να σχηµατιστεί κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Fano, µε δυαδικό κωδικό αλφάβητο. 3. Να σχηµατιστεί κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Shannon, µε δυαδικό κωδικό αλφάβητο. 4. Οι επιδόσεις των κωδίκων που προκύπτουν από τα ερωτήµατα 2 και 3. Απάντηση. Η εντροπία της πηγής υπολογίζεται ως ακολούθως: H ( S ) p log p log log log log log log log log (5/6) 3,25 bts/symbol. 6 log 6 6 log 6 2. Τα σύµβολα της πηγής δίνονται σε τάξη φθίνουσας πιθανότητας (δείτε τον πίνακα). Χωρίζονται δε σε οµάδες και υποοµάδες ως ακολούθως: Τα τρία πρώτα σύµβολα περιλαµβάνονται στην η οµάδα και τα υπόλοιπα στη 2 η οµάδα. Ε- πιλέγουµε το ως το πρώτο κωδικό σύµβολο των κωδικών λέξεων της ης οµάδας και το για τις κωδικές λέξεις της 2 ης οµάδας. Η πρώτη οµάδα χωρίζεται σε 2 υποοµάδες µε ένα σύµβολο η πρώτη και δύο σύµβολα η δεύτερη. Επιλέγουµε και πάλι το για την η υποοµάδα και το για τη 2 η υποοµάδα. Έτσι καταλήγουµε στην κωδική λέξη του Α, η οποία είναι η Βασίλης Ζορκάδης 4

16 ΕΑΠ ΠΛΗ22. Η 2 η υποοµάδα χωρίζεται περαιτέρω σε δύο υποοµάδες µε ένα σύµβολο η καθεµιά, το Β η πρώτη και το Γ η δεύτερη. Αποδίδοντας και πάλι το στην πρώτη υποοµάδα και το στη δεύτερη υποοµάδα οδηγούµαστε στις κωδικές λέξεις για το Β και για το Γ. Κατά τον ίδιο τρόπο συνεχίζουµε και σε σχέση µε τη δεύτερη οµάδα, την οποία χωρίζουµε σε δύο υποοµάδες κ.λπ. Έτσι, καταλήγουµε στις ζητούµενες κωδικές λέξεις (δείτε τον πίνακα). Κώδικας Fano Σύµβολα Πιθανότητες Κώδικας Α /4 () Β /8 () Γ /8 () /8 () Ε /6 () Ζ /6 () Η /6 () Θ /6 () Ι /6 () Κ /6 () 3. Κώδικας Shannon Σύµβολα Πηγής Πιθανότητες Συµβόλων P Μήκος l Ανάπτυγµα του P Κωδικές Λέξεις Α /4 P l 2. Β /8 P 2 /4 l 2 3. Γ /8 P 3 3/8 l 3 3. /8 P 4 4/8 l 4 3. Ε /6 P 5 5/8 l 5 4. Ζ /6 P 6 /6 l 6 4. Η /6 P 7 2/6 l 7 4. Θ /6 P 8 3/6 l Ι /6 P 9 4/6 L 8 4. Κ /6 P 5/6 l Και για τον κώδικα Fano και για τον κώδικα Shannon, το µέσο µήκος των κωδικών λέξεων που προκύπτει είναι ίσο µε την εντροπία της πηγής. Εποµένως, η απόδοση των κωδίκων αυτών είναι, δηλαδή είναι άριστοι κώδικες. Βασίλης Ζορκάδης 5

17 a ( H ( S) p l ) log 2 2 ΕΑΠ ΠΛΗ22 3,25. 3,25 Άσκηση ιακριτή πηγή παράγει 6 σύµβολα µε τις ακόλουθες πιθανότητες: P(/2, 2/2, 3/2, 4/2, 5/2, 6/2). Zητούνται:. Να σχηµατιστεί κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Huffman, µε δυαδικό κωδικό αλφάβητο. 2. Να σχηµατιστεί κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Huffman, µε κωδικό αλφάβητο αποτελούµενε από τρία σύµβολα, τα, και Να υπολογιστεί και να σχολιαστεί η επίδοση του κώδικα Huffman και για τις δύο περιπτώσεις (ερώτηµα και 2). Απάντηση. Κώδικας Huffman µε δύο κωδικά σύµβολα Σύµβολα Κώδικας S 6/2 6/2 6/2 9/2 2/2 () S 2 5/2 5/2 6/2 6/2 () 9/2 () S 3 4/2 4/2 5/2 () 6/2 () S 4 3/2 3/2 () 4/2 () S 5 2/2 () 3/2 () S 6 /2 () 2.α Κώδικας Huffman µε τρία κωδικά σύµβολα Σύµβολα Κώδικας S 6/2 6/2 /2 () S 2 5/2 5/2 6/2 () 2 S 3 4/2 4/2 () 5/2 (2) S 4 3/2 3/2 () S 5 2/2 () 3/2 (2) 2 S 6 /2 () 2 Παρατηρούµε ότι στο ο βήµα συγχωνεύτηκαν µόνον δύο σύµβολα σε ένα και κατά τη δεύτερη συγχώνευση έλαβαν µέρος 3 σύµβολα, έτσι ώστε να έχουµε στο τέλος τρία σύµβολα. Βασίλης Ζορκάδης 6

18 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Ακολούθως, δηλαδή στον κώδικα 2.β, έχουµε στο 2 ο βήµα συγχώνευση δύο συµβόλων και, τέλος στο 2.γ, έχουµε στο τέλος δύο σύµβολα. Όπως θα δούµε και στην απάντηση του ερωτήµατος 3, ο πιο αποδοτικός κώδικας προκύπτει όταν στο ο βήµα συγχώνευσης, εφόσον είναι αναγκαίο, λαµβάνουν µέρος λιγότερα σύµβολα από το πλήθος των κωδικών συµβόλων. 2.β Κώδικας Huffman µε τρία κωδικά σύµβολα Σύµβολα Κώδικας S 6/2 6/2 9/2 () S 2 5/2 6/2 6/2 () S 3 4/2 5/2 () 6/2 (2) S 4 3/2 () 4/2 () 2 S 5 2/2 () 2 S 6 /2 (2) 22 2.γ Κώδικας Huffman µε τρία κωδικά σύµβολα Σύµβολα Κώδικας S 6/2 6/2 5/2 () S 2 5/2 6/2 () 6/2 () S 3 4/2 5/2 () 2 S 4 3/2 () 4/2 (2) S 5 2/2 () S 6 /2 (2) 2 4. Για τον υπολογισµό της απόδοσης των κωδίκων, υπολογίζουµε πρώτα την εντροπία της πηγής: H ( S) p log p log log log log log log Ακολούθως υπολογίζουµε το µέσο µήκος των κωδικών λέξεων για κάθε περίπτωση και την αντίστοιχη απόδοση. υαδικός κώδικας 6 p l Κατά συνέπεια H ( S ) a 6 ( p l ) log Τριαδικός κώδικας 2.α 6 p l 6 2 Κατά συνέπεια ,4 2, , ,43,62 2,4bts / symbol Βασίλης Ζορκάδης 7

19 a ( 6 H ( S ) p l ) log 2 3 ΕΑΠ ΠΛΗ22 2,4,94.,62 *,58 Τριαδικός κώδικας 2.β 6 p l 6 2 Κατά συνέπεια H ( S ) a 6 ( p l ) log ,4,74 *, , ,74 Τριαδικός κώδικας 2.γ 6 p l 6 2 Κατά συνέπεια H ( S ) a 6 ( p l ) log ,4 2 *, , Παρατηρούµε ότι ο δυαδικός κώδικας είναι σχεδόν άριστος. Στην περίπτωση του τριαδικού κώδικα, ο κώδικας 2.α εµφανίζει επίσης πολύ καλή απόδοση. Αντίθετα, ο κώδικας 2.γ έχει την πιο χαµηλή απόδοση, επειδή κατά την κωδικοποίηση, στο τελευταίο βήµα, απέµειναν λιγότερα σύµβολα από το πλήθος των κωδικών συµβόλων. Όπως αναφέρθηκε και ανωτέρω, ο πιο αποδοτικός κώδικας προκύπτει όταν, εφόσον είναι α- ναγκαίο σε κάποια συγχώνευση να λάβουν λιγότερα σύµβολα από το πλήθος των κωδικών συµβόλων, η συγχώνευση των δύο συµβόλων σε ένα λαµβάνει µέρος στο ο βήµα συγχώνευσης. Άσκηση 2 Θεωρούµε µια τυχαία µεταβλητή (πηγή) που παίρνει (παράγει) 4 διαφορετικές τιµές (σύµβολα) µε πιθανότητες {/3, /3, ¼, /2}. Ζητούνται τα ακόλουθα:. να σχηµατιστεί δυαδικός κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Ηuffman για την πηγή αυτή. 2. να δείξετε ότι υπάρχουν δύο βέλτιστα σύνολα µηκών των 4 κωδικών λέξεων, τα (, 2, 3, 3) και (2, 2, 2, 2). Επίσης, ζητείται 3. Να εξεταστεί ποιοι από τους ακόλουθους κώδικες και για ποιο λόγο δεν µπορεί να προκύψουν σύµφωνα µε τον αλγόριθµο κωδικοποίησης του Huffman για καµία συνάρτηση πιθανότητας µάζας πηγής (PMF) που παράγει 2, 3 και 4 σύµβολα, α- ντίστοιχα: {, }, {,, }, {,,, }. Βασίλης Ζορκάδης 8

20 Απάντηση. Σύµβολα ΕΑΠ ΠΛΗ22 S /3 /3 2/3 () S 2 /3 /3 () /3 () S 3 /4 () /3 () S 4 /2 () Κώδικας 2. Όπως γνωρίζουµε, ο κώδικας Huffman είναι ο βέλτιστος κώδικας για δεδοµένες πιθανότητες εµφάνισης των συµβόλων (σελίδα 63 του βιβλίου). Στην προκειµένη περίπτωση, η επίδοση του βέλτιστου κώδικα που προέκυψε σύµφωνα µε τον αλγόριθµο κωδικοποίησης του Huffman υπολογίζεται από τον τύπο (2.9) της σελίδας 57 του βιβλίου: a ( 4 H ( S) p l ) log 2 2, ,93. Τώρα, αν απλά θεωρήσουµε ότι τα 4 σύµβολα της πηγής κωδικοποιούνται ως,, και, αντίστοιχα, τότε το µέσο µήκος των µηκών των κωδικών λέξεων είναι επίσης 2, αφού 2x(/3)+2x(/3)+2x(/4)+2x(/2)2x2, όπως και στην περίπτωση των µηκών (, 2, 3, 3) που προέκυψαν µε την εφαρµογή του αλγόριθµου του Huffman, η επίδοση και του κώδικα αυτού είναι ίση µε,93. Εποµένως και ο κώδικας αυτός είναι βέλτιστος. 3. Ο κώδικας {, } δεν µπορεί να προκύψει ως αποτέλεσµα της εφαρµογής του αλγόριθµου κωδικοποίησης Huffman σε πηγή µε 2 σύµβολα, αφού στην περίπτωση αυτή ο αλγόριθµος θα αποδώσει σε ένα σύµβολο την κωδική λέξη-σύµβολο και στο άλλο το. Ο κώδικας {,, } µπορεί να προκύψει στην περίπτωση πηγής µε 3 σύµβολα. Όσο για τον κώδικα {,,, }, και αυτός µπορεί να προκύψει. Για παράδειγµα θα µπορούσε να προκύψει στο ανωτέρω ερώτηµα 4. αν µετά τη συγχώνευση των S3 και S4, η πιθανότητα του συγχωνευµένου συµβόλου είχε τεθεί στην η θέση (γραµµή) και όχι την 3 η που διαλέξαµε ανωτέρω. Επίσης, θα µπορούσε να προκύψει για πηγή 4 συµβόλων και συνάρτηση πιθανότητας µάζας {2,5 2,5 2,5 2,5}. Άσκηση 3 Βασίλης Ζορκάδης 9

21 ΕΑΠ ΠΛΗ22 ίδεται διακριτή πηγή, η οποία παράγει 7 διαφορετικά σύµβολα, τα Α, Β, Γ,, Ε, Ζ και Η µε τις ακόλουθες πιθανότητες, αντίστοιχα: {/5, /5, /3, /5, /5, /5, /5}.. Ζητείται να σχηµατιστεί δυαδικός κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Ηuffman. 2. Ζητείται να σχηµατιστεί δυαδικός κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Fano. 3. Ζητείται να σχηµατιστεί 3-αδικός κώδικας σύµφωνα µε τον αλγόριθµο του Ηuffman για τις ανωτέρω πιθανότητες εµφάνισης των συµβόλων. 4. Επίσης, ζητείται 5. Να συγκριθούν οι κώδικες που προκύπτουν στα ερωτήµατα και 2 ως προς την επίδοσή τους. Απάντηση. Κώδικας Huffman µε δύο κωδικά σύµβολα Σύµβολα Κώδικας Γ /3 /3 /3 /3 2/5 9/5 () Α /5 /5 /5 4/5 /3 () 2/5 () Ε /5 /5 /5 /5 () 4/5 () Β /5 2/5 2/5 () /5 () /5 /5 () 2/5 () Ζ /5 () /5 () Η /5 () 2. Τα σύµβολα της πηγής δίνονται σε τάξη φθίνουσας πιθανότητας (δείτε τον πίνακα). Χωρίζονται δε σε οµάδες και υποοµάδες ως ακολούθως: Τα δύο πρώτα σύµβολα περιλαµβάνονται στην η οµάδα και τα υπόλοιπα στη 2 η οµάδα. Επιλέγουµε το ως το πρώτο κωδικό σύµβολο των κωδικών λέξεων της ης οµάδας και το για τις κωδικές λέξεις της 2 ης οµάδας. Η πρώτη οµάδα χωρίζεται σε 2 υποοµάδες µε ένα σύµβολο η πρώτη και ένα η δεύτερη. Επιλέγουµε και πάλι το για την η υποοµάδα και το για τη 2. Έτσι καταλήγουµε στην κωδική λέξη του Γ, η οποία είναι η κοκ. Κώδικας Fano Σύµβολα Πιθανότητες Κώδικας Βασίλης Ζορκάδης 2

22 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Γ /3 Α /5 Ε /5 Β /5 /5 Ζ /5 Η /5 3. Κώδικας Huffman µε τρία κωδικά σύµβολα Σύµβολα S Γ /3 /3 7/5 () S 2 Α /5 /5 /3 () 2 S 3 Ε /5 /5 () /5 (2) S 4 Β /5 3/5 () 2 S 5 /5 () /5 (2) S 6 Ζ /5 () S 7 Η /5 (2) 2 Κώδικας 4. Για τον υπολογισµό της απόδοσης των κωδίκων, υπολογίζουµε πρώτα την εντροπία της πηγής: 7 H ( S) p log p log 2 log 4 log 2,5 bts / symbol Ακολούθως υπολογίζουµε το µέσο µήκος των κωδικών λέξεων για κάθε περίπτωση και την αντίστοιχη απόδοση. υαδικός κώδικας Huffman 7 p l 2 5 Κατά συνέπεια a ( 7 H ( S ) p l ) log ,5 2,53 υαδικός κώδικας Fano 7 p l 2 5 Κατά συνέπεια a ( 7 H ( S ) p l ) log ,5 2,53 2,53, ,53,9868. Βασίλης Ζορκάδης 2

23 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Παρατηρούµε ότι οι δυαδικοί κώδικες είναι σχεδόν άριστοι. ΠΗΓΕΣ MARKOFF Οι πηγές Markoff αποτελούν µοντέλα µελέτης πηγών µε µνήµη (δείτε την ενότητα 2.2 του βιβλίου). Χαρακτηρίζονται από το βάθος της µνήµης ή την τάξη της στατικής µαρκοβιανής που την αναπαριστά και τον πίνακα µετάβασης. Οι πηγές Markoff, lλαµβάνοντας υπόψη την εξάρτηση που υφίσταται στις πιθανότητες εκποµπής διαδοχικών συµβόλων, οδηγούν σε αποδοτικότερη κωδικοποίηση πηγής. Αυτό επιτυγχάνεται µε δύο τρόπους: είτε µε την κωδικοποίηση ακολουθιών συµβόλων της πηγής µήκους ίσου µε την τάξη της µαρκοβιανής αλυσίδας που χρησιµοποιείται για τη µοντελοποίηση ης πηγής µε µνήµη είτε µε τη δηµιουργία ξεχωριστών κωδίκων για κάθε δυνατή κατάσταση της πηγής µε αποτέλεσµα διαφορετικές κωδικές λέξεις για κάθε ένα από τα σύµβολα της πηγής ανάλογα µε την κατάσταση από την οποία εκπέµπεται. Εποµένως, τα ερωτήµατα που µπορούν να τεθούν σε ασκήσεις είναι η εύρεση των πιθανοτήτων εκποµπής των συµβόλων της πηγής, Στις ακόλουθες ασκήσεις, τα ερωτήµατα αυτά απαντώνται µε υποδειγµατικό τρόπο. Άσκηση 4 Μια διακριτή πηγή µε µνήµη εκπέµπει τα σύµβολα φ, χ, ψ και ψ. Η παραγωγή των συµβόλων σχηµατίζει µια στατική Μαρκοβιανή αλυσίδα πρώτης τάξης, η οποία χαρακτηρίζεται από τον ακόλουθο πίνακα µετάβασης:,2,2,6,4,,4, P.,5,3,2,4,4,2 Ζητείται να υπολογιστούν. Οι πιθανότητες παραγωγής των συµβόλων φ, χ, ψ και ω. 2. Η εντροπία της πηγής. 3. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο µηνυµάτων αποτελούµενων από δύο σύµβολα. 4. Ο πλεονασµός, ο πλεονασµός εξάρτησης και ο ολικός πλεονασµός της διακριτής πηγής. Βασίλης Ζορκάδης 22

24 Απάντηση ΕΑΠ ΠΛΗ22. Για τον υπολογισµό των πιθανοτήτων παραγωγής των δεδοµένων συµβόλων καταστρώνουµε και επιλύουµε σύστηµα πέντε εξισώσεων µε τέσσερις αγνώστους, όπως στην άσκηση αυτοαξιολόγησης 2.8 και το παράδειγµα 2.. Θεωρώντας π p(φ), π 2 p(χ), π 3 p(ψ), π 4 p(ω), έχουµε () π π P(φ/φ)+π 2 P(φ/χ)+π 3 P(φ/ψ) + π 4 P(φ/ω) π 2 (4/)+ π 3 (5/)+π 4 (4/), (2)π 2 π P(χ/φ)+π 2 P(χ/χ)+π 3 P(χ/ψ)+π 4 P(χ/ω)π (2/)+π 2 (/)+π 3 (3/)+π 4 (4/), (3) π 3 π P(ψ/φ)+ π 2 P(ψ/χ)+ π 3 P(ψ/ψ)+ π 4 P(ψ/ω) π (2/)+π 2 (4/)+π 4 (2/), (4)π 4 π P(ω/φ)+π 2 P(ω/χ)+π 3 P(ω/ψ)+π 4 P(ω/ω)π (6/)+π 2 (/)+π 3 (2/), (5)π + π 2 + π 3 + π 4. Αντικαθιστώντας την εξίσωση () σε όλες τις άλλες λαµβάνουµε το ακόλουθο σύστηµα 4 εξισώσεων µε 3 αγνώστους: (α) 82π 2 4 π π 4, (β) 9π 3 48 π π 4, (γ) 76π 4 34 π 2 +5 π 3, (δ) 4π π π 4. Από 5x(β)+9x(γ) και από 5x(α)+4x(δ) (για να εξαλείψουµε το π 3 ) λαµβάνουµε τις ακόλουθες δύο εξισώσεις µε δύο αγνώστους που µας επιτρέπουν να υπολογίσουµε τα π 2 και π 4 : 544π 4 546π 2 και 79π 2-6π 4 4. Από τις 2 αυτές εξισώσεις λαµβάνουµε π 2,2454 και π 4,2463. Από τη (β) µπορούµε να λάβουµε π 3,275 και τέλος π, Για τον υπολογισµό της εντροπίας της πηγής Markoff εφαρµόζουµε τους τύπους 2.2. και 2.3 του βιβλίου (σελ. 73). Η εντροπία των συµβόλων που εκπέµπεται από κάθε κατάσταση δίνεται κατωτέρω: Η(Κ )--,2log,2-,2log,2-,6log,6,379 Η(Κ 2 )-,4λογ,4-,log,-,4log,4-,log,,729 Η(Κ 3 )-,5λογ,5-,3log,3--,2log,2,4854 Η(Κ 4 )-,4λογ,4-,4log,4-,2log,2-,529 Βασίλης Ζορκάδης 23

25 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Για να υπολογίσουµε την εντροπία της πηγής αρκεί να υπολογίσουµε τη µέση τιµή των ανωτέρω, λαµβάνοντας υπόψη και τη βαρύτητα καθεµιάς κατάστασης (δηλαδή την πιθανότητά της): Η(S),37x,379 +,2454x,729 +,275x,4854 +,2463x,529,57 bts/symbol. 3. Πρώτα πρέπει να υπολογίσουµε τις πιθανότητες όλων των δυνατών µηνυµάτων µήκους δύο συµβόλων. Κατόπιν µπορούµε να εφαρµόσουµε τον τύπο 2.4 του βιβλίου (σελ. 73) για τον υπολογισµό της ζητούµενης µέσης ποσότητας πληροφορίας. Για τον υπολογισµό της πιθανότητας του µηνύµατος (φ,χ), η οποία είναι συνδυασµένη πιθανότητα, αρκεί να πολλαπλασιάσουµε την πιθανότητα p(φ) µε την πιθανότητα P(χ/φ), δηλαδή p(m 2 ) p(φ,χ)π P 2 π P(χ/φ),6. Κατά τον ίδιο τρόπο υπολογίζουµε και τις πιθανότητες των υπόλοιπων 5 µηνυµάτων: p(m ) p(φ,φ)π P π P(φ/φ), p(m 3 ) p(φ,ψ)π P 3 π P(ψ/φ),6, p(m 4 ) p(φ,ω)π P 4 π P(ω/φ),842, p(m 5 ) p(χ,φ)π 2 P 2 π 2 P(φ/χ),986, p(m 6 ) p(χ,χ)π 2 P 22 π 2 P(χ/χ),2454, p(m 7 ) p(χ,ψ)π 2 P 23 π 2 P(ψ/χ),986, p(m 8 ) p(χ,ω)π 2 P 24 π 2 P(ω/χ),2454, p(m 9 ) p(ψ,φ)π 3 P 3 π 3 P(φ/ψ),375, p(m ) p(ψ,χ)π 3 P 32 π 3 P(χ/ψ),6225, p(m ) p(ψ,ψ)π 3 P 33 π 3 P(ψ/ψ), p(m 2 ) p(ψ,ω)π 3 P 34 π 3 P(ω/ψ),45, p(m 3 ) p(ω,φ)π 4 P 4 π 4 P(φ/ω),9852, p(m 4 ) p(ω,χ)π 4 P 42 π 4 P(χ/ω),9852, p(m 5 ) p(ω,ψ)π 4 P 43 π 4 P(ψ/ω),4926, p(m 6 ) p(ω,ω)π 4 P 44 π 4 P(ω/ω). Εποµένως, Η(M)- p(m )log p(m )- p(m 2 )log p(m 2 )- - p(m 6 )log p(m 6 ) 3,49 bts/message Βασίλης Ζορκάδης 24

26 ΕΑΠ ΠΛΗ22 4. Για τον υπολογισµό του πλεονασµού, του πλεονασµού εξάρτησης και του ολικού πλεονασµού (τύποι 2.7 και 2.8 του βιβλίου, σελ. 74), υπολογίζουµε πρώτα την εντροπία πηγής χωρίς µνήµη. Η χωρίς µνήµη (S) -,37log,37-,2454log,2454-,275log275-,2463log,2463,987 Η µέγιστη εντροπία της πηγής χωρίς µνήµη είναι βεβαίως 2, αφού έχουµε 4 σύµβολα. Εποµένως, red-(,987/2),6, red εξ -(,57/,987),236 και red ολ -(,57/2),242. Άσκηση 5 Μια πηγή Markoff εκπέµπει τα σύµβολα χ, ψ και ω. Η πηγή χαρακτηρίζεται από τον ακόλουθο πίνακα µετάβασης (Μαρκοβιανή αλυσίδα πρώτης τάξης):,5 P,5,5,25,5,5.,25 Ζητείται να υπολογιστούν. Η εντροπία της πηγής. 2. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο µηνυµάτων αποτελούµενων από δύο σύµβολα. 3. Ο πλεονασµός, ο πλεονασµός εξάρτησης και ο ολικός πλεονασµός της διακριτής πηγής. Απάντηση Για τον υπολογισµό των πιθανοτήτων παραγωγής των χ, ψ και ω καταστρώνουµε και επιλύουµε σύστηµα τεσσάρων εξισώσεων µε τρεις αγνώστους, κατά ανάλογο τρόπο µε την άσκηση αυτοαξιολόγησης 2.8 και το παράδειγµα 2.. Θεωρώντας π p(χ), π 2 p(ψ) και π 3 p(ω), έχουµε () π π P(χ/χ)+π 2 P(χ/ψ)+π 3 P(χ/ω) π (,5)+ π 2 ()+ π 3 (,5), (2)π 2 π P(ψ/χ)+π 2 P(ψ/ψ)+π 3 P(ψ/ω)π ()+π 2 (,5)+π 3 (,25), (3) π 3 π P(ω/χ)+ π 2 P(ω/ψ)+ π 3 P(ω/ω) π (,5)+π 2 (,5)+π 3 (,25), (4)π + π 2 + π 3. Βασίλης Ζορκάδης 25

27 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Από την () λαµβάνουµε,5π,5 π 3 και εποµένως π π 3 και από τη (2),5π 2,25 π 3 και εποµένως 2π 2 π 3. Η (3) δεν µας προσφέρει κάτι. Αντικαθιστώντας τα αποτελέσµατα αυτά στην (4) λαµβάνουµε π 3 +,5 π 3 + π 3, δηλαδή π 3,4 και εποµένως π,4 και π 2,2. 5. Για τον υπολογισµό της εντροπίας της πηγής Markoff εφαρµόζουµε τους τύπους 2.2. και 2.3 του βιβλίου (σελ. 73). Η εντροπία των συµβόλων που εκπέµπεται από κάθε κατάσταση δίνεται κατωτέρω: Η(Κ )-,5log,5--,5log,5, Η(Κ 2 ) - -,5log,5-,5log,5, Η(Κ 3 )-,5log,5-,25log,25-,25log,25,5, Για να υπολογίσουµε την εντροπία της πηγής αρκεί να υπολογίσουµε τη µέση τιµή των ανωτέρω, λαµβάνοντας υπόψη και τη βαρύτητα καθεµιάς κατάστασης (δηλαδή την πιθανότητά της): Η(S),4x +,2x +,4x,5,2 bts/symbol. 6. Πρώτα πρέπει να υπολογίσουµε τις πιθανότητες όλων των δυνατών µηνυµάτων µήκους δύο συµβόλων. Κατόπιν µπορούµε να εφαρµόσουµε τον τύπο 2.4 του βιβλίου (σελ. 73) για τον υπολογισµό της ζητούµενης µέσης ποσότητας πληροφορίας. Για τον υπολογισµό της πιθανότητας του µηνύµατος (χ,χ), η οποία είναι συνδυασµένη πιθανότητα, αρκεί να πολλαπλασιάσουµε την πιθανότητα p(χ) µε την πιθανότητα P(ψ/χ), δηλαδή p(m ) p(χ,χ)π P π P(χ/χ),4x,5,2. Κατά τον ίδιο τρόπο υπολογίζουµε και τις πιθανότητες των υπόλοιπων 8 µηνυµάτων. Έτσι λοιπόν λαµβάνουµε: p(m ) p(χ,χ)π P π P(χ/χ),2, p(m 2 ) p(χ,ψ)π P 2 π P(ψ/χ), p(m 3 ) p(χ,ω)π P 3 π P(ω/χ),2, p(m 4 ) p(ψ,χ)π 2 P 2 π 2 P(χ/ψ), p(m 5 ) p(ψ,ψ)π 2 P 22 π 2 P(ψ/ψ),, p(m 6 ) p(ψ,ω)π 2 P 23 π 2 P(ω/ψ),, p(m 7 ) p(ω,χ)π 3 P 3 π 3 P(χ/ω),2, p(m 8 ) p(ω,ψ)π 3 P 32 π 3 P(ψ/ω),, Βασίλης Ζορκάδης 26

28 ΕΑΠ ΠΛΗ22 p(m 9 ) p(ω,ω)π 3 P 33 π 3 P(ω/ω),. Εποµένως, Η(M)- p(m )log p(m )- p(m 2 )log p(m 2 )- - p(m 9 )log p(m 9 ) 2,72 bts/message Ισχύει ακόµα(δείτε σελίδα 25 του βιβλίου): Η(Μ)Η(Χ,Υ) Η(Χ)+Η(S) Η χωρίς µνήµη (S)+Η(S),52+,22,72 bts/message 7. Για τον υπολογισµό του πλεονασµού, του πλεονασµού εξάρτησης και του ολικού πλεονασµού (τύποι 2.7 και 2.8 του βιβλίου, σελ. 74), υπολογίζουµε πρώτα την εντροπία πηγής χωρίς µνήµη. Η χωρίς µνήµη (S)-,4log,4-,2log,2-,4log,4,52 bts/symbol Η µέγιστη εντροπία της πηγής χωρίς µνήµη είναι log3,585 bts, αφού έχουµε 3 σύµβολα. Εποµένως, red-(,52/,585),4, red εξ -(,2/,52),2 και red ολ -(,2/,585),243. Άσκηση 6 Μια πηγή Markoff εκπέµπει τα σύµβολα α, β και γ. Η πηγή χαρακτηρίζεται από τον ακόλουθο πίνακα µετάβασης (Μαρκοβιανή αλυσίδα πρώτης τάξης): P Ζητείται να υπολογιστούν 5. Οι πιθανότητες εκποµπής των συµβόλων α, β και γ, δηλαδή οι p(α), p(β) και p(γ). 6. Η εντροπία της πηγής. 7. Το µέσο πληροφορικό περιεχόµενο µηνυµάτων αποτελούµενων από δύο σύµβολα. 8. Ο πλεονασµός, ο πλεονασµός εξάρτησης και ο ολικός πλεονασµός της διακριτής πηγής. Απάντηση. Για τον υπολογισµό των πιθανοτήτων παραγωγής των α, β και γ καταστρώνουµε και επιλύουµε σύστηµα τεσσάρων εξισώσεων µε τρεις αγνώστους, κατά ανάλο- Βασίλης Ζορκάδης 27

29 ΕΑΠ ΠΛΗ22 γο τρόπο µε την άσκηση αυτοαξιολόγησης 2.8 και το παράδειγµα 2.. Θεωρώντας π p(α), π 2 p(β) και π 3 p(γ), έχουµε () π π P(α/α)+π 2 P(α/β)+π 3 P(α/γ) π (,25)+ π 2 (,25)+ π 3 (,5), (2) π 2 π P(β/α)+π 2 P(β/β)+π 3 P(β/γ)π (,25)+π 2 (,5)+π 3 (,5), (3) π 3 π P(γ/α)+ π 2 P(γ/β)+ π 3 P(γ/γ) π (,5)+π 2 (,25)+π 3 (), (4)π + π 2 + π 3. Από την (3) λαµβάνουµε: π 3,5π +,25π 2. Αντικαθιστώντας το αποτέλεσµα αυτό στις άλλες εξισώσεις (), (2) και (4) λαµβάνουµε το ακόλουθο σύστηµα 3 εξισώσεων µε 2 αγνώστους: (α) π π,25+ π 2,25+π 3 (,5),25π +,25π 2 +(,5)(,5π +,25π 2 ),5π +,375π 2, δηλαδή,5π,375 π 2, (β) π 2,25π +,5π 2 +(,5)(,5π +,25π 2 ),5π +,625π 2, δηλαδή,375π 2,5π, (γ) π + π 2 +,5π +,25π 2,5π +,25π 2. Από τις (α και γ) ή (β και γ) λαµβάνουµε,5π +,25π 2,25π 2 +,25π 2 2,375π 2 και εποµένως π 2,42, π,36 και π 3, Για τον υπολογισµό της εντροπίας της πηγής Markoff εφαρµόζουµε τους τύπους 2.2. και 2.3 του βιβλίου (σελ. 73). Η εντροπία των συµβόλων που εκπέµπεται από κάθε κατάσταση δίνεται κατωτέρω: Η(Κ )-,25log,25-,25log,25-,5log,5,5, Η(Κ 2 ) -,25log,25-,5log,5-,25log,25,5, Η(Κ 3 )-,5log,5-,5log,5-, Για να υπολογίσουµε την εντροπία της πηγής αρκεί να υπολογίσουµε τη µέση τι- µή των ανωτέρω, λαµβάνοντας υπόψη και τη βαρύτητα καθεµιάς κατάστασης (δηλαδή την πιθανότητά της): Η(S),36x,5 +,42x,5 +,263x,3685 bts/symbol. 3. Πρώτα πρέπει να υπολογίσουµε τις πιθανότητες όλων των δυνατών µηνυµάτων µήκους δύο συµβόλων. Κατόπιν µπορούµε να εφαρµόσουµε τον τύπο 2.4 του βιβλίου (σελ. 73) για τον υπολογισµό της ζητούµενης µέσης ποσότητας πληροφορίας. Βασίλης Ζορκάδης 28

30 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Για τον υπολογισµό της πιθανότητας του µηνύµατος (α,β), η οποία είναι συνδυασµένη πιθανότητα, αρκεί να πολλαπλασιάσουµε την πιθανότητα p(α) µε την πιθανότητα P(β/α), δηλαδή p(m 2 )p(α,β)π P 2 π P(β/α),36x,25,75. Κατά τον ίδιο τρόπο υπολογίζουµε και τις πιθανότητες των υπόλοιπων 8 µηνυµάτων: p(m ) p(α,α)π P π P(α/α),75, p(m 3 ) p(α,γ)π P 3 π P(γ/α),58, p(m 4 ) p(β,α)π 2 P 2 π 2 P(α/β),5, p(m 5 ) p(β,β)π 2 P 22 π 2 P(β/β),2, p(m 6 ) p(β,γ)π 2 P 23 π 2 P(γ/β),5, p(m 7 ) p(γ,α)π 3 P 3 π 3 P(α/γ), 35, p(m 8 ) p(γ,β)π 3 P 32 π 3 P(β/γ),35, p(m 9 ) p(γ,γ)π 3 P 33 π 3 P(γ/γ). Εποµένως, Η(M)- p(m )log p(m )- p(m 2 )log p(m 2 )- - p(m 9 )log p(m 9 ) 2,93 bts/message 4. Για τον υπολογισµό του πλεονασµού, του πλεονασµού εξάρτησης και του ολικού πλεονασµού (τύποι 2.7 και 2.8 του βιβλίου, σελ. 74), υπολογίζουµε πρώτα την εντροπία πηγής χωρίς µνήµη. Η χωρίς µνήµη (S)-,36log,36-,42log,42-,263log,263,525+,525+,5,56 bts/symbol Η µέγιστη εντροπία της πηγής χωρίς µνήµη είναι,585 bts, αφού έχουµε 3 σύµβολα. Εποµένως, red-(,56/,585),6, red εξ -(,3685/,56),23 και red ολ -(,3685/,585),37. Άσκηση 7 ίδεται ο πίνακας µετάβασης τριών καταστάσεων στατικής πηγής Markoff ης τάξης, η οποία παράγει τα σύµβολα φ, χ και ψ: U n U n+ S S 2 S 3 S P /2 P 2 /4 P 3 /4 S 2 P 2 /4 P 22 /2 P 23 /4 Βασίλης Ζορκάδης 29

31 ΕΑΠ ΠΛΗ22 S 3 P 3 P 32 /2 P 33 /2 Συµβολίζουµε µε S, S 2, S 3, τις τρεις καταστάσεις της πηγής, µε U n την κατάσταση που βρίσκεται η πηγή τη χρονική στιγµή n,2,, και µε [P j ] τις στατικές πιθανότητες µετάβασης, για κάθε χρονική στιγµή n, από την κατάσταση S στη κατάσταση S j. ( είτε την κατωτέρω επεξήγηση!) Σχεδιάζουµε τρεις δυαδικούς κώδικες C, C 2, C 3 (ένα για κάθε µία από τις καταστάσεις S, S 2 και S 3 ), αποτελούµενους από τρεις κωδικές λέξεις ο καθένας, όσες και τα σύµβολα της πηγής (δείτε και πάλι την κατωτέρω επεξήγηση). Έτσι, για κάθε σύµβολο της πηγής έχουµε σε κάθε έναν από τους τρεις κώδικες ενδεχοµένως διαφορετική κωδική λέξη, η οποία και χρησιµοποιείται σύµφωνα µε την εκάστοτε κατάσταση της πηγής. Με βάση αυτή τη µέθοδο κωδικοποίησης της στατικής πηγής Markoff, υιοθετούµε τις ακόλουθες αρχές: Για κάθε χρονική στιγµή n και παρoύσα κατάσταση U n S, επιλέγουµε το κώδικα C που αντιστοιχεί στη κατάσταση S, Στέλνουµε την κωδική λέξη c j του κώδικα C που αντιστοιχεί στο j, εκτελώντας συγχρόνως µετάβαση στην κατάσταση U n+ S j, Επαναλαµβάνουµε τα παραπάνω βήµατα για το επόµενο σύµβολο, κοκ. Ζητούνται τα ακόλουθα: α) Σχεδιάστε κατά Huffman τους τρεις δυαδικούς κώδικες C, C 2, C 3, και υπολογίστε το µέσο µήκος της κωδικής λέξης του επόµενου συµβόλου, υποθέτοντας ότι η κατάσταση προέλευσης είναι U n S,,2,3. β) Ποιος είναι ο µέσος αριθµός δυαδικών ψηφίων κωδικοποίησης για κάθε σύµβολο της πηγής? γ) Πώς σχετίζεται το τελευταίο µε την εντροπία Η(U) της πηγής (αλυσίδας) Markoff? δ) Ο πλεονασµός, ο πλεονασµός εξάρτησης και ο ολικός πλεονασµός της διακριτής πηγής. (Επεξήγηση: Ο µηχανισµός εναλλαγής των τριών καταστάσεων εικονίζεται στο ακόλουθο διάγραµµα. Σε κάθε χρονική στιγµή n, η µετάβαση από µία κατάσταση U n S στην επόµενη U n+ S j συνοδεύεται από την εκποµπή ενός εκ των τριών συµβόλων, φ, χ, ψ. / /2 S φ /4 /4 S 2 χ /4 /2 S 3 ψ /2 Σύµφωνα και µε τον πίνακα µετάβασης, όταν είναι γνωστή η κατάσταση προέλευσης U n S, τα τρία σύµβολα φ, χ, ψ, που εκπέµπονται εν δυνάµει, εκπέµπονται µε αντί- Βασίλης Ζορκάδης 3

32 ΕΑΠ ΠΛΗ22 στοιχες πιθανότητες P j, j, 2, 3, και οδηγούν την επόµενη χρονική στιγµή n+ στην αντίστοιχη κατάσταση προορισµού U n+ S j. Παρατηρείστε ότι, ανεξάρτητα από τη κατάσταση προέλευσης U n S, το σύµβολο (φ ή χ ή ψ) που εκπέµπεται κατά τη µετάβαση, ορίζεται µόνον από την κατάσταση προορισµού U n+ S j. Οι πιθανότητες µετάβασης [P j ] παίζουν σηµαντικό ρόλο στον τρόπο µε τον οποίο ο µηχανισµός εναλλαγής των καταστάσεων αντανακλάται στη σειρά συµβόλων που παράγεται από την πηγή Markoff. Παρατηρείστε στο συγκεκριµένο παράδειγµα ότι επειδή η πιθανότητα µετάβασης P 3 Pr [S /S 3 ] από την κατάσταση S 3, στην κατάσταση S είναι µηδενική, το σύµβολο φ δεν εκπέµπεται ποτέ µετά το σύµβολο ψ. Άρα οι πιθανότητες µετάβασης [P j ] παίζουν σηµαντικό ρόλο στον τρόπο µε τον οποίο ο µηχανισµός εναλλαγής των καταστάσεων της πηγής Markoff πρέπει να κωδικοποιηθεί για να επιτύχουµε βέλτιστη συµπύκνωση/συµπίεση. Για να επιτύχουµε βέλτιστη επίδοση, δηλαδή µεγιστοποίηση του επιπέδου συµπίεσης της πηγής, σχεδιάζουµε κατά κανόνα τρεις δυαδικούς κώδικες C, C 2, C 3 (ένα για κάθε µία από τις καταστάσεις S, S 2 και S 3 ), έτσι ώστε ο συνολικός κώδικας να παράγει, αντίστοιχα µε τη σειρά καταστάσεων της πηγής, δηλαδή αντίστοιχα µε τη σειρά των παραγοµένων συµβόλων φ, χ, ψ, µια σειρά δυαδικών ψηφίων. Σύµφωνα µε τα παραπάνω, ο κώδικας C [c, c 2, c 3 ] ορίζεται από τις πιθανότητες µετάβασης [P j ] της κατάστασης S, ο κώδικας C 2 [c 2, c 22, c 23 ] από τις πιθανότητες µετάβασης [P 2j ] της κατάστασης S 2, και ο κώδικας C 3 [c 3, c 32, c 33 ] από τις πιθανότητες µετάβασης [P 3j ] της κατάστασης S 3. Παρατηρείστε ότι τα σύµβολα φ, χ, ψ, κωδικοποιούνται ενδεχοµένως µε διαφορετικές κωδικές λέξεις ανάλογα µε την κατάσταση προέλευσης S, S 2, S 3.) Απάντηση: (α) Για λόγους ευκολίας, χρησιµοποιούµε το συµβολισµό του Τόµου Α, του βιβλίου Θεωρίας της Πληροφορίας & Κωδικοποίησης, σελ Από τον δεδοµένο πίνακα µετάβασης της στατικής πηγής U n U n+ S S 2 S 3 S P /2 P 2 /4 P 3 /4 S 2 P 2 /4 P 22 /2 P 23 /4 S 3 P 3 P 32 /2 P 33 /2 Markoff ης τάξης, η οποία εκπέµπει τα τρία σύµβολα, φ, χ και ψ, µπορούµε να υπολογίσουµε τις [p, p 2, p 3 ], οι οποίες συµβολίζουν τις πιθανότητες των τριών καταστάσεων της πηγής, S, S 2 και S 3. Βασίλης Ζορκάδης 3

33 ΕΑΠ ΠΛΗ22 Από την περιγραφή της στατικής πηγής Markoff ης τάξης, γνωρίζουµε ότι κάθε µετάβαση από µία κατάσταση U n στην επόµενη U n+, συνοδεύεται από την εκποµπή ε- νός εκ των τριών συµβόλων, φ, χ, ψ. Η παρoούσα κατάσταση U n S συνδέεται µε την εκποµπή του τελευταίου παραχθέντος συµβόλου Χ n, ενώ η επόµενη κατάσταση U n+ S j χαρακτηρίζεται από την εκποµπή του εποµένου συµβόλου Χ n+. Οι πιθανότητες εκποµπής των τριών συµβόλων εξαρτώνται από τη κατάσταση που βρίσκεται η πηγή σε δεδοµένη χρονική στιγµή n. εδοµένου ότι η πηγή Markoff που µας δίνεται είναι ης τάξης, καθώς επίσης και στατική, ένας τρόπος κωδικοποίησης που αποδεικνύεται αποτελεσµατικός είναι να σχεδιασθούν τρεις διαφορετικοί δυαδικοί κώδικες C, C 2, και C 3, ένας για κάθε µία από τις καταστάσεις S, S 2 και S 3. Με βάση τις πιθανότητες µετάβασης [P j ], και εφαρµόζοντας τον αλγόριθµο Huffman για κάθε προηγούµενη (η παρούσα) κατάσταση U n S (S, S 2, S 3 ) χωριστά, έχουµε: S Κώδικας Huffman C l j c P ½ ½ () c 2 P 2 ¼ () ½ () 2 c 3 P 3 ¼ () 2 S 2 Κώδικας Huffman C 2 l j c 2 P 2 ¼ () ½ () 2 c 22 P 22 ½ ½ () c 23 P 23 ¼ () 2 S 3 Κώδικας Huffman C 3 l j c 3 P c 32 P 32 ½ () c 33 P 33 ½ () Άρα, το κατά Huffman µέσο µήκος της κωδικής λέξης του επόµενου συµβόλου, για τις τρεις καταστάσεις S, S 2, και S 3, υποθέτοντας ότι η προηγούµενη κατάσταση είναι δεδοµένη, είναι:,3,5,l E[l j / U n S ] j l P j,5 2 δυαδικά ψηφία για κάθε σύµβολο. j,, 3 β) Ο µέσος αριθµός δυαδικών ψηφίων κωδικοποίησης για κάθε σύµβολο της πηγής είναι ο µέσος όρος L του L, µε βάση τις στατικές πιθανότητες [p, p 2, p 3 ], των τριών καταστάσεων S3, S 2, S 3 : L E[L ] pe[l j / U n S ]. Οι στατικές πιθανότητες [p, p 2, p 3 ], υπολογίζονται µε βάση τη σχέση (σελ. 7 του βιβλίου): Βασίλης Ζορκάδης 32

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 4: Διακριτή πηγή πληροφορίας χωρίς μνήμη. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 4: Διακριτή πηγή πληροφορίας χωρίς μνήμη. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής Θεωρία Πληροφορίας Διάλεξη 4: Διακριτή πηγή πληροφορίας χωρίς μνήμη Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής 1 Ατζέντα Διακριτή πηγή πληροφορίας χωρίς μνήμη Ποσότητα πληροφορίας της πηγής Κωδικοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα ΙΙ

Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα ΙΙ Τηλεπικοινωνιακά Συστήματα ΙΙ Διάλεξη 11: Κωδικοποίηση Πηγής Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής 1 Ατζέντα 1. Αλγόριθμοι κωδικοποίησης πηγής Αλγόριθμος Fano Αλγόριθμος Shannon Αλγόριθμος Huffman

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 5: Διακριτή πηγή πληροφορίας με μνήμη. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής

Θεωρία Πληροφορίας. Διάλεξη 5: Διακριτή πηγή πληροφορίας με μνήμη. Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής Θεωρία Πληροφορίας Διάλεξη 5: Διακριτή πηγή πληροφορίας με μνήμη Δρ. Μιχάλης Παρασκευάς Επίκουρος Καθηγητής 1 Ατζέντα 1. Διακριτές πηγές πληροφορίας με μνήμη Μαρκοβιανές αλυσίδες Τάξη μακροβιανών αλυσίδων

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Θ.Ε. ΠΛΗ22 (2012-13) ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ #4. Έκδοση v2 με διόρθωση τυπογραφικού λάθους στο ερώτημα 6.3 Στόχος: Βασικό στόχο της 4 ης εργασίας αποτελεί η εξοικείωση με τα μέτρα ποσότητας πληροφορίας τυχαίων

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 3 : Πηγές Πληροφορίας Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 3 : Πηγές Πληροφορίας Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Κεφάλαιο 3 : Πηγές Πληροφορίας Χρήστος Ξενάκης Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Περιεχόμενα Διακριτές Πηγές Πληροφορίας χωρίς μνήμη Ποσότητα πληροφορίας της πηγής Κωδικοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Θ.Ε. ΠΛΗ (0-3) ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ #4 Στόχος : Βασικό στόχο της 4 ης εργασίας αποτελεί η εξοικείωση με τα μέτρα ποσότητας πληροφορίας τυχαίων μεταβλητών (Κεφάλαιο ), τις σχετικές έννοιες και τα μέτρα διακριτών

Διαβάστε περισσότερα

( ) log 2 = E. Σεραφείµ Καραµπογιάς

( ) log 2 = E. Σεραφείµ Καραµπογιάς Παρατηρούµε ότι ο ορισµός της Η βασίζεται στη χρονική µέση τιµή. Για να ισχύει ο ορισµός αυτός και για µέση τιµή συνόλου πρέπει η πηγή να είναι εργοδική, δηλαδή H ( X) ( ) = E log 2 p k Η εντροπία µιας

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 2 Πληροφορία και εντροπία

Κεφάλαιο 2 Πληροφορία και εντροπία Κεφάλαιο 2 Πληροφορία και εντροπία Άσκηση. Έστω αλφάβητο Α={0,} και δύο πηγές p και q. Έστω οτι p(0)=-r, p()=r, q(0)=-s και q()=s. Να υπολογιστούν οι σχετικές εντροπίες Η(Α,p/q) και Η(Α,q/p). Να γίνει

Διαβάστε περισσότερα

Θεωρία πληροφοριών. Τεχνολογία Πολυµέσων 07-1

Θεωρία πληροφοριών. Τεχνολογία Πολυµέσων 07-1 Θεωρία πληροφοριών Εισαγωγή Αµοιβαία πληροφορία Εσωτερική πληροφορία Υπό συνθήκη πληροφορία Παραδείγµατα πληροφορίας Μέση πληροφορία και εντροπία Παραδείγµατα εντροπίας Εφαρµογές Τεχνολογία Πολυµέσων 07-

Διαβάστε περισσότερα

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Κεφάλαιο 3 : Πηγές Πληροφορίας Χρήστος Ξενάκης Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Περιεχόμενα Διακριτές Πηγές Πληροφορίας χωρίς μνήμη Ποσότητα πληροφορίας της πηγής Κωδικοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

Απαντήσεις σε απορίες

Απαντήσεις σε απορίες Ερώτηση Η µέση ποσότητα πληροφορίας κατά Shannon είναι Η(Χ)=-Σp(xi)logp(xi)...σελ 28 Στο παραδειγµα.3 στη σελιδα 29 στο τέλος δεν καταλαβαίνω πως γίνεται η εφαρµογή του παραπάνω τύπου ηλαδη δεν βλεπω συντελεστη

Διαβάστε περισσότερα

Σεραφείµ Καραµπογιάς. Πηγές Πληροφορίας και Κωδικοποίηση Πηγής 6.3-1

Σεραφείµ Καραµπογιάς. Πηγές Πληροφορίας και Κωδικοποίηση Πηγής 6.3-1 Ο αλγόριθµος Lempel-iv Ο αλγόριθµος Lempel-iv ανήκει στην κατηγορία των καθολικών universal αλγορίθµων κωδικοποίησης πηγής δηλαδή αλγορίθµων που είναι ανεξάρτητοι από τη στατιστική της πηγής. Ο αλγόριθµος

Διαβάστε περισσότερα

Κώδικες µεταβλητού µήκους

Κώδικες µεταβλητού µήκους 6 Κώδικες µεταβλητού µήκους Στο κεφάλαιο αυτό µελετώνται οι κώδικες µεταβλητού µήκους, στους οποίους όλες οι λέξεις δεν έχουν το ίδιο µήκος και δίνονται οι µέ- ϑοδοι Fano-Shannon και Huffman για την κατασκευή

Διαβάστε περισσότερα

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-4. 3 η ΟΣΣ

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-4. 3 η ΟΣΣ ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-4 3 η ΟΣΣ 08.02.205 Ν.Δημητρίου Σημείωση: Η παρουσίαση αυτή είναι συμπληρωματική της ύλης των βιβλίων (τόμος Β / μέρη Α,Β και τόμος Α ) καθώς και των 2 παρουσιάσεων στο study.eap.gr (oss3_plh22_digicomms_205,

Διαβάστε περισσότερα

Συμπίεση Δεδομένων

Συμπίεση Δεδομένων Συμπίεση Δεδομένων 2014-2015 Ρυθμός κωδικοποίησης Ένας κώδικας που απαιτεί L bits για την κωδικοποίηση μίας συμβολοσειράς N συμβόλων που εκπέμπει μία πηγή έχει ρυθμό κωδικοποίησης (μέσο μήκος λέξης) L

Διαβάστε περισσότερα

Αλγεβρικές παραστάσεις - Αναγωγή οµοίων όρων

Αλγεβρικές παραστάσεις - Αναγωγή οµοίων όρων Αλγεβρικές παραστάσεις - Αναγωγή οµοίων όρων 1. Μια παράσταση που περιέχει πράξεις µόνο µε αριθµούς, λέγεται αριθµητική παράσταση. Παράδειγµα: + + 1 =. είναι µια αριθµητική παράσταση, το αποτέλεσµα των

Διαβάστε περισσότερα

Α5. Όταν η ζήτηση για ένα αγαθό είναι ελαστική, τότε πιθανή αύξηση της τιµής του, θα οδηγήσει σε µείωση της καταναλωτικής δαπάνης για αυτό το αγαθό

Α5. Όταν η ζήτηση για ένα αγαθό είναι ελαστική, τότε πιθανή αύξηση της τιµής του, θα οδηγήσει σε µείωση της καταναλωτικής δαπάνης για αυτό το αγαθό ΑΡΧΕΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΜΑΘΗΜΑ ΕΠΙΛΟΓΗΣ ΟΛΩΝ ΤΩΝ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΕΩΝ ΙΑΓΩΝΙΣΜΑ 1 (για άριστα διαβασµένους) ΟΜΑ Α Α Να απαντήσετε στις επόµενες ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής A1. Σε γραµµική ΚΠ της µορφής Y =

Διαβάστε περισσότερα

Κωδικοποίηση Πηγής. Η λειτουργία ενός συστήματος επικοινωνίας (γενικό διάγραμμα):

Κωδικοποίηση Πηγής. Η λειτουργία ενός συστήματος επικοινωνίας (γενικό διάγραμμα): Κωδικοποίηση Πηγής Η λειτουργία ενός συστήματος επικοινωνίας (γενικό διάγραμμα): Coder Decoder Μεταξύ πομπού-καναλιού παρεμβάλλεται ο κωδικοποιητής (coder). Έργο του: η αντικατάσταση των συμβόλων πληροφορίας

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ» ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ 12) ΕΡΓΑΣΙΑ 4

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ» ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ 12) ΕΡΓΑΣΙΑ 4 ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ» ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ ) ΕΡΓΑΣΙΑ 4 Ηµεροµηνία αποστολής στον φοιτητή: 9 Φεβρουαρίου 5. Τελική ηµεροµηνία αποστολής από τον φοιτητή: Μαρτίου 5.

Διαβάστε περισσότερα

d k 10 k + d k 1 10 k d d = k i=0 d i 10 i.

d k 10 k + d k 1 10 k d d = k i=0 d i 10 i. Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων

Διαβάστε περισσότερα

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 4η διάλεξη (4η έκδοση, 11/3/2013)

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 4η διάλεξη (4η έκδοση, 11/3/2013) ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 4η διάλεξη (4η έκδοση, 11/3/2013) ηµήτρης-αλέξανδρος Τουµπακάρης Τµήµα ΗΜ&ΤΥ, Πανεπιστήµιο Πατρών 5 Μαρτίου 2013 ηµήτρης-αλέξανδρος Τουµπακάρης Προχωρηµένα

Διαβάστε περισσότερα

(365)(364)(363)...(365 n + 1) (365) k

(365)(364)(363)...(365 n + 1) (365) k ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-217: Πιθανότητες - Χειµερινό Εξάµηνο 2016 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης Λύσεις Τρίτης Σειράς Ασκήσεων Ηµεροµηνία Ανάθεσης : 21//2016 Ηµεροµηνία Παράδοσης :

Διαβάστε περισσότερα

5.1 Θεωρητική εισαγωγή

5.1 Θεωρητική εισαγωγή ΨΗΦΙΑΚΑ ΚΥΚΛΩΜΑΤΑ - ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΗ ΑΣΚΗΣΗ 5 ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ BCD Σκοπός: Η κατανόηση της µετατροπής ενός τύπου δυαδικής πληροφορίας σε άλλον (κωδικοποίηση/αποκωδικοποίηση) µε τη µελέτη της κωδικοποίησης BCD

Διαβάστε περισσότερα

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 7: Θεωρία πληροφορίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής

Τεχνολογία Πολυμέσων. Ενότητα # 7: Θεωρία πληροφορίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής Τεχνολογία Πολυμέσων Ενότητα # 7: Θεωρία πληροφορίας Διδάσκων: Γεώργιος Ξυλωμένος Τμήμα: Πληροφορικής Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα.

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΕΜΠΤΟ ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΕΜΠΤΟ ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΕΜΠΤΟ ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ 5. Εισαγωγή Ο σκοπός κάθε συστήματος τηλεπικοινωνιών είναι η μεταφορά πληροφορίας από ένα σημείο (πηγή) σ ένα άλλο (δέκτης). Συνεπώς, κάθε μελέτη ενός τέτοιου συστήματος

Διαβάστε περισσότερα

ΕΞΙΣΩΣΗ ΕΥΘΕΙΑΣ ΓΕΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ

ΕΞΙΣΩΣΗ ΕΥΘΕΙΑΣ ΓΕΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ ΕΞΙΣΩΣΗ ΕΥΘΕΙΑΣ ΓΕΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ Κάθε εξίσωση της µορφής α + β = γ όπου α + β 0 ( α, β όχι συγχρόνως 0) παριστάνει ευθεία. (Η εξίσωση λέγεται : ΓΡΑΜΜΙΚΗ) ΕΙ ΙΚΑ γ Αν α = 0 και β 0έχουµε =. ηλαδή µορφή = c.

Διαβάστε περισσότερα

2. Στοιχεία Πολυδιάστατων Κατανοµών

2. Στοιχεία Πολυδιάστατων Κατανοµών Στοιχεία Πολυδιάστατων Κατανοµών Είναι φανερό ότι έως τώρα η µελέτη µας επικεντρώνεται κάθε φορά σε πιθανότητες που αφορούν µία τυχαία µεταβλητή Σε αρκετές όµως περιπτώσεις ενδιαφερόµαστε να εξετάσουµε

Διαβάστε περισσότερα

Μηχανική ΙI Ροή στο χώρο των φάσεων, θεώρηµα Liouville

Μηχανική ΙI Ροή στο χώρο των φάσεων, θεώρηµα Liouville Τµήµα Π. Ιωάννου & Θ. Αποστολάτου 16/5/2000 Μηχανική ΙI Ροή στο χώρο των φάσεων, θεώρηµα Liouville Στη Χαµιλτονιανή θεώρηση η κατάσταση του συστήµατος προσδιορίζεται κάθε στιγµή από ένα και µόνο σηµείο

Διαβάστε περισσότερα

Δίαυλος Πληροφορίας. Δρ. Α. Πολίτης

Δίαυλος Πληροφορίας. Δρ. Α. Πολίτης Δίαυλος Πληροφορίας Η λειτουργία του διαύλου πληροφορίας περιγράφεται από: Τον πίνακα διαύλου μαθηματική περιγραφή. Το διάγραμμα διάυλου παραστατικός τρόπος περιγραφής. Πίνακας Διαύλου Κατασκευάζεται με

Διαβάστε περισσότερα

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ Ι (ΠΕΡΙΤΤΟΙ) Λυσεις Ασκησεων - Φυλλαδιο 2

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ Ι (ΠΕΡΙΤΤΟΙ) Λυσεις Ασκησεων - Φυλλαδιο 2 ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΑΛΓΕΒΡΑ Ι Τµηµα Β (ΠΕΡΙΤΤΟΙ) Λυσεις Ασκησεων - Φυλλαδιο 2 ιδασκων: Α Μπεληγιάννης Ιστοσελιδα Μαθηµατος : http://usersuoigr/abeligia/linearalgebrai/lai2017/lai2017html Παρασκευή 20 Οκτωβρίου 2017

Διαβάστε περισσότερα

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Κεφάλαιο 9 : Κανάλι-Σύστημα Χρήστος Ξενάκης Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Περιεχόμενα Ομιλίας Χωρητικότητα Χ ό καναλιού Το Gaussian κανάλι επικοινωνίας Τα διακριτά

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 Η ΑΡΧΗ ΕΓΚΛΕΙΣΜΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 Η ΑΡΧΗ ΕΓΚΛΕΙΣΜΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ 50 ΚΕΦΑΛΑΙΟ Η ΑΡΧΗ ΕΓΚΛΕΙΣΜΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ Εισαγωγή. Η αρχή του εγκλεισμού αποκλεισμού είναι ένα ισχυρό μέσο απαρίθμησης με το οποίο υπολογίζεται ο αριθμός των στοιχείων της ένωσης και της τομής των συμπληρωμάτων

Διαβάστε περισσότερα

cov(x, Y ) = E[(X E[X]) (Y E[Y ])] cov(x, Y ) = E[X Y ] E[X] E[Y ]

cov(x, Y ) = E[(X E[X]) (Y E[Y ])] cov(x, Y ) = E[X Y ] E[X] E[Y ] Πανεπιστήµιο Κρήτης - Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών ΗΥ-317: Εφαρµοσµένες Στοχαστικές ιαδικασίες-εαρινό Εξάµηνο 2016 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης Συνδιασπορά - Συσχέτιση Τυχαίων Μεταβλητών Επιµέλεια : Κωνσταντίνα

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ ο 2.5 µονάδες ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 2 Σεπτεµβρίου 2005 5:00-8:00 Σχεδιάστε έναν αισθητήρα ercetro

Διαβάστε περισσότερα

Συμπίεση χωρίς Απώλειες

Συμπίεση χωρίς Απώλειες Συμπίεση χωρίς Απώλειες Στόχοι της συμπίεσης δεδομένων: Μείωση του απαιτούμενου χώρου αποθήκευσης των δεδομένων. Περιορισμός της απαιτούμενης χωρητικότητας διαύλου επικοινωνίας για την μετάδοση. μείωση

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 4. Ευθέα γινόµενα οµάδων. 4.1 Ευθύ εξωτερικό γινόµενο οµάδων. i 1 G 1 G 1 G 2, g 1 (g 1, e 2 ), (4.1.1)

Κεφάλαιο 4. Ευθέα γινόµενα οµάδων. 4.1 Ευθύ εξωτερικό γινόµενο οµάδων. i 1 G 1 G 1 G 2, g 1 (g 1, e 2 ), (4.1.1) Κεφάλαιο 4 Ευθέα γινόµενα οµάδων Στο Παράδειγµα 1.1.2.11 ορίσαµε το ευθύ εξωτερικό γινόµενο G 1 G 2 G n των οµάδων G i, 1 i n. Στο κεφάλαιο αυτό ϑα ασχοληθούµε λεπτοµερέστερα µε τα ευθέα γινόµενα οµάδων

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 2 : Πληροφορία και Εντροπία Διάλεξη: Κώστας Μαλιάτσος Χρήστος Ξενάκης, Κώστας Μαλιάτσος

ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ. Κεφάλαιο 2 : Πληροφορία και Εντροπία Διάλεξη: Κώστας Μαλιάτσος Χρήστος Ξενάκης, Κώστας Μαλιάτσος ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Κεφάλαιο 2 : Πληροφορία και Εντροπία Διάλεξη: Κώστας Μαλιάτσος Χρήστος Ξενάκης, Κώστας Μαλιάτσος Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Περιεχόμενα Πιθανότητες Πληροφορία Μέτρο

Διαβάστε περισσότερα

KΕΦΑΛΑΙΟ 4 AΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ

KΕΦΑΛΑΙΟ 4 AΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ 4. Ορισµοί KΕΦΑΛΑΙΟ 4 AΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΩΝ ΑΡΙΘΜΩΝ Ορισµός 4.. Μία συνάρτηση : µε πεδίο ορισµού το σύνολο των φυσικών αριθµών και τιµές στην πραγµατική ευθεία καλείται ακολουθία πραγµατικών αριθµών.

Διαβάστε περισσότερα

4. ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΧΩΡΙΣ

4. ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΧΩΡΙΣ 4. ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΧΩΡΙΣ ΘΟΡΥΒΟ Στο κεφάλαιο αυτό θα θεωρήσουµε ότι το κανάλι επικοινωνίας είναι ιδανικό, χωρίς θόρυβο, ότι δηλαδή δεν συµβαίνουν σφάλµατα κατά τη µετάδοση της πληροφορίας. Εδώ

Διαβάστε περισσότερα

Ακρότατα υπό συνθήκη και οι πολλαπλασιαστές του Lagrange

Ακρότατα υπό συνθήκη και οι πολλαπλασιαστές του Lagrange 64 Ακρότατα υπό συνθήκη και οι πολλαπλασιαστές του Lagrage Ας υποθέσουµε ότι ένας δεδοµένος χώρος θερµαίνεται και η θερµοκρασία στο σηµείο,, Τ, y, z Ας υποθέσουµε ότι ( y z ) αυτού του χώρου δίδεται από

Διαβάστε περισσότερα

PROJECT ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΥΣ

PROJECT ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΥΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ Η/Υ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ PROJECT ΣΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΙΣ ΕΥΡΕΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟ ΟΥΣ ΜΕΡΟΣ ΤΡΙΤΟ Πολίτη Όλγα Α.Μ. 4528 Εξάµηνο 8ο Υπεύθυνος Καθηγητής Λυκοθανάσης

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ

ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ ΕΛΑΧΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗΣ Ελαχιστοποίηση κόστους διατροφής Ηεπιχείρηση ζωοτροφών ΒΙΟΤΡΟΦΕΣ εξασφάλισε µια ειδική παραγγελίααπό έναν πελάτη της για την παρασκευή 1.000 κιλών ζωοτροφής, η οποία θα πρέπει

Διαβάστε περισσότερα

Η Ευκλείδεια διαίρεση

Η Ευκλείδεια διαίρεση 1 Η Ευκλείδεια διαίρεση Α. ΑΠΑΡΑΙΤΗΤΕΣ ΓΝΩΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ Θεώρηµα Αποδεικνύεται ότι για οποιουσδήποτε ακέραιους α και β, β 0, ισχύει το παρακάτω θεώρηµα και διατυπώνεται ως εξής : Αν α και β ακέραιοι µε β

Διαβάστε περισσότερα

EE728 (22Α004) - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας 3η σειρά ασκήσεων Διακριτά και Συνεχή Κανάλια. Παράδοση: Έως 22/6/2015

EE728 (22Α004) - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας 3η σειρά ασκήσεων Διακριτά και Συνεχή Κανάλια. Παράδοση: Έως 22/6/2015 EE728 (22Α004) - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας Φυλλάδιο 13 Δ. Τουμπακάρης 30 Μαΐου 2015 EE728 (22Α004) - Προχωρημένα Θέματα Θεωρίας Πληροφορίας 3η σειρά ασκήσεων Διακριτά και Συνεχή Κανάλια Παράδοση:

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ ) ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ Α ΕΡΓΑΣΙΑΣ. ( 8 µον.) Η άσκηση αυτή αναφέρεται σε διαιρετότητα και ρίζες πολυωνύµων. a. Να λυθεί η εξίσωση

Διαβάστε περισσότερα

Κωδικοποίηση Πηγής. Δρ. Α. Πολίτης

Κωδικοποίηση Πηγής. Δρ. Α. Πολίτης Κωδικοποίηση Πηγής Coder Decoder Μεταξύ πομπού και καναλιού παρεμβάλλεται ο κωδικοποιητής (coder). Έργο του: η αντικατάσταση των συμβόλων πληροφορίας της πηγής με εναλλακτικά σύμβολα ή λέξεις. Κωδικοποίηση

Διαβάστε περισσότερα

Δίαυλος Πληροφορίας. Η λειτουργία του περιγράφεται από:

Δίαυλος Πληροφορίας. Η λειτουργία του περιγράφεται από: Δίαυλος Πληροφορίας Η λειτουργία του περιγράφεται από: Πίνακας Διαύλου (μαθηματική περιγραφή) Διάγραμμα Διαύλου (παραστατικός τρόπος περιγραφής της λειτουργίας) Πίνακας Διαύλου Χρησιμοποιούμε τις υπό συνθήκη

Διαβάστε περισσότερα

Θ έ µ α τ α Τ ύ π ο υ Σ ω σ τ ό Λ ά θ ο ς

Θ έ µ α τ α Τ ύ π ο υ Σ ω σ τ ό Λ ά θ ο ς Θ έ µ α τ α Τ ύ π ο υ Σ ω σ τ ό Λ ά θ ο ς Να χαρακτηρίσετε µε Σ (Σωστό) ή Λ (Λάθος) τους παρακάτω ισχυρισµούς:. Για κάθε α R ισχύει ότι : α =α.. Για κάθε α R ισχύει ότι : α = α.. Για κάθε α R ισχύει ότι

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ ) Ενδεικτικές Λύσεις ΕΡΓΑΣΙΑ η (Ηµεροµηνία Αποστολής στον Φοιτητή: Οκτωβρίου 005) Η Άσκηση στην εργασία αυτή είναι

Διαβάστε περισσότερα

Σηµειώσεις στις σειρές

Σηµειώσεις στις σειρές . ΟΡΙΣΜΟΙ - ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Σηµειώσεις στις σειρές Στην Ενότητα αυτή παρουσιάζουµε τις βασικές-απαραίτητες έννοιες για την µελέτη των σειρών πραγµατικών αριθµών και των εφαρµογών τους. Έτσι, δίνονται συστηµατικά

Διαβάστε περισσότερα

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-3. 3 η ΟΣΣ

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-3. 3 η ΟΣΣ ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-3 3 η ΟΣΣ 04.02.207 Ν.Δημητρίου Σημείωση: Η παρουσίαση αυτή είναι συμπληρωματική της ύλης των βιβλίων (τόμος Β / μέρη Α,Β και τόμος Α ) καθώς και των 2 παρουσιάσεων στο study.eap.gr (oss3_plh22_digicomms_207,

Διαβάστε περισσότερα

Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση

Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση 8 Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση Υπάρχουν δύο θεµελιώδη αποτελέσµατα που µας βοηθούν να υπολογίζουµε πολλαπλά ολοκληρώµατα Το πρώτο αποτέλεσµα σχετίζεται µε τον υπολογισµό ενός

Διαβάστε περισσότερα

(1) 98! 25! = 4 100! 23! = 4

(1) 98! 25! = 4 100! 23! = 4 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-217: Πιθανότητες - Χειµερινό Εξάµηνο 2015 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης Φροντιστήριο 5 Συνδυαστική Ανάλυση ΙΙ και Εισαγωγή στις ιακριτές Τυχαίες Μεταβλητές

Διαβάστε περισσότερα

KΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΧΡΗΣΙΜΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ. { 1,2,3,..., n,...

KΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΧΡΗΣΙΜΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ. { 1,2,3,..., n,... KΕΦΑΛΑΙΟ ΧΡΗΣΙΜΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Βασικές έννοιες διαιρετότητας Θα συµβολίζουµε µε, τα σύνολα των φυσικών αριθµών και των ακεραίων αντιστοίχως: {,,3,,, } { 0,,,,, } = = ± ± ± Ορισµός Ένας φυσικός αριθµός

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ Ι (ΘΕ ΠΛΗ ) ΕΡΓΑΣΙΑ Η ύλη της εργασίας είναι οι ενότητες 5, 6 και 7 από τον Λογισµό µιας Μεταβλητής Η άσκηση αφορά στην έννοια

Διαβάστε περισσότερα

12. ΑΝΙΣΩΣΕΙΣ Α ΒΑΘΜΟΥ. είναι δύο παραστάσεις μιας μεταβλητής x πού παίρνει τιμές στο

12. ΑΝΙΣΩΣΕΙΣ Α ΒΑΘΜΟΥ. είναι δύο παραστάσεις μιας μεταβλητής x πού παίρνει τιμές στο ΓΕΝΙΚΑ ΠΕΡΙ ΑΝΙΣΩΣΕΩΝ Έστω f σύνολο Α, g Α ΒΑΘΜΟΥ είναι δύο παραστάσεις μιας μεταβλητής πού παίρνει τιμές στο Ανίσωση με έναν άγνωστο λέγεται κάθε σχέση της μορφής f f g g ή, η οποία αληθεύει για ορισμένες

Διαβάστε περισσότερα

Πολύγωνο αθροιστικών σχετικών συχνοτήτων και διάµεσος µιας τυχαίας µεταβλητής ρ. Παναγιώτης Λ. Θεοδωρόπουλος πρώην Σχολικός Σύµβουλος ΠΕ03 e-mail@p-theodoropoulos.gr Πρόλογος Στην εργασία αυτή αναλύονται

Διαβάστε περισσότερα

Γραµµική Αλγεβρα Ι. Ενότητα: Εισαγωγικές Εννοιες. Ευάγγελος Ράπτης. Τµήµα Μαθηµατικών

Γραµµική Αλγεβρα Ι. Ενότητα: Εισαγωγικές Εννοιες. Ευάγγελος Ράπτης. Τµήµα Μαθηµατικών Ενότητα: Εισαγωγικές Εννοιες Ευάγγελος Ράπτης Τµήµα Μαθηµατικών Αδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι ΘΕ ΠΛΗ ) ΕΡΓΑΣΙΑ Τα κάτωθι προβλήµατα προέρχονται από τα κεφάλαια, και του συγγράµµατος «Γραµµική Άλγεβρα». Η ηµεροµηνία παράδοσης

Διαβάστε περισσότερα

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-4. 3 η ΟΣΣ

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-4. 3 η ΟΣΣ ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ-4 3 η ΟΣΣ 06.02.2016 Ν.Δημητρίου Σημείωση: Η παρουσίαση αυτή είναι συμπληρωματική της ύλης των βιβλίων (τόμος Β / μέρη Α,Β και τόμος Α ) καθώς και των 2 παρουσιάσεων στο study.eap.gr (PLH22_3rdOSS_2015_16,

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ, ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 4: ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΠΟΛΥΜΕΣΩΝ Θεωρητικές Ασκήσεις (# ): ειγµατοληψία, κβαντοποίηση και συµπίεση σηµάτων. Στην τηλεφωνία θεωρείται ότι το ουσιαστικό περιεχόµενο της

Διαβάστε περισσότερα

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ.4/4η ΟΣΣ/ Ν.Δημητρίου 1

ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ.4/4η ΟΣΣ/ Ν.Δημητρίου 1 (*) Οι σημειώσεις αυτές συνοψίζουν τα βασικά σημεία της παρουσίασης PLH22_OSS4_slides_2015_2016 που είναι διαθέσιμη στο study.eap.gr ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ.4/4η ΟΣΣ/ Ν.Δημητρίου 1 ΕΑΠ/ΠΛΗ22/ΑΘΗ.4/4η ΟΣΣ/ Ν.Δημητρίου

Διαβάστε περισσότερα

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά

Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά Διακριτά Μαθηματικά ΙΙ Χρήστος Νομικός Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων 2018 Χρήστος Νομικός ( Τμήμα Μηχανικών Η/Υ Διακριτά και Πληροφορικής Μαθηματικά Πανεπιστήμιο ΙΙ Ιωαννίνων

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥ ΑΠΟΚΡΙΣΕΩΝ ΣΕ ΗΛΕΚΤΡΙΚΑ ΙΚΤΥΑ

ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥ ΑΠΟΚΡΙΣΕΩΝ ΣΕ ΗΛΕΚΤΡΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΣΧΟΛΗ. Ν. ΟΚΙΜΩΝ ΜΑΘΗΜΑ: ΘΕΩΡΙΑ ΚΥΚΛΩΜΑΤΩΝ ΙΙ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΑ Σ.Α.Ε. ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑΤΑ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΥ ΑΠΟΚΡΙΣΕΩΝ ΣΕ ΗΛΕΚΤΡΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Συµπλήρωµα στα παραδείγµατα που υπάρχουν στο Εγχειρίδιο του Μαθήµατος ρ. Α. Μαγουλάς

Διαβάστε περισσότερα

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων

Χρήστος Ξενάκης. Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Κεφάλαιο 2 : Πληροφορία και Εντροπία Χρήστος Ξενάκης Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Ψηφιακών Συστημάτων Περιεχόμενα Πληροφορία Μέτρο πληροφορίας Μέση πληροφορία ή Εντροπία Από κοινού εντροπία

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΗ ΠΡΟΟΔΟΣ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΗ ΠΡΟΟΔΟΣ ΑΛΓΕΒΡΑ Β ΛΥΚΕΙΟΥ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΓΕΩΜΕΤΡΙΚΗ ΠΡΟΟΔΟΣ ΓΙΑΝΝΗΣ ΠΑΤΕΡΑΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟΣ ΑΛΓΕΒΡΑ Β ΛΥΚΕΙΟΥ ΑΚΟΛΟΥΘΙΕΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΠΡΟΟΔΟΣ ΑΠΑΡΑΙΤΗΤΕΣ ΓΝΩΣΕΙΣ ΘΕΩΡΙΑΣ Ακολουθία ονομάζουμε

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 8// Γ ΕΡΓΑΣΙΑ Μαθηµατικά για την Πληροφορική Ι (ΘΕ ΠΛΗ Η ύλη της εργασίας είναι παράγραφοι 6 και 6 από τη Γραµµική Άλγεβρα και Ενότητες,,, από τον Λογισµό

Διαβάστε περισσότερα

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων Ενότητα # 6: Στοιχεία Θεωρίας Πληροφορίας Διδάσκων: Γεώργιος K. Πολύζος Τμήμα: Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών Επιστήμη των Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 6. Πεπερασµένα παραγόµενες αβελιανές οµάδες. Z 4 = 1 και Z 2 Z 2.

Κεφάλαιο 6. Πεπερασµένα παραγόµενες αβελιανές οµάδες. Z 4 = 1 και Z 2 Z 2. Κεφάλαιο 6 Πεπερασµένα παραγόµενες αβελιανές οµάδες Στο κεφάλαιο αυτό ϑα ταξινοµήσουµε τις πεπερασµένα παραγόµενες αβελιανές οµάδες. Αυτές οι οµάδες είναι από τις λίγες περιπτώσεις οµάδων µε µία συγκεκριµένη

Διαβάστε περισσότερα

ιακριτά Μαθηµατικά και Μαθηµατική Λογική ΠΛΗ20 Ε ρ γ α σ ί α 3η Θεωρία Γραφηµάτων

ιακριτά Μαθηµατικά και Μαθηµατική Λογική ΠΛΗ20 Ε ρ γ α σ ί α 3η Θεωρία Γραφηµάτων ιακριτά Μαθηµατικά και Μαθηµατική Λογική ΠΛΗ Ε ρ γ α σ ί α η Θεωρία Γραφηµάτων Α π α ν τ ή σ ε ι ς Ε ρ ω τ η µ ά τ ω ν Ερώτηµα. Στο παρακάτω γράφηµα µε βάρη, να βρεθεί το µήκος του µικρότερου µονοπατιού

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 2. Παραγοντοποίηση σε Ακέραιες Περιοχές

Κεφάλαιο 2. Παραγοντοποίηση σε Ακέραιες Περιοχές Κεφάλαιο Παραγοντοποίηση σε Ακέραιες Περιοχές Γνωρίζουµε ότι στο Ÿ κάθε στοιχείο εκτός από το 0 και τα ± γράφεται ως γινόµενο πρώτων αριθµών κατά τρόπο ουσιαστικά µοναδικό Από τη Βασική Άλγεβρα ξέρουµε

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΧΕΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑΣ

ΑΡΧΕΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑΣ http://www.economics.edu.gr 1 ΑΡΧΕΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΘΕΩΡΙΑΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ο : ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΥΠΟ ΕΙΓΜΑΤΑ ( τρόποι επίλυσης παρατηρήσεις σχόλια ) ΑΣΚΗΣΗ 1 Έστω ο πίνακας παραγωγικών δυνατοτήτων µιας

Διαβάστε περισσότερα

OΡΙΟ - ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ

OΡΙΟ - ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ Ο ΚΕΦΑΛΑΙΟ : ΟΡΙΟ ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ OΡΙΟ - ΣΥΝΕΧΕΙΑ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ Έστω Α ένα υποσύνολο του Τι ονομάζουμε πραγματική συνάρτηση με πεδίο ορισμού το Α ; Απάντηση : ΕΣΠ Β Έστω

Διαβάστε περισσότερα

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι

Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι Χρήστος Γκόγκος ΤΕΙ Ηπείρου Χειμερινό Εξάμηνο 2014-2015 Παρουσίαση 20 Huffman codes 1 / 12 Κωδικοποίηση σταθερού μήκους Αν χρησιμοποιηθεί κωδικοποίηση σταθερού μήκους δηλαδή

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΘΕ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΉ Ι (ΠΛΗ ) ΛΥΣΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 4 Άσκηση. (8 µον.) (α) ίνεται παραγωγίσιµη συνάρτηση f για την οποία ισχύει f /

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΑΝΩ ΕΡΙΦΥΛΗ ΜΟΣΧΟΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ

ΘΕΑΝΩ ΕΡΙΦΥΛΗ ΜΟΣΧΟΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΘΕΑΝΩ ΕΡΙΦΥΛΗ ΜΟΣΧΟΝΑ ΣΥΜΠΛΗΡΩΜΑΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ Πρόβληµα µεταφοράς Η ανάπτυξη και διαµόρφωση του προβλήµατος µεταφοράς αναπτύσσεται στις σελίδες 40-45 του βιβλίου των

Διαβάστε περισσότερα

Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση

Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση 8 Υπολογισµός διπλών ολοκληρωµάτων µε διαδοχική ολοκλήρωση Υπάρχουν δύο θεµελιώδη αποτελέσµατα που µας βοηθούν να υπολογίζουµε πολλαπλά ολοκληρώµατα. Το πρώτο αποτέλεσµα σχετίζεται µε τον υπολογισµό ενός

Διαβάστε περισσότερα

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων

Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων Θέματα Συστημάτων Πολυμέσων Ενότητα # 5: Βασική Θεωρία Πληροφορίας Διδάσκων: Γεώργιος Πολύζος Τμήμα: Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών Επιστήμη των Υπολογιστών Άδειες χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΘΕ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΉ Ι (ΠΛΗ 12) ΛΥΣΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 3

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΘΕ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΉ Ι (ΠΛΗ 12) ΛΥΣΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ 3 ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ: ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΘΕ: ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΉ Ι (ΠΛΗ ) ΛΥΣΕΙΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Άσκηση. ( µον.). Έστω z ο µιγαδικός αριθµός z i, µε, R. (α) ίνεται η εξίσωση: z

Διαβάστε περισσότερα

(1) 98! 25! = 4 100! 23! = 4

(1) 98! 25! = 4 100! 23! = 4 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-17: Πιθανότητες - Χειµερινό Εξάµηνο 015 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης Φροντιστήριο 5 Συνδυαστική Ανάλυση και Εισαγωγή στις ιακριτές Τυχαίες Μεταβλητές Επιµέλεια

Διαβάστε περισσότερα

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 6η διάλεξη

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 6η διάλεξη ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 6η διάλεξη ηµήτρης-αλέξανδρος Τουµπακάρης Τµήµα ΗΜ&ΤΥ, Πανεπιστήµιο Πατρών 24 Μαρτίου 2010 ηµήτρης-αλέξανδρος Τουµπακάρης Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ ) Ενδεικτικές Λύσεις ΕΡΓΑΣΙΑ η Ηµεροµηνία Αποστολής στον Φοιτητή: Ιανουαρίου 6 Ηµεροµηνία Παράδοσης της Εργασίας από

Διαβάστε περισσότερα

8. Πολλαπλές μερικές παράγωγοι

8. Πολλαπλές μερικές παράγωγοι 94 8 Πολλαπλές μερικές παράγωγοι Οι μερικές παράγωγοι,,, αν υπάρχουν, μιας συνάρτησης : U R R ( U ανοικτό είναι αυτές συναρτήσεις από το U στο R, επομένως μπορεί να ορισθεί για αυτές η έννοια της μερικής

Διαβάστε περισσότερα

2η Οµάδα Ασκήσεων. 250 km db/km. 45 km 0.22 db/km 1:2. T 75 km 0.22 db/km 1:2. 75 km db/km. 1:2 225 km 0.22 db/km

2η Οµάδα Ασκήσεων. 250 km db/km. 45 km 0.22 db/km 1:2. T 75 km 0.22 db/km 1:2. 75 km db/km. 1:2 225 km 0.22 db/km ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΙ ΚΑΠΟ ΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΙΚΤΥΑ ΟΠΤΙΚΩΝ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ Καθηγητής Συβρίδης η Οµάδα Ασκήσεων Άσκηση 1η Στη ζεύξη που φαίνεται

Διαβάστε περισσότερα

11 Το ολοκλήρωµα Riemann

11 Το ολοκλήρωµα Riemann Το ολοκλήρωµα Riem Το πρόβληµα υπολογισµού του εµβαδού οποιασδήποτε επιφάνειας ( όπως κυκλικοί τοµείς, δακτύλιοι και δίσκοι, ελλειπτικοί δίσκοι, παραβολικά και υπερβολικά χωρία κτλ) είναι γνωστό από την

Διαβάστε περισσότερα

ιαφορική εντροπία Σεραφείµ Καραµπογιάς

ιαφορική εντροπία Σεραφείµ Καραµπογιάς ιαφορική εντροπία Σεραφείµ Καραµπογιάς Για πηγές διακριτού χρόνου µε συνεχές αλφάβητο, των οποίων οι έξοδοι είναι πραγµατικοί αριθµοί, ορίζεται µια άλλη ποσότητα που µοιάζει µε την εντροπία και καλείται

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. HY-217: Πιθανότητες - Χειµερινό Εξάµηνο 2016 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης. Λύσεις Τρίτης Σειράς Ασκήσεων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. HY-217: Πιθανότητες - Χειµερινό Εξάµηνο 2016 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης. Λύσεις Τρίτης Σειράς Ασκήσεων ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών HY-217: Πιθανότητες - Χειµερινό Εξάµηνο 2016 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης Λύσεις Τρίτης Σειράς Ασκήσεων Ασκηση 1. Σε κάθε περίπτωση πρέπει να χρησιµοποιήσουµε

Διαβάστε περισσότερα

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ του Παν. Λ. Θεοδωρόπουλου 0

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ του Παν. Λ. Θεοδωρόπουλου 0 ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ του Παν. Λ. Θεοδωρόπουλου 0 Η Θεωρία Πιθανοτήτων είναι ένας σχετικά νέος κλάδος των Μαθηματικών, ο οποίος παρουσιάζει πολλά ιδιαίτερα χαρακτηριστικά στοιχεία. Επειδή η ιδιαιτερότητα

Διαβάστε περισσότερα

Μαθηματική Εισαγωγή Συναρτήσεις

Μαθηματική Εισαγωγή Συναρτήσεις Φυσικός Ραδιοηλεκτρολόγος (MSc) ο Γενικό Λύκειο Καστοριάς A. Μαθηματική Εισαγωγή Πράξεις με αριθμούς σε εκθετική μορφή Επίλυση βασικών μορφών εξισώσεων Συναρτήσεις Στοιχεία τριγωνομετρίας Διανύσματα Καστοριά,

Διαβάστε περισσότερα

Πολυώνυµα - Πολυωνυµικές εξισώσεις

Πολυώνυµα - Πολυωνυµικές εξισώσεις 4 ΚΕΦΑΛΑΙΟ Πολυώνυµα - Πολυωνυµικές εξισώσεις Ορισµός πολυωνύµου Ονοµάζoυµε ΠΟΛΥΩΝΥΜΟ του κάθε παράσταση της µορφής α ν ν +α ν- ν- + +α +α 0, ν ΙΝ και α 0, α,, α ν-, α ν ΙR. Παρατηρήσεις α. Τα α ν ν, α

Διαβάστε περισσότερα

5. ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΜΕ ΘΟΡΥΒΟ

5. ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΜΕ ΘΟΡΥΒΟ 5. ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΣΕ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΜΕ ΘΟΡΥΒΟ Κατά τη µετάδοση πληροφορίας σε ένα σύστηµα επικοινωνίας συνήθως υπάρχει θόρυβος, δηλαδή κάποια µορφή αλλοίωσης του σήµατος. Στο δυαδικό κανάλι για παράδειγµα, όπου

Διαβάστε περισσότερα

f (x) = l R, τότε f (x 0 ) = l. = lim (0) = lim f(x) = f(x) f(0) = xf (ξ x ). = l. Εστω ε > 0. Αφού lim f (x) = l R, υπάρχει δ > 0

f (x) = l R, τότε f (x 0 ) = l. = lim (0) = lim f(x) = f(x) f(0) = xf (ξ x ). = l. Εστω ε > 0. Αφού lim f (x) = l R, υπάρχει δ > 0 Ασκήσεις για το µάθηµα «Ανάλυση Ι και Εφαρµογές» Κεφάλαιο 5: Παράγωγος Α Οµάδα. Εξετάστε αν οι παρακάτω προτάσεις είναι αληθείς ή ψευδείς (αιτιολογήστε πλήρως την απάντησή σας). (α) Αν η f είναι παραγωγίσιµη

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 3β. Ελεύθερα Πρότυπα (µέρος β)

Κεφάλαιο 3β. Ελεύθερα Πρότυπα (µέρος β) Κεφάλαιο 3β Ελεύθερα Πρότυπα (µέρος β) Ο σκοπός µας εδώ είναι να αποδείξουµε το εξής σηµαντικό αποτέλεσµα. 3.3.6 Θεώρηµα Έστω R µια περιοχή κυρίων ιδεωδών, F ένα ελεύθερο R-πρότυπο τάξης s < και N F. Τότε

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΑΡΙΘΜΩΝ Ασκησεις - Φυλλαδιο 8

ΘΕΩΡΙΑ ΑΡΙΘΜΩΝ Ασκησεις - Φυλλαδιο 8 ΘΕΩΡΙΑ ΑΡΙΘΜΩΝ Ασκησεις - Φυλλαδιο 8 ιδασκοντες: Ν. Μαρµαρίδης - Α. Μπεληγιάννης Ιστοσελιδα Μαθηµατος : http://users.uoi.gr/abeligia/numbertheory/nt2014/nt2014.html https://sites.google.com/site/maths4edu/home/14

Διαβάστε περισσότερα

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 2η διάλεξη (3η έκδοση, 11/3)

ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 2η διάλεξη (3η έκδοση, 11/3) ΕΕ728 Προχωρηµένα Θέµατα Θεωρίας Πληροφορίας 2η διάλεξη (3η έκδοση, 11/3) ηµήτρης-αλέξανδρος Τουµπακάρης Τµήµα ΗΜ&ΤΥ, Πανεπιστήµιο Πατρών 19 Φεβρουαρίου 2013 ηµήτρης-αλέξανδρος Τουµπακάρης Προχωρηµένα

Διαβάστε περισσότερα

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Ι (2006-07)

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Ι (2006-07) ΤΕΙ ΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΣΤΟΡΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Ι (2006-07) Επιµέλεια Σηµειώσεων : Βασιλειάδης Γεώργιος Καστοριά, εκέµβριος 2006

Διαβάστε περισσότερα

Αριθμητική Ανάλυση και Εφαρμογές

Αριθμητική Ανάλυση και Εφαρμογές Αριθμητική Ανάλυση και Εφαρμογές Διδάσκων: Δημήτριος Ι. Φωτιάδης Τμήμα Μηχανικών Επιστήμης Υλικών Ιωάννινα 07-08 Πεπερασμένες και Διαιρεμένες Διαφορές Εισαγωγή Θα εισάγουμε την έννοια των διαφορών με ένα

Διαβάστε περισσότερα

2ογελ ΣΥΚΕΩΝ 2ογελ ΣΥΚΕΩΝ ΠΟΛΥΩΝΥΜΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ Β Λυκει(ου ΠΟΛΥΩΝΥΜΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ

2ογελ ΣΥΚΕΩΝ 2ογελ ΣΥΚΕΩΝ ΠΟΛΥΩΝΥΜΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ Β Λυκει(ου ΠΟΛΥΩΝΥΜΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ογελ ΣΥΚΕΩΝ ογελ ΣΥΚΕΩΝ ΠΟΛΥΩΝΥΜΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ Β Λυκει(ου ο ΓΕΛ ΣΥΚΕΩΝ ΠΟΛΥΩΝΥΜΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ Β ΛΥΚΕΙΟΥ ογελ ΣΥΚΕΩΝ ογελ ΣΥΚΕΩΝ ΣΧΟΛΙΚΟ ΕΤΟΣ -4 ΠΟΛΥΩΝΥΜΙΚΕΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ Επιμέλεια: ΧΑΛΑΤΖΙΑΝ ΠΑΥΛΟΣ

Διαβάστε περισσότερα

4.2 ΕΥΚΛΕΙΔΕΙΑ ΔΙΑΙΡΕΣΗ

4.2 ΕΥΚΛΕΙΔΕΙΑ ΔΙΑΙΡΕΣΗ 14 4 ΕΥΚΛΕΙΔΕΙΑ ΔΙΑΙΡΕΣΗ Ας υποθέσουμε ότι θέλουμε να βρούμε το πηλίκο και το υπόλοιπο της διαίρεσης του με τον Σύμφωνα με το γνωστό αλγόριθμο της διαίρεσης, το πηλίκο θα είναι ένας ακέραιος κ, τέτοιος,

Διαβάστε περισσότερα