基礎情報理論 - 藤田広一

藤田広一 基礎情報理論

Add: ygizocy90 - Date: 2020-12-14 17:40:01 - Views: 3667 - Clicks: 4265

相互情報量は不確実性(情報エントロピー)の減少量とみなすことができます。 先のルーレットの例において、情報B(ルーレットの出目は1~10のどれかだ)だけが得られているときに、さらに情報C(ルーレットの出目は偶数だ)が追加されると、情報量が増えました。 言い換えると、不確実性(情報エントロピー)が減ったことになります。 どれくらい減ったのでしょうか。 以下のように表記することとします。 &92;&92;begineqnarray I(B; C) &=& もともとのBの不確実性 – Cが分かった後のBの不確実性 &92;&92;&92;&92; &=& H(B) – H(B|C) &92;&92;&92;&92; &92;&92;endeqnarray 縦棒は「条件」を表します。 H(B)は「B(出目が1~10である)」時の情報エントロピー。 H(B|C)は「C(奇数か偶数かが分かっている)という条件での、B(出目が1~10である)」時の情報エントロピーを表します。 縦棒がついた時を「条件付きエントロピー」と呼びます。 よって、この場合の相互情報量は「偶数か奇数かがわかることによって、不確実性がどれほど減ったのか」を表す指標だとみなすことができます。 ここから、少し数式が増えますが、条件付きエントロピーと相互情報量の値を計算してみます。 なお、先ほどの例では「C:偶数だということが分かった」としてありますが、より一般的に「C:偶数か奇数か分かった」時の条件付きエントロピーとみなして計算を進めます。 またBとは「出目が1~10のどれかである」ことを表していることも忘れないようにしてください。 なお、今回は、一切偏りのないルーレットであることを仮定して計算します。 まずは条件付きエントロピーを分解しましょう。 &92;&92;begineqnarray H(B|C) &=& &92;&92;displaystyle &92;&92;sum_ i = 1 ^ 2 P(c_i) &92;&92;times H(B|c_i)&92;&92;&92;&92; &=& P(偶数) &92;&92;times H(B|偶数) + P(奇数) &92;&92;times H(B|奇数)&92;&92;&92;&92; &92;&92;endeqnarray 日本語で書くと 「偶数であるという条件におけるBの情報エントロピー」と「奇数であるという条件におけるBの情報エントロピー」の期待値をとっていることになります。 次は、偶数だとわかっているときの情報エントロピー H(B|偶数) を求めまし. 情報理論 橋本猛著, 培風館, 1997: 8. 2 形態: 4, 220p ; 22cm 著者名: 藤田, 広一. 基礎情報学 種類: 図書 責任表示: 西垣通著 出版情報: 東京 : ntt出版,. 情報理論: 分類・件名: ndc6 : 401 ndlc : m121 ndlsh : 情報理論: 注記: 参考文献: p251. 7 図書 コミュニケーションの数学的理論 : 情報理論の基礎 Shannon, Claude E.

ルーレットの例をまた使います。 情報Bと情報Cを手に入れて、出る目が{2,4,6,8,10}のどれかになるところまではわかりました。 その時、怪しげな男に以下の相談を持ち掛けられたとします。 「出た目をこっそり教えてあげよう。その代り、金をくれ」 悪い取引ではないですね。出た目が分かれば確実に賭けに当たるわけですから。 問題はいくら払うかです。 だって、もう「あと5つにまで絞れている状態」なのですから、追加の情報が得られてもあまりうれしくありません。 ここで、話を変えましょう。 もし、情報Bと情報Cを手に入れていなかったとしたら、1~40までの目のうちのどれが出るかさっぱりわからないという状態だったわけです。 このときに「出た目をこっそり教えてあげよう。その代り、金をくれ」といわれたら、ちょっと大きな金額でも出してあげようかという気持ちになりますね。 ここで、情報理論の本質ともいえる、とても重要な事実に気が付きます。 それは「男が提供する内容には違いがないのにかかわらず、その事実のもつ重要さが変わってくる」ということです。 男が持ち掛けた相談は「出た目を教えてあげる」ということでした。内容は全く変わりません。 それなのに、なぜその事実の持つ重みが変わるのか。 それは「あなたが今、どれだけの情報を持っているのか」が違っているからです。 言い換えると「あなたが何も知らない状態ならば、追加の情報はとてもうれしい」一方で「あなたが多くを知っている(知らないことがほとんどない)状態で、追加の事実が明らかになっても、それは情報量が少ない」ということになるのです。 この原理を使って、男から得られる「出た目を教えてあげる」という言葉の重みを測りましょう。 (なお、怪しげな男は、見た目とは裏腹に、必ず正しい結果を伝えてくれるとします) まず、男がどのような結果を出してくるかはわかりません。 ルーレットの目は複数あります。男が「2の目が出た」というかもしれませんし「8の目が出た」と教えてくれるかもしれません。 なので男から得られる情報量は「男の主張する内容に対する、平均的な情報量」とみなす必要があります。 「男の主張する内容に対する、平均的な情報量」は、「あなたが出た目に対してどれほど『知らないことがあるか』」によって決まります。 まずは、情報B、Cをすでに持っていて、出た目が{. 2-著者名: 西垣, 通(1948-) . 2 形態: 4, 220p ; 22cm 著者名: 藤田, 広一 書誌ID: BNISBN:. 情報理論とは、文字通り「情報とは何かを定義し、より良い扱い方を考える学問」といえます。 その中でも大きく3つのジャンルに分けることができます。 1つ目は、そもそも情報量をどのように定義するか、という問題を解決するジャンル。 2つ目は、情報を、いかに効率よく送受信させるかを考えるジャンル。 3つ目は、送信された情報に雑音が入った時に、どのようにしてノイズを減らすかを考えるジャンルです。 2つ目は「符号理論」などと呼ばれることもあります。 3つ目は「誤り検出・訂正符号」という問題で多くの成果を残しています。 もちろん、この3つに分類ができないものもあるでしょうが、おおよその見取り図として「情報量を定義して、ノイズを減らしつつ、うまいこと送受信する」という大きな目的があるのだと思うとわかりよいかと思います。 この記事では、まずは「そもそも、情報をどのように定義するか」という1つ目の問題に関して焦点を当てて解説していきます。. お疲れさまでした。以上となります。 確率などの項目は過去問を解いていてもあまり確認できなかったので割愛させて頂きました。 基本情報技術者試験は範囲も広く、取得するのにとても時間がかかりますが、ゆっくり気ままに学んでいけたらいいですね。. 9)に16回にわたって連載したものに加筆訂正を加えたもの: タイトルのヨミ、その他のヨミ: ジョウホウ リロン: 著者名ヨミ: アマリ, シュンイチ. 情報理論 責任表示: 甘利俊一著 言語: 日本語 出版情報: 東京 : ダイヤモンド社, 1970. 6 形態: vi, 175p : 挿図 ; 21cm.

情報理論 平澤茂一著, 培風館, 1996: 9. 教育情報工学概論. 3 著者名: 藤田, 広一 isbn:.

情報理論 宮川洋著, コロナ社, 1979: 13. 4刷(第3回修正) 今井秀樹著, 昭晃堂, 1986: 10. 1 ndlsh : 情報理論: 注記: その他の翻訳者: 古賀弘樹, 有村光晴, 岩本貢 原著第2版 (c) の翻訳 参考文献: p510-534: タイトルのヨミ、その他のヨミ: ジョウホウ リロン : キソ ト ヒロガリ: 著者名ヨミ: ヤマモト, ヒロスケ. 情報工学基礎論 Format: Book Responsibility: 野口正一著 Language: Japanese Published: 東京 : 丸善, 1976 Description: 基礎情報理論 - 藤田広一 384p ; 22cm Authors: 野口.

情報理論の基礎と応用 種類: 図書 責任表示: 中川聖一著 出版情報: 東京 : 近代科学社, 1992. 情報理論のエッセンス フォーマット: 図書 責任表示: 平田廣則著 言語: 日本語 出版情報: 東京 : 昭晃堂,. 科目「情報理論」の参考図書改訂西村和夫. 情報理論 フォーマット: 図書 責任表示: 和田弘 ほか 編 ; 国沢清典 ほか 執筆 出版情報: 東京 : 共立出版, 1960. , 1916-, Weaver, Warren, 1894-, 長谷川, 淳(1912-), 井上, 光洋(1942-) 明治図書出版.

4 著者名: 中川, 聖一 シリーズ名: 電子工学・技術科学シリーズ ; 3 isbn:注記: 参考文献: p231-232. Amazonで藤田 広一の基礎情報理論 (1969年)。アマゾンならポイント還元本が多数。藤田 広一作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。. コンピュータを学んでいく上で基礎部分に当たるのがこの章です。 しっかり学んでおくと、後から学んだ知識を結びつけるのに有効になる上、技術者として仕事に就いたときにも役立つ内容が盛り込まれています。 2進数の仕組みや基数変換、論理演算から数学的な内容まで含みます。 以下、抑えておきたい項目です。. See full list on logics-of-blue. 1 BSH : 情報理論: 注記: 略称: 情報基礎(奥付) タイトルのヨミ、その他のヨミ: ジョウホウ キソロン: その他のタイトルのヨミ、その他のヨミ: ジョウホウ キソ: タイトル言語: jpn: 著者名ヨミ: ゴトウ. 基礎情報数学 フォーマット: 図書 責任表示: 横森貴, 小林聡共著 出版情報: 東京 : サイエンス社,. 今回は、幅広い対象範囲の中、「基礎理論」に焦点を当てて、書いていきます。 ちなみに将来的には下記、試験範囲の詳細を網羅しつつ、読んでたら合格しちゃったよ、っていうのを目指そうと思いますので、よろしくお願いします。.

藤田広一 「基礎情報理論」 昭晃堂 (1969) isbn. 情報理論 : 基礎と広がり フォーマット: 図書 責任表示: Thomas M. Pontaポイント使えます! | 基礎情報理論 | 藤田広一 | 発売国:日本 | 書籍 || HMV&BOOKS online 支払い方法、配送方法もいろいろ選べ、非常に便利です!.

-- 昭晃堂, 1969. Amazonで藤田 広一の基礎情報理論。アマゾンならポイント還元本が多数。藤田 広一作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。また基礎情報理論もアマゾン配送商品なら通常配送無料。. 情報理論 磯道義典執筆, コロナ社, 1980: 12. com で、基礎情報理論 の役立つカスタマーレビューとレビュー評価をご覧ください。ユーザーの皆様からの正直で公平な製品レビューをお読みください。. 教育情報工学概論 - 藤田広一 - 本の購入は楽天ブックスで。全品送料無料!購入毎に「楽天ポイント」が貯まってお得!. 2 Description: 4, 220p ; 22cm Authors:. See full list on amg-solution. 基礎情報理論 / 藤田広一著 資料種別: 図書 出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1969.

情報理論: 分類・件名: ndc8 : 007. 第2回修正 フォーマット: 図書 責任表示: 藤田広一著 出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1971 形態: 4, 220p ; 22cm 著者名: 藤田, 広一 書誌ID: BA45074637. 基礎情報理論 - 藤田広一 第3回修正 種類: 図書 責任表示: 藤田広一著 出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1973. この書誌へのurl:. 3 形態: 4, 220p ; 22cm 著者名: 藤田, 広一 書誌ID: BAISBN:. 相対エントロピーは別名カルバック・ライブラー(Kullback-Leibler)の情報量ともよばれる指標です。 これは確率分布の差異を表す指標といえます。分布間擬距離とも呼ばれます。 「擬」という言葉がある通り、正確な距離とは言えないところはありますが、確率分布ごとの違いを見るのによく使われます。 今までのルーレットの例をまた使いましょう。 ルーレットで偶数が出るか奇数が出るかを当てたいとします。 これが当たれば、お金ゲットです。 ルーレットが、偏りがなければ、以下のような確率分布になると想定されます。 この確率分布を便宜上Pとあらわします。 &92;&92;P(偶数), P(奇数)&92;&92; = &92;&92; P_1, P_2 &92;&92; = &92;&92;&92;&92;frac 1 2, &92;&92;frac 1 2 &92;&92; ここで、「実は、このルーレットには偏りがあり、偶数のほうが出やすいのだ」ということを知ったとしましょう。 新しい確率分布をQと表します。 &92;&92;P(偶数), P(奇数)&92;&92; = &92;&92; Q_1, Q_2 &92;&92; = &92;&92;&92;&92;frac 3 4, &92;&92;frac 1 4 &92;&92; もともと「こうだろう」と思っていた確率分布と、偏りがあるとわかった後の確率分布の違いはいかほどのものでしょうか。 この距離を測るために、各々の確率分布の情報量の差分の期待値をとります。 これが相対エントロピーです。なお、対数の中では、掛け算が足し算になるように、引き算は割り算になることに注意してください。 &92;&92;begineqnarray 相対エントロピー &=& &92;&92;displaystyle &92;&92;sum_ i = 1 ^ 2 Q_i &92;&92;times &92;&92; – &92;&92;log_ 2 P_i – ( – &92;&92;log_ 2 Q_i ) &92;&92;&92;&92;&92;&92; &=& &92;&92;displaystyle &92;&92;sum_ i = 1 ^ 2 Q_i &92;&92;log_ 2 &92;&92;frac Q_i P_i &92;&92;&92;&92; &92;&92;endeqnarray 「あらかじめわかっていた確率分布」と同じ確率分布を教えてもらったところで「そんなこともう知っているよ」という感じになりますね。 なので、この場合は情報量は0となります。 確率分布が異なっていれば、情報量があるとみなすのが、カルバック・ライブラーの情報量です。. 基礎情報理論 Format: Book Responsibility: 藤田広一著 Language: Japanese Published: 東京 : 昭晃堂, 1969.

藤田, 広一(フジタ, コウイチ) 藤田, 廣一(フジタ, ヒロイチ) 同姓同名の著者を検索. 図書館 除籍本 蔵印あり 新建築 昭和26年 11冊 まとめて 11月号が欠品です。汚れ、破れ、傷みがあります。ページの外れる箇所があります。他にも色々出品中です。. これから情報量を定義していくわけですが、その前に、とても重要な前提条件を共有しておかなければなりません。 それは「定義された情報量は、今後いろいろの計算に”扱いやすい”形式になっていなくてはならない」ということです。 もちろん「扱いやすいだけでなく、私たちの直感とそれほど相違がないものにしたい」という願いもあります。 この2つを同時に満たした情報量の定義をしなくてはなりません。 まずは直感的な定義を導入しましょう。. 第3回修正 フォーマット: 図書 責任表示: 藤田広一著 言語: 日本語 出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1973. キソ ジョウホウ リロン. 9 形態: vi, 255p ; 21cm 著者名: 甘利, 俊一.

基礎としての電子工学 フォーマット: 図書 責任表示: 藤田広一著 言語: 日本語 出版情報: 東京 : 理工学社, 1967 形態: 1冊 ; 22cm 著者名: 藤田, 広一 書誌ID: BN09675511. Thomas著 ; 山本博資 ほか 訳 出版情報:. 情報理論 1 藤田広一, 基礎情報理論, 昭晃堂, 1969. Amazonで藤田 廣一, 野口 晃の電磁気学演習ノート。アマゾンならポイント還元本が多数。藤田 廣一, 野口 晃作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。. 基礎としての電子工学 (1967年) 藤田.

基礎情報理論 / 藤田広一著||キソ ジョウホウ. 3 形態: 4, 220p ; 22cm ISBN:著者名: 藤田, 広一 書誌ID: BA33877758. 索引: 巻末 『数理科学』(昭和43. 1 NDLSH : 情報理論: Notes: その他の翻訳者: 古賀弘樹, 有村光晴, 岩本貢 原著第2版 (c) の翻訳 参考文献: p510-534: Reading of Title: ジョウホウ リロン : キソ ト ヒロガリ: Reading of Author: ヤマモト, ヒロスケ コガ, ヒロキ. 第3回修正 フォーマット: 図書 責任表示: 藤田広一著 出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1973.

情報理論 種類: 図書 責任表示: 和田弘 ほか 編 ; 国沢清典 ほか 執筆 出版情報: 東京 : 共立出版, 1960. 基礎情報理論 フォーマット: 図書 責任表示: 藤田広一著 言語: 日本語 出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1969. 情報理論: Classification / Subject: NDC8 : 007. 改訂版 佐藤洋著, 裳華房, 1983: 11. 情報基礎: 主題: 情報理論: 分類・件名: NDC8 : 007.

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