Teoria informacji/TI Wykład 12: Różnice pomiędzy wersjami

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
m Zastępowanie tekstu - "\endaligned" na "\end{align}"
m Zastępowanie tekstu – „<math> ” na „<math>”
 
(Nie pokazano 3 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika)
Linia 2: Linia 2:


Do dowodu użyjemy ''metody probabilistycznej''. Ustalmy <math>m < 2^n</math>. Niech <math>\mathcal{C}</math> będzie zbiorem wszystkich możliwych m-elementowych sekwencji <math>c_1, \ldots, c_m \in \{0,1\}^n</math>, takich że <math>c_i</math> są parami różne. Niech <math>N = |\mathcal{C}|</math>.
Do dowodu użyjemy ''metody probabilistycznej''. Ustalmy <math>m < 2^n</math>. Niech <math>\mathcal{C}</math> będzie zbiorem wszystkich możliwych m-elementowych sekwencji <math>c_1, \ldots, c_m \in \{0,1\}^n</math>, takich że <math>c_i</math> są parami różne. Niech <math>N = |\mathcal{C}|</math>.
<center><math> N = {2^n \choose m}  \cdot m!</math></center>
<center><math>N = {2^n \choose m}  \cdot m!</math></center>


Od tego miejsca będziemy używać notacji <math>\bar{C}</math> na oznaczenie sekwencji z <math>\mathcal{C}</math>. Argument probabilistyczny Shannona opiera się na prostej obserwacji. Jeśli
Od tego miejsca będziemy używać notacji <math>\bar{C}</math> na oznaczenie sekwencji z <math>\mathcal{C}</math>. Argument probabilistyczny Shannona opiera się na prostej obserwacji. Jeśli
<center><math>\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} Pr_E ( \Delta , \bar{C}) \leq \delta</math></center>
<center><math>\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} Pr_E ( \Delta , \bar{C}) \leq \delta</math></center>


to istnieje kod C, taki że <math>Pr_E(\Delta,{C}) \le \delta </math>.
to istnieje kod C, taki że <math>Pr_E(\Delta,{C}) \le \delta</math>.


Zauważmy, że jeśli <math>\bar{C}</math> jest sekwencją w <math>\mathcal{C}</math> o wartościach  
Zauważmy, że jeśli <math>\bar{C}</math> jest sekwencją w <math>\mathcal{C}</math> o wartościach  
<math>C=\{c_1, \ldots, c_m \}</math> to  
<math>C=\{c_1, \ldots, c_m \}</math> to  
<center><math> \sum_{u \in C} \sum_{v \in C - \{ u \}} p ( d (v,u \oplus E) \leq \rho ) =
<center><math>\sum_{u \in C} \sum_{v \in C - \{ u \}} p ( d (v,u \oplus E) \leq \rho ) =
\sum_{i = 1}^m \sum_{j \neq i} \, p ( d (c_j,c_i \oplus E) \leq \rho )</math></center>
\sum_{i = 1}^m \sum_{j \neq i} \, p ( d (c_j,c_i \oplus E) \leq \rho )</math></center>


Nasze [[Teoria informacji/TI Wykład 11#metoda_prob|szacowanie]] daje zatem
Nasze [[Teoria informacji/TI Wykład 11#metoda_prob|szacowanie]] daje zatem


<center>{{kotwica|metoda_prob2|}}<math>\aligned
<center>{{kotwica|metoda_prob2|}}<math>\begin{align}
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} Pr_E ( \Delta , \bar{C} ) & \leq
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} Pr_E ( \Delta , \bar{C} ) & \leq
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} \left( \frac{\delta }{2} + \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^m \sum_{j \neq i} \, p ( d (c_j,c_i \oplus E) \leq \rho ) \right) \\
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} \left( \frac{\delta }{2} + \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^m \sum_{j \neq i} \, p ( d (c_j,c_i \oplus E) \leq \rho ) \right) \\
Linia 31: Linia 31:


Łatwo zauważyć, że
Łatwo zauważyć, że
<center><math>d (v, u \oplus e ) \leq \rho \Longleftrightarrow v \oplus u \in S_{\rho } (e) </math></center>
<center><math>d (v, u \oplus e ) \leq \rho \Longleftrightarrow v \oplus u \in S_{\rho } (e)</math></center>


Zatem
Zatem


<center><math>\aligned
<center><math>\begin{align}
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} p ( d (c_j,c_i \oplus E) \leq \rho ) & =
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} p ( d (c_j,c_i \oplus E) \leq \rho ) & =
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} p \left( c_i \oplus c_j \in S_{\rho } (E) \right) \\
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} p \left( c_i \oplus c_j \in S_{\rho } (E) \right) \\
Linia 53: Linia 53:
\frac{N}{2^n - 1} | S_{\rho } (e) - \{ 0^n \} |</math></center>
\frac{N}{2^n - 1} | S_{\rho } (e) - \{ 0^n \} |</math></center>


Na poprzednim wykładzie dokonaliśmy [[Teoria informacji/TI Wykład 11#rozmiar_kuli|oszacowania rozmiaru kuli]] o promieniu <math>\rho = n \cdot (Q + \eta ) </math>, mamy zatem  
Na poprzednim wykładzie dokonaliśmy [[Teoria informacji/TI Wykład 11#rozmiar_kuli|oszacowania rozmiaru kuli]] o promieniu <math>\rho = n \cdot (Q + \eta )</math>, mamy zatem  
<center><math>| S_{\rho } (e) - \{ 0^n \} | \leq  2^{n \cdot H(Q + \eta )}</math></center>
<center><math>| S_{\rho } (e) - \{ 0^n \} | \leq  2^{n \cdot H(Q + \eta )}</math></center>


Linia 64: Linia 64:
</math></center>
</math></center>


Pamiętając, że <math> \sum_{e \in \{ 0, 1 \}^n } p (E = e) = 1 </math>, otrzymujemy stąd również
Pamiętając, że <math>\sum_{e \in \{ 0, 1 \}^n } p (E = e) = 1</math>, otrzymujemy stąd również
szacowanie dla (*):
szacowanie dla (*):


<center><math>\aligned
<center><math>\begin{align}
\sum_{e \in \{ 0, 1 \}^n } p (E = e)  \cdot \underbrace{\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}}
\sum_{e \in \{ 0, 1 \}^n } p (E = e)  \cdot \underbrace{\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}}
  \chi (c_i \oplus c_j \in S_{\rho } (e) )}_{(**)} & \leq \frac{1}{2^n - 1} \cdot 2^{n \cdot H(Q + \eta )}
  \chi (c_i \oplus c_j \in S_{\rho } (e) )}_{(**)} & \leq \frac{1}{2^n - 1} \cdot 2^{n \cdot H(Q + \eta )}
Linia 76: Linia 76:
Wracając do [[#metoda_prob2|głównego szacowania]], dostajemy
Wracając do [[#metoda_prob2|głównego szacowania]], dostajemy


<center><math>\aligned
<center><math>\begin{align}
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} \, \pr_E ( \Delta , \bar{C} ) & \leq
\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} \, _E ( \Delta , \bar{C} ) & \leq
\frac{\delta }{2} + \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^m \sum_{j \neq i} \frac{1}{2^n - 1}  \cdot 2^{n \cdot H(Q + \eta )} \\
\frac{\delta }{2} + \frac{1}{m} \sum_{i = 1}^m \sum_{j \neq i} \frac{1}{2^n - 1}  \cdot 2^{n \cdot H(Q + \eta )} \\
& = \frac{\delta }{2} + \frac{1}{m} \cdot m  \cdot \underbrace{(m-1) \cdot \frac{1}{2^n - 1}}_{\leq \frac{m}{2^n}}  \cdot 2^{n \cdot H(Q + \eta )} \\
& = \frac{\delta }{2} + \frac{1}{m} \cdot m  \cdot \underbrace{(m-1) \cdot \frac{1}{2^n - 1}}_{\leq \frac{m}{2^n}}  \cdot 2^{n \cdot H(Q + \eta )} \\
Linia 87: Linia 87:
Jesteśmy tu już blisko celu, gdyż <math>\left(  \frac{\log_2 m}{n} + H(Q + \eta ) - 1 \right)</math> odpowiada „prawie” <math>R(C)-C_{\Gamma}</math>.
Jesteśmy tu już blisko celu, gdyż <math>\left(  \frac{\log_2 m}{n} + H(Q + \eta ) - 1 \right)</math> odpowiada „prawie” <math>R(C)-C_{\Gamma}</math>.


Konkretniej, do tej pory wiemy, że powyższe równanie jest spełnione dla wystarczająco dużych n, powiedzmy <math> n \ge n_1 </math>, i dla dowolnych <math>2 \le m \le 2^n</math>, <math>0 < \eta < \frac{1}{2} Q</math>. Twierdzimy, że można dobrać <math>n_0 \ge n_1</math> m i <math>\eta</math> w ten sposób, że dla dowolnego <math>n \ge n_0</math> spełnione jest
Konkretniej, do tej pory wiemy, że powyższe równanie jest spełnione dla wystarczająco dużych n, powiedzmy <math>n \ge n_1</math>, i dla dowolnych <math>2 \le m \le 2^n</math>, <math>0 < \eta < \frac{1}{2} - Q</math>. Twierdzimy, że można dobrać <math>n_0 \ge n_1</math> m i <math>\eta</math> w ten sposób, że dla dowolnego <math>n \ge n_0</math> spełnione jest
<center><math>C_{\Gamma } - \varepsilon \leq \frac{\log_2 m}{n} \leq C_{\Gamma } \label{(i)} </math></center>
<center><math>C_{\Gamma } - \varepsilon \leq \frac{\log_2 m}{n} \leq C_{\Gamma } {(i)}</math></center>


<center><math> \frac{\log_2 m}{n}  +  H(Q + \eta ) - 1 \leq - \frac{\varepsilon }{3}</math></center>
<center><math>\frac{\log_2 m}{n}  +  H(Q + \eta ) - 1 \leq - \frac{\varepsilon }{3}</math></center>


W szczególności druga nierówność implikuje
W szczególności druga nierówność implikuje
Linia 97: Linia 97:


A więc jeśli n jest wystarczająco duże, dostajemy
A więc jeśli n jest wystarczająco duże, dostajemy
<center><math> \frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} \, \pr_E ( \Delta , \bar{C} ) \leq  
<center><math>\frac{1}{N} \sum_{\bar{C}} \, _E ( \Delta , \bar{C} ) \leq  
\frac{\delta }{2} + \frac{\delta }{2} =  \delta </math></center>
\frac{\delta }{2} + \frac{\delta }{2} =  \delta</math></center>


Używając argumentu probabilistycznego, wnioskujemy, że musi istnieć kod C rozmiaru m, spełniający <math>Pr_E(\Delta,C) \leq \delta</math>. Ponieważ <math>R(C)=\frac{\log_2 m}{n}</math>, ten kod spełnia warunki Shannona.
Używając argumentu probabilistycznego, wnioskujemy, że musi istnieć kod C rozmiaru m, spełniający <math>Pr_E(\Delta,C) \leq \delta</math>. Ponieważ <math>R(C)=\frac{\log_2 m}{n}</math>, ten kod spełnia warunki Shannona.


Wybór <math> \eta </math> i <math> m </math> spełniający oba konieczne warunki najłatwiej  
Wybór <math>\eta</math> i <math>m</math> spełniający oba konieczne warunki najłatwiej  
przedstawimy na diagramie
przedstawimy na diagramie



Aktualna wersja na dzień 22:11, 11 wrz 2023

Wracamy do szacowania PrE(Δ,C). Przypomnijmy, że wyprowadzone na poprzednim wykładzie szacowanie obowiązuje dla dowolnego kodu C, o ile n jest wystarczająco duże. Pokażemy teraz, że dla wystarczająco dużych n istnieje kod C, który spełnia warunki Twierdzenia Shannona. W szczególności taki, dla którego drugi składnik szacowania można ograniczyć z góry przez δ2.

Do dowodu użyjemy metody probabilistycznej. Ustalmy m<2n. Niech 𝒞 będzie zbiorem wszystkich możliwych m-elementowych sekwencji c1,,cm{0,1}n, takich że ci są parami różne. Niech N=|𝒞|.

N=(2nm)m!

Od tego miejsca będziemy używać notacji C¯ na oznaczenie sekwencji z 𝒞. Argument probabilistyczny Shannona opiera się na prostej obserwacji. Jeśli

1NC¯PrE(Δ,C¯)δ

to istnieje kod C, taki że PrE(Δ,C)δ.

Zauważmy, że jeśli C¯ jest sekwencją w 𝒞 o wartościach C={c1,,cm} to

uCvC{u}p(d(v,uE)ρ)=i=1mjip(d(cj,ciE)ρ)

Nasze szacowanie daje zatem

1NC¯PrE(Δ,C¯)1NC¯(δ2+1mi=1mjip(d(cj,ciE)ρ))=δ2+1mi=1mji1NC¯p(d(cj,ciE)ρ)(*)


Oszacujemy teraz (*) dla ustalonej pary indeksów ij.

Dla e{0,1}n niech Sρ(e) oznacza kulę w {0,1}n o promieniu ρ i środku w punkcie e, tzn.

Sρ(e)={v{0,1}n:d(v,e)ρ}

Łatwo zauważyć, że

d(v,ue)ρvuSρ(e)

Zatem

1NC¯p(d(cj,ciE)ρ)=1NC¯p(cicjSρ(E))=e{0,1}np(E=e)1NC¯χ(cicjSρ(e))(**)

(gdzie χ oznacza funkcję charakterystyczną: χ(φ)=1φ jest spełniona).

Możemy oszacować teraz wartość (**) dla ustalonego e. Z pewnością każdy wektor inny niż 0n pojawia się jako cicj dla pewnej sekwencji C¯𝒞, i łatwo zauważyć, że każdy taki wektor pojawia się taką samą liczbę razy, tzn.

|{C¯:u=cicj}|=|{C¯:v=cicj}|=N2n1

dla dowolnych u,v{0,1}n{0n}. A zatem każde uSρ(e){0n} dodaje N2n1 do sumy C¯χ(cicjSρ(e)), czyli

C¯χ(cicjSρ(e))=N2n1|Sρ(e){0n}|

Na poprzednim wykładzie dokonaliśmy oszacowania rozmiaru kuli o promieniu ρ=n(Q+η), mamy zatem

|Sρ(e){0n}|2nH(Q+η)

Możemy już oszacować (**):

1NC¯χ(cicjSρ(e))1NN2n12nH(Q+η)12n12nH(Q+η)

Pamiętając, że e{0,1}np(E=e)=1, otrzymujemy stąd również szacowanie dla (*):

e{0,1}np(E=e)1NC¯χ(cicjSρ(e))(**)12n12nH(Q+η)


Wracając do głównego szacowania, dostajemy

1NC¯E(Δ,C¯)δ2+1mi=1mji12n12nH(Q+η)=δ2+1mm(m1)12n1m2n2nH(Q+η)δ2+m2n2nH(Q+η)=δ2+2n(log2mn+H(Q+η)1)

Jesteśmy tu już blisko celu, gdyż (log2mn+H(Q+η)1) odpowiada „prawie” R(C)CΓ.

Konkretniej, do tej pory wiemy, że powyższe równanie jest spełnione dla wystarczająco dużych n, powiedzmy nn1, i dla dowolnych 2m2n, 0<η<12Q. Twierdzimy, że można dobrać n0n1 m i η w ten sposób, że dla dowolnego nn0 spełnione jest

CΓεlog2mnCΓ(i)
log2mn+H(Q+η)1ε3

W szczególności druga nierówność implikuje

2n(log2mn+H(Q+η)1)12nε3

A więc jeśli n jest wystarczająco duże, dostajemy

1NC¯E(Δ,C¯)δ2+δ2=δ

Używając argumentu probabilistycznego, wnioskujemy, że musi istnieć kod C rozmiaru m, spełniający PrE(Δ,C)δ. Ponieważ R(C)=log2mn, ten kod spełnia warunki Shannona.

Wybór η i m spełniający oba konieczne warunki najłatwiej przedstawimy na diagramie

Używając ciągłości H, wybieramy η takie, że CΓ13ε1H(Q+η)CΓ. Jeśli n jest wystarczająco duże, potem możemy znaleźć k takie, że CΓεknCΓ23ε. Tym samym oba warunki są spełnione, co kończy dowód.