Teoria informacji/TI Wykład 12: Różnice pomiędzy wersjami
m Zastępowanie tekstu - "\endaligned" na "\end{align}" |
m Zastępowanie tekstu - "\aligned" na "\begin{align}" |
||
Linia 16: | Linia 16: | ||
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>\ | <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 35: | Linia 35: | ||
Zatem | Zatem | ||
<center><math>\ | <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 67: | Linia 67: | ||
szacowanie dla (*): | szacowanie dla (*): | ||
<center><math>\ | <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>\ | <center><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{\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 )} \\ |
Wersja z 12:42, 9 cze 2020
Wracamy do szacowania . 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 .
Do dowodu użyjemy metody probabilistycznej. Ustalmy . Niech będzie zbiorem wszystkich możliwych m-elementowych sekwencji , takich że są parami różne. Niech .
Od tego miejsca będziemy używać notacji na oznaczenie sekwencji z . Argument probabilistyczny Shannona opiera się na prostej obserwacji. Jeśli
to istnieje kod C, taki że .
Zauważmy, że jeśli jest sekwencją w o wartościach to
Nasze szacowanie daje zatem
Oszacujemy teraz (*) dla ustalonej pary indeksów .
Dla niech oznacza kulę w o promieniu i środku w punkcie e, tzn.
Łatwo zauważyć, że
Zatem
(gdzie oznacza funkcję charakterystyczną: jest spełniona).
Możemy oszacować teraz wartość (**) dla ustalonego e. Z pewnością każdy wektor inny niż pojawia się jako dla pewnej sekwencji , i łatwo zauważyć, że każdy taki wektor pojawia się taką samą liczbę razy, tzn.
dla dowolnych . A zatem każde dodaje do sumy , czyli
Na poprzednim wykładzie dokonaliśmy oszacowania rozmiaru kuli o promieniu , mamy zatem
Możemy już oszacować (**):
Pamiętając, że , otrzymujemy stąd również szacowanie dla (*):
Wracając do głównego szacowania, dostajemy
Jesteśmy tu już blisko celu, gdyż odpowiada „prawie” .
Konkretniej, do tej pory wiemy, że powyższe równanie jest spełnione dla wystarczająco dużych n, powiedzmy , i dla dowolnych , Parser nie mógł rozpoznać (błąd składni): {\displaystyle 0 < \eta < \frac{1}{2} – Q} . Twierdzimy, że można dobrać m i w ten sposób, że dla dowolnego spełnione jest
W szczególności druga nierówność implikuje
A więc jeśli n jest wystarczająco duże, dostajemy
Używając argumentu probabilistycznego, wnioskujemy, że musi istnieć kod C rozmiaru m, spełniający . Ponieważ , ten kod spełnia warunki Shannona.
Wybór i spełniający oba konieczne warunki najłatwiej przedstawimy na diagramie
Używając ciągłości H, wybieramy takie, że . Jeśli n jest wystarczająco duże, potem możemy znaleźć k takie, że . Tym samym oba warunki są spełnione, co kończy dowód.