Aufgaben:Exercise 4.2: Triangular PDF: Difference between revisions

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===Musterlösung===
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{{ML-Kopf}}
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'''1.'''
<b>a)</b>&nbsp;&nbsp;Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gilt im Bereich 0 &#8804; <i>X</i> &#8804; 1 vereinbarungsgemäß:
'''2.'''
$$f_X(x) = 2x = C \cdot x
\hspace{0.05cm}.$$
 
Wir haben hierbei &bdquo;2&rdquo; durch <i>C</i> ersetzt &#8658; Verallgemeinerung, um in der Teilaufgabe (c) die nachfolgende Berechnung nochmals nutzen zu können.
 
Da die differentielle Entropie in &bdquo;nat&rdquo; gesucht ist, verwenden wir den natürlichen Logarithmus. Mit der Substitution <i>&xi;</i> = <i>C</i> &middot; <i>x</i> erhalten wir folgendes Integral:
$$h_{\rm nat}(X) \hspace{-0.15cm}  =  \hspace{-0.15cm} \hspace{0.1cm} - \int_{0}^{1} \hspace{0.1cm}  C \cdot x \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ C \cdot x ] \hspace{0.1cm}{\rm d}x =
\hspace{0.1cm} - \hspace{0.1cm}\frac{1}{C} \cdot \int_{0}^{C} \hspace{0.1cm}  \xi \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ \xi ] \hspace{0.1cm}{\rm d}\xi $$ $$\
  =  \hspace{-0.15cm} - \hspace{0.1cm}\frac{\xi^2}{C} \cdot 
\left [ \frac{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)}{2} -
\frac{1}{4}\right ]_{\xi = 0}^{\xi = C}
\hspace{0.05cm}$$
Hierbei wurde das vorne angegebene unbestimmte Integral benutzt. Nach Einsetzen der Grenzen erhält man hieraus unter Berücksichtigung von <i>C</i> = 2:
$$h_{\rm nat}(X) \hspace{-0.15cm}  =  \hspace{-0.15cm}
- C/2 \cdot 
\left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2
\right ]
= - {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2) + 1/2 =
- {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)
+ 1/2 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) =\\
  =  {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm} = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (0.824) = - 0.193
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}
h(X) 
\hspace{0.15cm}\underline {= - 0.193\,{\rm nat}}
\hspace{0.05cm}.$$
 
<b>b)</b>&nbsp;&nbsp;Allgemein gilt:
$$h_{\rm bit}(X) = \frac{h_{\rm nat}(X)}{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)\,{\rm nat/bit}} = - 0.279
\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm}
h(X)
\hspace{0.15cm}\underline {= - 0.279\,{\rm bit}}
\hspace{0.05cm}.$$
Diese Umrechnung kann man sich sparen, wenn man bereits im analytischen Ergebnis der Teilaufgabe '''a)''' direkt &bdquo;ln&rdquo; durch &bdquo;log<sub>2</sub>&rdquo; ersetzt:
$$h(X) = \  {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm}, \hspace{1.3cm}
{\rm Pseudo-Einheit\hspace{-0.1cm}:\hspace{0.15cm} bit}
\hspace{0.05cm}.$$
'''3.'''
'''3.'''
'''4.'''
'''4.'''

Revision as of 18:42, 21 March 2017

Betrachtet werden zwei Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (kurz WDF) mit dreieckförmigem Verlauf:

  • Die Zufallsgröße X ist auf den Wertebereich von 0 und 1 begrenzt, und es gilt für die WDF (obere Skizze)

$$f_X(x) = \left\{ \begin{array}{c} 2x \\ 0 \\ \end{array} \right. \begin{array}{*{20}c} {\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.1cm} 0 \le x \le 1 \\ {\rm sonst} \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$

  • Die Zufallsgröße Y besitzt gemäß der unteren Skizze die folgende WDF:

$$f_Y(y) = \left\{ \begin{array}{c} 1 - |y| \\ 0 \\ \end{array} \right. \begin{array}{*{20}c} {\rm{f\ddot{u}r}} \hspace{0.1cm} |y| \le 1 \\ {\rm sonst} \\ \end{array} \hspace{0.05cm}.$$

  • Der Zusammenhang zwischen den zwei Zufallsgrößen ist durch die Gleichung X = |Y| gegeben.

Für beide Zufallsgrößen soll jeweils die differentielle Entropie ermittelt werden. Beispielsweise lautet die entsprechende Gleichung für die Zufallsgröße X: $$h(X) = \hspace{0.1cm} - \hspace{-0.45cm} \int\limits_{{\rm supp}\hspace{0.03cm}(\hspace{-0.03cm}f_X)} \hspace{-0.35cm} f_X(x) \cdot {\rm log} \hspace{0.1cm} [ f_X(x) ] \hspace{0.1cm}{\rm d}x \hspace{0.6cm}{\rm mit}\hspace{0.6cm} {\rm supp}(f_X) = \{ x: f_X(x) > 0 \} \hspace{0.05cm}.$$ Verwendet man den natürlichen Logarithmus, so ist die Pseudo–Einheit „nat” anzufügen. Ist das Ergebnis dagegen in „bit” gefragt, so ist der Logarithmus dualis  ⇒  „log2” zu verwenden.

In der Teilaufgabe (d) wird die neue Zufallsgröße Z = A · Y betrachtet. Der WDF–Parameter A ist so zu bestimmen, dass die differentielle Entropie der neuen Zufallsgröße Z genau 1 bit ergibt:
$$h(Z) = h (A \cdot Y) = h (Y) + {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (A) = 1\,{\rm bit} \hspace{0.05cm}.$$ Hinweis: Die Aufgabe gehört zum Themengebiet von Kapitel 4.1 Vorgegeben ist das folgende unbestimmte Integral: $$\int \xi \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)\hspace{0.1cm}{\rm d}\xi =

\xi^2 \cdot \left [ \frac{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)}{2} - 

\frac{1}{4}\right ] \hspace{0.05cm}.$$

Fragebogen

1 Berechnen Sie die differentielle Entropie der Zufallsgröße X in „nat”.

$h(X)$ =

2 Welches Ergebnis erhält man mit der Pseudoeinheit „bit”?

$h(X)$ =

3 Berechnen Sie die differentielle Entropie der Zufallsgröße Y.

$h(Y)$ =

4 Bestimmen Sie den WDF–Parameter A, so dass h(Z) = h(A · Y) = 1 bit gilt.

$ h(Z) = 1 bit: A$ =


Musterlösung

a)  Für die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion gilt im Bereich 0 ≤ X ≤ 1 vereinbarungsgemäß: $$f_X(x) = 2x = C \cdot x \hspace{0.05cm}.$$

Wir haben hierbei „2” durch C ersetzt ⇒ Verallgemeinerung, um in der Teilaufgabe (c) die nachfolgende Berechnung nochmals nutzen zu können.

Da die differentielle Entropie in „nat” gesucht ist, verwenden wir den natürlichen Logarithmus. Mit der Substitution ξ = C · x erhalten wir folgendes Integral: $$h_{\rm nat}(X) \hspace{-0.15cm} = \hspace{-0.15cm} \hspace{0.1cm} - \int_{0}^{1} \hspace{0.1cm} C \cdot x \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ C \cdot x ] \hspace{0.1cm}{\rm d}x = \hspace{0.1cm} - \hspace{0.1cm}\frac{1}{C} \cdot \int_{0}^{C} \hspace{0.1cm} \xi \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} [ \xi ] \hspace{0.1cm}{\rm d}\xi $$ $$\

 =  \hspace{-0.15cm} - \hspace{0.1cm}\frac{\xi^2}{C} \cdot  

\left [ \frac{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (\xi)}{2} - \frac{1}{4}\right ]_{\xi = 0}^{\xi = C} \hspace{0.05cm}$$ Hierbei wurde das vorne angegebene unbestimmte Integral benutzt. Nach Einsetzen der Grenzen erhält man hieraus unter Berücksichtigung von C = 2: $$h_{\rm nat}(X) \hspace{-0.15cm} = \hspace{-0.15cm} - C/2 \cdot \left [ {\rm ln} \hspace{0.1cm} (C) - 1/2 \right ]

= - {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2) + 1/2 =

- {\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)

+ 1/2 \cdot {\rm ln} \hspace{0.1cm} ({\rm e}) =\\
 =   {\rm ln} \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm} = {\rm ln} \hspace{0.1cm} (0.824) = - 0.193

\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} h(X) \hspace{0.15cm}\underline {= - 0.193\,{\rm nat}} \hspace{0.05cm}.$$

b)  Allgemein gilt: $$h_{\rm bit}(X) = \frac{h_{\rm nat}(X)}{{\rm ln} \hspace{0.1cm} (2)\,{\rm nat/bit}} = - 0.279 \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} h(X) \hspace{0.15cm}\underline {= - 0.279\,{\rm bit}} \hspace{0.05cm}.$$ Diese Umrechnung kann man sich sparen, wenn man bereits im analytischen Ergebnis der Teilaufgabe a) direkt „ln” durch „log2” ersetzt: $$h(X) = \ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (\sqrt{\rm e}/2)\hspace{0.05cm}, \hspace{1.3cm} {\rm Pseudo-Einheit\hspace{-0.1cm}:\hspace{0.15cm} bit} \hspace{0.05cm}.$$ 3. 4. 5. 6. 7.