计算机网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787111086819

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络原理
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络安全
• 交换机
• 路由器
• 网络编程
• 计算机科学

数字化时代的交响：《信息论与编码基础》 引言：穿越信息洪流的基石 在这个数据爆炸的时代，我们无时无刻不被信息所包围。从智能手机上的每一次推送，到全球金融市场瞬间完成的亿万次交易，再到深空探测器发回的微弱信号，信息的传递与处理构成了现代文明的骨架。然而，支撑这一切的底层逻辑和数学原理，往往隐匿在日常使用的便捷之下。《信息论与编码基础》正是一本旨在揭开这层神秘面纱的著作。它并非聚焦于数据如何在网络设备间流动（如路由、交换或协议栈的实现），而是深入探讨信息本身的本质、量化方法以及如何在充满噪声的环境中实现最可靠、最高效的传输与存储。 本书的写作初衷，在于为读者构建一个坚实的信息科学理论框架。它将带领读者从最基础的概率论和随机过程出发，系统地理解信息熵（Entropy）这一核心概念——如何精确度量不确定性和信息量。随后，我们将探讨信息源的建模，如何利用无损压缩技术（如霍夫曼编码、算术编码）最大化地压缩冗余，逼近信源的理论极限。 第一部分：信息的量化与度量——熵的深度解析 信息论的魅力，在于它首次将“信息”这一抽象概念提升到了可以被精确计算和优化的数学高度。 第一章：概率论基础与随机变量 本章是构建理论大厦的基石。我们将回顾离散和连续随机变量的特性，重点讨论联合分布、条件概率和贝叶斯定理在信息处理中的初步应用。通过一系列经典的概率模型（如伯努利过程、泊松过程），为后续引入信息量概念做铺垫。我们将强调随机过程在建模真实世界信号源（如语音、图像的统计特性）时的重要性。 第二章：信息量的定义与熵 信息量 $I(x)$ 的核心在于“惊讶度”的度量。如果一个事件发生的概率越低，我们从该事件中获得的信息量就越大。本章将详细推导出香农（Shannon）熵的定义 $H(X) = - sum p(x) log_2 p(x)$，并深入探讨其性质，包括非负性、可加性以及在均匀分布下达到最大值。我们将讨论互信息（Mutual Information）的概念，它量化了两个随机变量之间的相互依赖程度，这是理解信道容量的关键桥梁。 第三章：信源编码——数据压缩的艺术与科学 在信息传输之前，我们必须尽可能地去除数据中固有的冗余。本章聚焦于无损压缩技术。 1. 定长与变长编码： 阐述定长编码的局限性，并引入变长编码的思想。 2. 霍夫曼编码（Huffman Coding）： 详细介绍构造最优前缀码的算法，并分析其渐近性能——即其平均码长如何逼近信源熵。 3. 算术编码与LZW算法： 探讨更先进的压缩方法，特别是算术编码如何实现更接近熵极限的压缩效率，以及在字典匹配算法（如GIF、ZIP格式基础）中的应用。 第二部分：信道容量与可靠传输——抗噪的数学保障 现实世界中，信息传输的介质（无论是电缆、光纤还是无线电波）都不可避免地带有噪声。如何量化信道的质量，并设计出尽可能有效对抗噪声的编码方案，是信息论的第二大核心议题。 第四章：噪声信道与联合概率 本章引入了信道模型。我们将研究离散无记忆信道（DMC），并定义其转移概率矩阵。核心在于理解和计算条件熵和互信息在特定信道模型下的表现。我们将通过实例（如二元对称信道 BSC）来形象化噪声对信息传输的影响。 第五章：香农信道编码定理——理论的灯塔 这是信息论中最具里程碑意义的定理之一。本章将详细阐述信道容量（Channel Capacity, $C$）的定义 $C = max_{p(x)} I(X; Y)$，以及香农在噪声信道编码定理中指出的：只要传输速率 $R$ 小于信道容量 $C$，就存在一种编码方案，使得传输错误率可以任意小地趋近于零。这一理论突破为所有可靠通信系统的设计设定了不可逾越的上限。 第六章：信道编码——纠错的实践智慧 信道编码的目标是增加信息传输的可靠性。本章从理论走向实践，关注如何构建具有纠错能力的线性分组码。 1. 代数基础： 引入有限域（伽罗瓦域 $GF(2^m)$）的概念，为后续构造代数码做准备。 2. 线性分组码： 阐述生成矩阵 ($G$) 和校验矩阵 ($H$) 的作用，以及如何利用伴随式（Syndrome）来检测和纠正错误。 3. 汉明码（Hamming Codes）： 作为最基础且高效的单错误纠正码的代表，本书将详细解析其结构和解码过程。 4. 循环冗余校验（CRC）： 重点讨论CRC在数据完整性校验中的广泛应用，以及其基于多项式运算的强大检错能力。 第三部分：从离散到连续——更广阔的视角 虽然离散模型是理解信息论的起点，但真实世界的模拟信号（如音频、视频）最终需要被量化和数字化。 第七章：连续信道的处理 本章将信息论工具推广到连续随机变量。我们将讨论微分熵（Differential Entropy）及其局限性，并重点分析高斯白噪声信道（AWGN）的容量。高斯信道容量公式 $C = B log_2(1 + S/N)$，是所有现代无线通信系统（如Wi-Fi、蜂窝网络）进行功率和带宽优化的理论基准。 结论：信息科学的深远影响 《信息论与编码基础》的价值不仅在于其严谨的数学推导，更在于它提供了看待和解决现代工程问题的全新范式。它揭示了通信、数据存储、机器学习乃至生物信息学背后的统一数学原理。掌握这些基础，读者将能从容应对高速率、高可靠性的信息处理挑战，真正理解数据如何在物理限制下实现高效的编码与解码。本书旨在培养读者独立分析和设计新型信息系统所需的核心理论洞察力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆