信息论：基础理论与应用（第4版） [Information Theory Principles and Applications The Fourth Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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傅祖芸 著

图书标签:

• 信息论
• 编码理论
• 通信理论
• 数据压缩
• 机器学习
• 信号处理
• 统计推断
• 概率论
• 数学基础
• 第四版

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121247057

版次：4

商品编码：11658941

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十二五”规划教材 ，

外文名称：Information Theory Principles and Applications The Fourth Edition

开本：16开

出版时间：2015-02-01###

内容简介

　　《信息论：基础理论与应用（第4版）》是“十二五”普通高等教育本科国宝规划教材，且为教育部评选的“2008年度普通高等教育精品教材”。
　　《信息论：基础理论与应用（第4版）》系统地论述了香农信息论基本理论及某些应用问题，基本覆盖了信息论的各个方面的内容。内容包括：信息的定义和度量；各类离散信源和连续信源的信息熵；有记忆、无记忆、离散和连续信道的信道容量；香农信息论的三个基本定理：无失真信源编码定理、限失真信源编码定理和信道编码定理；网络信息理论及保密系统的信息理论。《信息论：基础理论与应用（第4版）》还介绍了无失真数据压缩（即无失真信源编码）的实用的编码算法与方法，以及信道纠错编码的基本内容和分析方法；最后简要地介绍了信息论与热力学、光学、统计学、生物学和医学等其他学科交叉结合的应用内容。
　　尤其是新增第13章，介绍量子力学与信息理论交叉结合而飞速发展起来，又极具诱人前景的量子信息科学。
　　《信息论：基础理论与应用（第4版）》深入浅出、概念清晰、内容丰富、系统性和可读性强，并具实际应用价值。《信息论：基础理论与应用（第4版）》可作为高等院校信息工程、通信工程、雷达、计算机、电子学、信息与计算科学等相关专业的本科生、研究生的信息论课程教材或教学参考书，也可供数学、物理、生物学、系统科学、管理科学等专业研究生及从事信息科学理论、技术、方法研究的科研工作者和工程技术人员参考。

作者简介

　　傅祖芸，教授自1968-1983年在中国科技大学，1983-2000年在中国科学院研究生院自1965年起就作为本科生《信息论与编码》课的辅导老师，1976年起一直主要讲授本科生和研究生的专业基础课《信息论与编码》或《信息论基础》。自1980年起就编写《信息论与编码》方面的教材，所编写的《信息论基础》于1986年和1989年两次入选全国高等院校电子类第二轮、第三轮统编教材。1989年出版的《信息论基础》于1992年1月荣获第二届机械电子工业部电子类专业优秀教材一等奖。由于教材选用合适，学生反映教学效果好，于1994－1995年度被评为科学院研究生院的学年优秀课程。之后，该教材被评为“十五“，“十一五“国家规划教材。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 信息的概念
1.2 信息论研究的对象、目的和内容
1.3 信息论发展简史与信息科学

第2章 离散信源及其信息测度
2.1 信源的数学模型及分类
2.2 离散信源的信息熵
2.2.1 自信息
2.2.2 信息熵
2.3 信息熵的基本性质
2.4 信息熵的唯一性定理
2.5 离散无记忆的扩展信源
2.6 离散平稳信源
2.6.1 离散平稳信源的数学定义
2.6.2 二维离散平稳信源及其信息熵
2.6.3 离散平稳信源的极限熵
2.7 马尔可夫信源
2.7.1 马尔可夫信源和m阶马尔可夫信源的定义
2.7.2 马尔可夫信源和m阶马尔可夫信源的信息熵
2.8 信源剩余度与自然语言的熵
2.9 意义信息和加权熵
小结
习题

第3章 离散信道及其信道容量
3.1 信道的数学模型及分类
3.1.1 信道的分类
3.1.2 离散信道的数学模型
3.1.3 单符号离散信道的数学模型
3.2 平均互信息及平均条件互信息
3.2.1 信道疑义度
3.2.2 平均互信息
3.2.3 平均条件互信息
3.3 平均互信息的特性
3.4 信道容量及其一般计算方法
3.4.1 离散无噪信道的信道容量
3.4.2 对称离散信道的信道容量
3.4.3 准对称信道的信道容量
3.4.4 一般离散信道的信道容量
3.5 信道容量的迭代算法
3.5.1 信道容量的迭代算法
3.5.2 信道容量迭代算法的收敛性
3.6 离散无记忆扩展信道及其信道容量
3.7 独立并联信道及其信道容量
3.8 串联信道的互信息和数据处理定理
3.9 信源与信道的匹配
小结
习题

第4章 波形信源和波形信道
4.1 波形信源的统计特性和离散化
4.2 连续信源和波形信源的信息测度
4.2.1 连续信源的差熵
4.2.2 连续平稳信源和波形信源的差熵
4.2.3 两种特殊连续信源的差熵
4.3 连续信源熵的性质及最大差熵定理
4.3.1 差熵的性质
4.3.2 具有最大差熵的连续信源
4.4 连续信源熵的变换
4.4.1 坐标变换后概率密度函数的变化
4.4.2 坐标变换后差熵的变化
4.5 熵功率
4.6 连续信道和波形信道的分类
4.6.1 按信道输入和输出的统计特性分类
4.6.2 按噪声的统计特性分类
4.6.3 按噪声对信号的作用功能分类
4.7 连续信道和波形信道的信息传输率
4.7.1 基本连续信道的平均互信息
4.7.2 多维连续信道的平均互信息
4.7.3 波形信道的信息传输率
4.7.4 连续信道平均互信息的特性
4.8 连续信道和波形信道的信道容量
4.8.1 单符号高斯加性信道
4.8.2 单符号非高斯加性信道
4.8.3 多维无记忆高斯加性连续信道
4.8.4 多维有记忆高斯加性连续信道
4.8.5 限带高斯白噪声加性波形信道
4.8.6 有色高斯加性波形信道
4.8.7 香农公式的重要实际指导意义
小结
习题

第5章 无失真信源编码定理
5.1 编码器
5.2 等长码
5.3 渐近等分割性和ε典型序列
5.4 等长信源编码定理
5.5 变长码
5.5.1 唯一可译变长码与即时码
5.5.2 即时码的树图构造法
5.5.3 克拉夫特(Kraft)不等式
5.5.4 唯一可译变长码的判断法
5.6 变长信源编码定理
小结
习题

第6章 有噪信道编码定理
6.1 错误概率和译码规则
6.2 错误概率与编码方法
6.3 联合ε典型序列
6.4 有噪信道编码定理
6.5 联合信源信道编码定理
小结
习题

第7章 保真度准则下的信源编码
7.1 失真度和平均失真度
7.1.1 失真度
7.１.2 平均失真度
7.2 信息率失真函数及其性质
7.2.1 信息率失真函数
7.2.2 信息率失真函数的性质
7.3 二元信源和离散对称信源的R(D) 函数
7.3.1 二元对称信源的R(D)函数
7.3.2 离散对称信源的R(D)函数
7.4 信息率失真函数的参量表述及其计算
7.5 信息率失真函数的迭代算法
7.6 连续信源的信息率失真函数
7.6.1 连续信源的信息率失真函数
7.6.2 高斯信源的信息率失真函数
7.6.3 连续信源R(D)函数的参量表述及其计算
7.7 保真度准则下的信源编码定理
7.7.1 失真ε典型序列
7.7.2 保真度准则下信源编码定理的证明
7.8 联合有失真信源信道编码定理
7.9 限失真信源编码定理的实用意义
小结
习题

第8章 无失真的信源编码
8.1 霍夫曼（Huffman）码
8.1.1 二元霍夫曼码
8.1.2 r元霍夫曼码
8.1.3 霍夫曼码的最佳性
8.2 费诺（Fano）码
8.3 香农-费诺-埃利斯码
8.4 游程编码和MH编码
8.4.1 游程编码
8.4.2 MH编码
8.5 算术编码
8.6 字典码
8.6.1 LZ��77编码算法
8.6.2 LZ��78编码算法
8.6.3 LZW编码算法
8.6.4 LZ码复杂度和性能分析
小结
习题

第9章 信道的纠错编码
9.1 差错控制的基本形式
9.2 纠错码分类及基本概念
9.2.1 纠错码分类
9.2.2 纠错码的基本概念及其纠错能力
9.3 线性分组码
9.3.1 一致校验矩阵和生成矩阵
9.3.2 伴随式及标准阵列译码
9.3.3 汉明码
9.4 循环码
9.4.1 循环码结构及其多项式描述
9.4.2 循环码的生成多项式和生成矩阵
9.4.3 循环码的校验多项式和伴随式
9.4.4 循环码的编、译码器
9.5 卷积码
9.5.1 卷积码的解析表示
9.5.2 卷积码的图解表示
小结
习题

第10章 网络信息论
10.1 通信网信道的分类
10.2 多个随机变量的联合典型序列
10.３ 相关信源编码
10.4 多址接入信道
10.4.1 离散多址接入信道
10.4.2 多址接入高斯噪声信道
10.5 相关信源和多址接入信道
10.5.1 相关信源和多址接入信道的对偶性
10.5.2 相关信源的多址接入信道
10.6 广播信道
10.7 中继信道
10.8 具有边信息的信源编码
10.9 具有边信息的数据压缩
小结
习题

第11章 保密系统的基本信息理论
11.1 保密学的基本概念
11.2 保密系统的数学模型
11.3 古典密码体制
11.3.1 单表密码
11.3.2 移位代换密码
11.3.3 乘数密码
11.3.4 固定周期d的位移置换
11.3.5 多表代换密码
11.4 完全保密性
11.5 理论保密性
11.6 实际保密性
小结
习题

第12章 信息论与其他学科的关系和应用
12.1 信息熵与热力学熵
12.2 信息论与光学
12.2.1 光学信息量
12.2.2 光量子信道的信道容量
12.2.3 最大熵光学图像恢复
12.3 最大熵原理与谱估计
12.3.1 高斯随机过程的熵率
12.3.2 伯格的最大熵定理
12.4 信息论与生命科学
12.4.1 DNA到蛋白质的通信系统
12.4.2 信息系数与信息分类
12.4.3 医学中的信息分析
小结

第13章 量子信息科学简介
13.1 量子力学的基本概念
13.1.1 波粒二重性和光量子
13.1.2 波函数和量子态
13.1.3 量子态叠加原理
13.1.4 量子测量与量子态塌缩
13.1.5 测不准原理
13.1.6 量子纠缠和纠缠态
13.1.7 量子隐形传态
13.2 量子通信与量子保密通信
13.2.1 量子通信的基本概念
13.2.2 量子通信的优越性
13.2.3 量子通信的发展现状与前景
13.3 量子信息论
13.3.1 量子比特
13.3.2 量子信息中的冯诺依曼熵
13.3.3 量子信源编码定理
13.3.4 量子信道的信道编码
附录
附录A 凸函数和詹森不等式
附录B 马尔可夫链
B.1 马尔可夫链的定义
B.2 转移概率和转移矩阵
B.3 各态历经定理
附录C 熵函数的函数表
附录D 所用符号及编写说明
参考书目和文献

前言/序言

穿越信息的海洋，探索知识的边界——这是一本带你深入理解现代通信、编码、压缩乃至人工智能核心的指南。 我们生活在一个信息爆炸的时代，从社交媒体上的点滴互动，到全球金融市场的瞬息万变，再到宇宙深空的探测奥秘，无不闪烁着“信息”的光辉。然而，在这些纷繁复杂的信息洪流背后，隐藏着一套深刻而普适的数学理论——信息论。它如同探照灯，照亮了信息传输、存储和处理的本质规律，为我们理解和驾驭这个日益互联的世界提供了坚实的理论基石。 揭示信息的内在价值 信息论的核心在于对“信息”进行量化和度量。你是否曾好奇，一段文本、一张图片，甚至一段语音，究竟包含多少“信息量”？这本书将引导你理解香农熵的概念，这是信息论的灵魂所在。熵，不仅仅是混乱度的度量，更是信息不确定性的量化，它揭示了我们从不确定性中获取知识的程度。通过学习如何计算和理解信息的熵，你将能更精准地评估数据的价值，并为后续的压缩和编码策略打下基础。 无损与有损压缩的智慧 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据量的激增带来了巨大的存储和传输挑战。信息论的另一项重大贡献在于其深刻的压缩理论。这本书将深入探讨如何有效地压缩数据，以节省宝贵的存储空间和缩短传输时间。你将了解无损压缩的原理，如同ZIP文件那样，在不丢失任何信息的情况下减小文件大小；同时，你也将学习有损压缩的艺术，如JPEG图像和MP3音频，如何在感知上尽可能不影响用户体验的前提下，大幅度地移除冗余信息，从而实现惊人的压缩比。这些技术在我们日常使用的各种设备和应用中无处不在，理解其背后的信息论原理，将让你对科技的进步有更深刻的认识。 通信的边界与可能 信息的传播是现代社会运转的命脉。我们如何才能在充满噪声和干扰的信道中，尽可能高效、可靠地传输信息？信息论中的信道容量概念，为这个问题提供了数学上的答案。本书将详细阐释信道容量的含义，以及如何通过编码技术来逼近这个理论极限。你将接触到诸如纠错码（如汉明码、卷积码、LDPC码、Turbo码等）的奇妙世界，它们如同为信息穿上了坚实的“防护服”，能够检测并纠正传输过程中发生的错误，确保信息的完整性和准确性。这些编码技术是现代通信系统（从手机通信到卫星通信）不可或缺的组成部分。 从理论到现实的桥梁 信息论并非仅仅是抽象的数学游戏，它在众多前沿科技领域展现出强大的生命力。这本书将不仅仅停留在理论层面，更会为你铺设一条通往实际应用的清晰路径。 通信工程: 无论是移动通信、光纤通信，还是无线网络，信息论都为其设计和优化提供了核心指导。理解信道容量和编码增益，是工程师们设计更快速、更可靠通信系统的关键。 计算机科学: 数据压缩、文件存储、数据库设计，甚至算法的效率分析，都深受信息论思想的影响。数据挖掘和机器学习中的特征选择，也常常借助于信息增益等概念。 人工智能: 深度学习模型中的信息瓶颈理论，以及自然语言处理中的语言模型，都与信息论有着千丝万缕的联系。理解信息是如何在神经网络中流动和转化的，有助于我们构建更智能的AI系统。 信号处理: 从音频、视频信号的处理到图像识别，信息论提供了分析和理解信号特性的强大工具。 生物信息学: 基因序列的分析和比对，也能够从中找到信息论的应用。 构建坚实的知识体系 这本书将循序渐进地引导读者，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的理论和应用。它适合作为： 高等院校相关专业（如通信工程、电子工程、计算机科学、信息科学等）学生的学习教材。 对信息科学及其应用感兴趣的工程师、研究人员和技术爱好者的参考书籍。 任何渴望理解现代信息技术背后深层原理的读者的启蒙读物。 通过阅读本书，你将获得一套严谨而普适的分析工具，能够以更深刻的视角理解数字世界的运行机制，并为你在信息科学领域的进一步学习和探索打下坚实的基础。这是一场关于信息本质的深度对话，一次对知识边界的勇敢探索。让我们一起，在信息的海洋中乘风破浪，发现知识的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书简直像一本宝藏，我最近一直在啃，越看越觉得信息论的魅力无穷。它不像很多理论书籍那样枯燥乏味，而是用一种非常直观和循序渐进的方式，将那些看似高深莫测的概念一点点地剥开。从最基础的熵，到信道容量，再到纠错编码，作者仿佛把我带进了一个全新的数学世界。我尤其喜欢书中对实际应用的阐述，那些抽象的理论是如何支撑起我们日常生活中习以为常的技术的，比如手机通信、数据压缩，甚至是我们今天所依赖的互联网。每次读到那些经典的例子，我都会豁然开朗，原来那些“魔法”背后有着如此严谨的科学原理。而且，这本书的例题设计也相当巧妙，既能检验我是否真正理解了理论，又能引导我思考更深层次的问题。有时候，我会为了一个例题纠结半天，但一旦豁然开朗，那种成就感是无与伦比的。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，耐心引导你一步步走向理解的彼岸。书中的插图和图表也非常清晰，帮助我更好地可视化那些复杂的数学模型。我真心推荐给所有对通信、计算机科学、统计学，乃至任何与数据和信息处理相关的领域感兴趣的朋友。这本书绝对会颠覆你对信息论的认知，让你看到一个充满智慧和应用价值的领域。它所提供的不仅仅是知识，更是一种思考问题的方式，一种看待世界的新视角。

评分☆☆☆☆☆

我 must say, this book is a game-changer for anyone delving into the world of information theory. The authors have managed to strike a perfect balance between theoretical rigor and practical relevance, which is a feat in itself. What truly impressed me was the clarity with which they introduce and explain fundamental concepts like entropy, mutual information, and channel capacity. They don't just present formulas; they delve into the intuition behind them, making them accessible even to those without a deep mathematical background. The examples used throughout the book are not only illustrative but also highly relevant to modern technological applications. I found myself constantly drawing parallels between the theoretical concepts and the technologies I interact with daily, from data compression algorithms used in image and video files to the error correction codes that ensure the integrity of data transmitted over wireless networks. The inclusion of advanced topics in the later chapters, such as rate-distortion theory and coding for noisy channels, provides a comprehensive overview of the field. The book’s structure is logical, allowing for a gradual build-up of knowledge. It’s a challenging read at times, but the rewards in terms of understanding are immense. It has definitely expanded my appreciation for the intricate workings of information systems.

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是信息论领域的“标杆”之作，它在理论的深度和应用的广度上都达到了一个非常高的水平。作者的功力可见一斑，他们能够将信息论这样复杂的学科，以一种如此清晰、系统的方式呈现出来。我最喜欢的是书中对“香农信息论”核心概念的阐释，从熵的定义到信道容量的推导，作者都进行了严谨而富有洞察力的分析。我曾经对信息论的一些概念感到困惑，但在阅读了这本书后，那些模糊的界限都变得清晰起来。而且，书中对各种编码技术的讲解也让我大开眼界，无论是纠错码还是压缩编码，都让我看到了人类在信息处理领域的智慧和创造力。我尤其欣赏书中对实际应用案例的介绍，比如在通信系统、数据存储、机器学习等领域的应用，让我看到了信息论的价值和潜力。每次读完一个章节，我都会感到一种知识上的升华，仿佛我的思维又上了一个台阶。这本书不仅仅是一本教材，更是一本引人深思的学术专著，它为我打开了一个全新的知识领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，远远超出了其作为一本技术手册的定义。它更像是一本信息论的“哲学指南”，引导读者去思考信息本身的本质，以及我们如何去理解和利用它。作者的写作风格极其流畅且富有启发性，他们用一种非常人性化的方式，将那些看似高深的理论变得易于接受。我特别喜欢书中对“信息冗余”和“信噪比”等概念的阐释，这些概念的引入，让我能够更好地理解信息传输中的挑战，以及人类是如何克服这些挑战的。而且，这本书在介绍理论的同时，并没有忽略对实际应用的深入探讨。作者花了大量篇幅来介绍信息论在各个领域的应用，从通信工程到计算机科学，再到更广泛的科学研究，都充满了信息论的身影。我通过阅读这本书，不仅仅学到了关于信息论的知识，更重要的是，我开始用一种全新的、更具洞察力的方式来看待我所处的数字世界。它教会我，信息的背后，隐藏着深刻的数学规律和工程智慧。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本《信息论：基础理论与应用（第4版）》时，我并没有抱有太高的期待，毕竟信息论听起来就不是那么容易“消化”的学科。然而，事实证明我错了，大错特错。这本书以一种令人惊叹的方式，将信息论的复杂性转化为一种优雅的逻辑。作者对于概念的解释，简直是化繁为简的典范。他们没有直接抛出晦涩的公式，而是从最基本、最贴近生活的例子入手，比如“信息是什么？”、“我们如何衡量信息量？”。这种“接地气”的讲解方式，让我这个初学者也能迅速进入状态，并且开始体会到信息论的逻辑之美。书中的论证过程严谨而不失生动，每一步推导都仿佛在编织一张精密的逻辑网，将散落的知识点巧妙地串联起来。我特别欣赏的是，书中并没有止步于理论的阐述，而是花了大量篇幅去探讨这些理论是如何在现实世界中发挥作用的。从早期的通信系统到现代的压缩算法，再到更前沿的机器学习和人工智能，信息论的影响无处不在。这本书让我看到了理论与实践之间紧密的联系，也让我对未来科技的发展充满了好奇和期待。每次合上书本，我都会感到一种知识上的充实感，仿佛我的思维边界又被拓宽了。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让人爱不释手的书，我最近经常在睡前翻阅，每次都能从中获得新的启发。作者的写作风格非常独特，他们没有采用那种死板的说教方式，而是更像是在与读者进行一场思想的对话。从信息论的起源，到它如何逐渐演变成一门独立的学科，再到它在各个领域的广泛应用，作者都进行了深入浅出的阐述。我特别欣赏书中对于“信源编码”和“信道编码”的讲解，作者用了很多生动的比喻和形象的图示，将这些原本抽象的编码理论变得异常清晰。比如，作者在讲解霍夫曼编码时，就用了“给不同频率的词汇分配不同长度的编码”这样的例子，瞬间就让我理解了其核心思想。而且，这本书的结构设计也非常合理，它将复杂的理论分解成了一个个小模块，让读者可以循序渐进地学习，而不会感到 overwhelming。我经常会在思考一个问题时，翻回前面相关的章节，重新梳理一下思路，总能从中找到新的答案。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，它教会我如何用信息论的视角去分析和解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论：基础理论与应用》给我带来的最大感受就是，原来信息论并非遥不可及，而是与我们的生活息息相关。书中通过大量的实例，生动地展现了信息论的强大威力。从最简单的文本压缩，到复杂的语音和图像编码，再到我们每天都在使用的互联网通信，背后都离不开信息论的支撑。作者的讲解方式非常注重逻辑性和条理性，将原本抽象的概念变得易于理解。我尤其喜欢书中关于“信道容量”的讨论，它让我深刻理解了通信系统设计中存在的根本性限制，以及人类在突破这些限制方面所付出的努力。而且，这本书并没有局限于理论的讲解，而是将理论与实际应用紧密结合。作者花了相当大的篇幅来介绍各种编码技术，包括纠错码、检错码等，这些技术对于保障数据的可靠传输至关重要。我通过阅读这本书，不仅学到了许多关于信息论的知识，更重要的是，我开始用一种全新的视角来审视周围的技术世界。我能够看到那些隐藏在技术背后的信息论原理，并且更加欣赏现代科技的智慧结晶。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《信息论：基础理论与应用（第4版）》时，我内心是既期待又有些许忐忑的，毕竟信息论在很多人眼中都是一门晦涩难懂的学科。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者以一种极其令人着迷的方式，将信息论的精髓展现出来。我特别赞赏的是书中对“信息”这一概念的定义和度量方式的探讨，这为理解后续内容打下了坚实的基础。作者并没有回避复杂的数学推导，但他们总能在推导之后给出直观的解释和生动的例子，让我能够理解这些公式背后的物理意义。从香农的编码定理到各种编码技术的应用，这本书为我打开了一个全新的视角。我深刻地体会到，我们每天所使用的通信设备、数据存储技术，甚至是人工智能，都离不开信息论的支撑。书中的习题也相当有启发性，它们不仅检验了我对知识的掌握程度，更引导我去思考更深层次的问题。这本书不仅仅是学习信息论知识的工具，更是一次思维的训练，一次对信息世界奥秘的探索。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论：基础理论与应用》在我看来，是一本集理论严谨性、概念清晰度与应用普适性于一体的杰作。作者在内容的组织上，可谓是煞费苦心。他们并没有一股脑地堆砌公式和定理，而是非常巧妙地从信息的本质出发，逐步引导读者进入信息论的核心。我个人非常赞赏书中对于“熵”的定义和解释，从最初的概率分布的混乱度，到信息量的度量，再到它在不同信息论定理中的作用，作者都进行了细致入微的阐述。这种层层递进的讲解方式，让即便是初学者也能逐步建立起对信息论的深刻理解。同时，本书在应用方面的论述也极其出色，作者不仅仅是简单地罗列了信息论在各个领域的应用，而是深入地分析了信息论原理是如何支撑这些应用的。例如，在通信领域，作者详细介绍了信道编码和解码的原理，以及它们如何确保信息在噪声环境中可靠传输。这种理论与实践相结合的论述，极大地增强了我学习的动力和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论：基础理论与应用》绝对是我近几年来读过最令人印象深刻的技术类书籍之一。它不仅仅是一本教材，更像是一次知识的探索之旅。作者在梳理信息论发展脉络的同时，并没有忽略对每一个核心概念的深入剖析。我尤其欣赏的是书中对于“熵”这个概念的阐释，从最初的直观理解，到数学上的定义，再到它在不同场景下的应用，作者都进行了详尽的说明。这种循序渐进的学习方式，让我能够真正理解信息论的精髓，而不是仅仅停留在表面。而且，这本书的理论深度和广度都非常出色，它涵盖了信息论的经典内容，同时也触及了一些前沿的研究方向。让我印象深刻的是，书中对于信源编码和信道编码的讲解，清晰地展示了如何有效地压缩信息和如何可靠地传输信息，这对于理解现代通信和数据存储技术至关重要。我经常会在阅读过程中停下来，思考书中提出的问题，并且尝试自己去推导一些公式。这种主动学习的方式，不仅加深了我对知识的记忆，也提升了我解决问题的能力。这本书的语言也比较流畅，虽然是技术书籍，但读起来并不枯燥，反而充满了智慧的启迪。

评分☆☆☆☆☆

包装好，派送中也没有损伤

评分☆☆☆☆☆

京东主要是配送给力，买了很多书，是其中一本

评分☆☆☆☆☆

很不错的教材。

评分☆☆☆☆☆

可以看看，很好。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

信息论课堂用书，讲的难度适中，配套习题也比较多。

评分☆☆☆☆☆

这是个京东的自营店。这售后服务真他妈的太垃圾了。我已经提供了公司名称和纳税人识别号。一个订单是死活拿不到发票，另外一个发票上午纳税人识别号而且就是不给换。售后怎么问都不回答了。拿个微信的地址搪塞我。*你们知道吗，发票的信息是国税说了算，不是微信说的算。

评分☆☆☆☆☆

挺好的书，内容很有用

评分☆☆☆☆☆

信息论课堂用书，讲的难度适中，配套习题也比较多。

评分☆☆☆☆☆

挺好的书，内容很有用