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田宝玉，杨洁，贺志强，许文俊 著

图书标签:

• 信息论
• 通信原理
• 编码理论
• 概率论
• 统计学
• 机器学习
• 数据压缩
• 信号处理
• 数字通信
• 理论基础

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115391513

版次：2

商品编码：11864098

包装：平装

丛书名： 21世纪高等院校信息与通信工程规划教材

开本：16开

出版时间：2016-01-01

页数：303

正文语种：中文

编辑推荐

1．内容与时俱进，既考虑基础性又考虑先进性和时代性，补充信息领域**研究成果。
2．注重理论与技术的应用，专门有一章介绍信息理论方法与技术的应用。
3．强调教学内容中物理概念和结论的理解与掌握，不陷入烦琐的数学推导。
4．每章都有适量的思考题和习题作为课后练习，并且有配套习题集。
5．配套的“信息论”课程于2003年被评为北京市精品课程,开设了信息论精品课程网站.

内容简介

本书第二版是作者在原版的基础上，结合近几年的教学和科研实践，再次对教材内容进行整合、补充和完善而形成的。第二版沿用原版的基本框架，仍然分为12章，内容主要包括：信息的基本概念、离散信息的度量、离散信源的熵、连续信息与连续信源、无失真信源编码、离散无记忆信道容量、有噪信道编码、波形信道容量、信息率失真函数、有约束信道编码、网络信息论和信息理论方法与应用等。除充实和增加的内容外，第二版另一项重要工作就是增加了大量习题。
本书在内容的选择上既考虑到基础性又考虑先进性和时代性，在编写方式上既注重基本概念的阐述又注重与通信和信息处理的实际相结合。本书强调定理中物理概念和结论的理解和掌握，简化烦琐的数学推导，注重使用明确、直观的物理概念，增加实例，力求让讲述的内容更适合工科专业学生的学习。本书配有大量思考题和习题作为学生课后的练习，这对于学生深入理解所学知识，提高基本运算和解决实际问题的能力都有很大帮助。

作者简介

田宝玉教授北京邮电大学教学名师，有数十年科研与高校教学经验，主要研究项目及领域：信号与信息处理，数字移动通信等。

目录

第1章 绪论
1．1　信息的基本概念
1．1．1　信息论的产生
1．1．2　信息的基本概念
1．2　香农信息论研究的内容
1．2．1　通信系统模型
1．2．2　香农信息论的主要内容
1．3　香农信息论研究的进展与应用
1．3．1 香农信息论创立的背景
1．3．2　香农的主要贡献
1．3．3　香农信息论研究进展
1．3．4　香农信息论的应用
思考题
第2章　离散信息的度量
2．1　自信息和互信息
2．1．1 自信息
2．1．2 互信息
2．2　信息熵的基本概念
2．2．1 信息熵
2．2．2联合熵与条件熵
2．2．3 相对熵
2．2．4 各类熵之间的关系
2．3　信息熵的基本性质
2．3．1 凸函数及其性质
2．3．2熵的基本性质
2．3．3熵函数的唯一性
2．3．4　有根概率树与熵的计算
2．4　平均互信息
2．4．1 平均互信息的定义
2．4．2 平均互信息的性质
2．4．3 平均条件互信息
本章小结
思考题
习题
第3章　离散信源
3．1　离散信源的分类与数学模型
3．1．1　离散信源的分类
3．1．2离散无记忆信源数学模型
3．1．3离散有记忆信源数学模型
3．1．4离散平稳信源数学模型
3．2　离散无记忆信源的扩展
3．2．1　等长消息扩展
3．2．2　变长消息扩展
3．3　离散平稳信源的熵
3．3．1单符号信源的熵
3．3．2等长无记忆扩展源的熵
3．3．3变长无记忆扩展源的熵
3．3．4平稳有记忆信源的熵
3．4　有限状态马尔可夫链
3．4．2　马氏链的基本概念
3．4．2　齐次马氏链
3．4．3马氏链状态分类
3．4．4　马氏链的平稳分布
3．5　马尔可夫信源
3．5．1 马氏源的基本概念
3．5．2　马氏源的产生模型
3．5．3　马氏链N次扩展源熵的计算
3．5．4　马氏源符号熵的计算
3．6　信源的相关性与剩余度
3．6．1　信源的相关性
3．6．2信源的剩余度
3．6．3　文本信源
本章小结
思考题
习题
第4章　连续信息与连续信源
4．1　连续随机变量的熵
4．1．1连续随机变量的离散化
4．1．2连续随机变量的熵
4．1．3连续随机变量差熵的性质
4．1．4连续随机变量集的相对熵
4．2　离散时间高斯随机变量的熵
4．2．1一维高斯随机变量的熵
4．2．2多维独立高斯随机矢量的熵
4．2．3多维相关高斯随机矢量的熵
4．2．4高斯马尔可夫过程的熵率
4．3　连续最大熵定理
4．3．1限峰值最大熵定理
4．3．2限平均功率最大熵定理
4．3．3　最大熵率定理
4．3．4熵功率
4．4　连续随机变量的平均互信息
4．4．1连续随机变量的平均互信息
4．4．2连续随机变量平均互信息的性质
4．5　离散与连续随机变量之间的互信息
4．5．1离散事件与连续事件之间的互信息
4．5．2离散与连续随机变量之间的平均互信息
本章小结
思考题
习题
第5章　无失真信源编码
5．1　概述
5．1．1 信源编译码器模型
5．1．2 信源编码的分类
5．1．3分组码
5．1．3无损信源编码系统
5．2　定长码
5．2．1 无失真编码条件
5．2．2 渐近均分特性
5．2．3 定长码信源编码定理
5．3　变长码
5．3．1 异前置码的性质
5．3．2变长码信源编码定理
5．4　最优编码
5．4．1 二元哈夫曼编码
5．4．2 多元哈夫曼编码
5．4．3 哈夫曼决策树
5．4．4 规范哈夫曼编码
5．4．5　马氏源的哈夫曼编码
5．4．6　香农码
*5．5　几种实用的信源编码方法
5．5．1　算术编码
5．5．2 游程编码
5．5．3 LZ编码
本章小结
思考题
习题
第6章离散信道及其容量
6．1　概述
6．1．1信道的分类
6．1．2离散信道的数学模型
6．1．3信道容量的定义
6．2单符号离散信道及其容量
6．2．1离散无噪信道的容量
6．2．2一般离散信道的容量
6．2．3离散对称信道的容量
6．3级联信道及其容量
6．4多维矢量信道及其容量
6．4．1多维矢量信道输入与输出的性质
6．4．2离散无记忆扩展信道及其容量
6．4．3并联信道及其容量
6．4．4和信道及其容量
6．5信道容量的迭代算法
本章小结
思考题
习题
第7章　有噪信道编码
7．1　概述
7．1．1　信道编码的基本概念
7．1．2　判决与译码规则
7．1．3　译码错误概率
7．2　最佳判决与译码准则
7．2．1　最大后验概率准则
7．2．2　最大似然准则
7．3　信道编码与最佳译码
7．3．1 线性分组码
7．3．2　序列最大似然译码
7．3．3　几种简单的分组码
7．4　费诺(Fano)不等式
7．5　有噪信道编码定理
7．5．1　联合典型序列
7．5．2　有噪信道编码定理
7．5．3　无失真信源信道编码定理
7．6　纠错编码技术简介
7．6．1　线性分组码的编译码
7．6．2　几种重要的分组码
7．6．3　卷积码简介
本章小结
思考题
习题
第8章　波形信道
8．1　离散时间连续信道
8．1．1　离散时间连续信道模型
8．1．2　平稳无记忆连续信道
8．1．3　多维矢量连续信道的性质
8．1．4　离散时间连续信道的容量
8．2　加性噪声信道与容量
8．2．1 加性噪声信道的容量
8．2．2　加性高斯噪声信道的容量
8．2．3　一般加性噪声信道容量界
8．2．4　并联加性高斯噪声信道的容量
8．3　AWGN信道的容量
8．3．1 加性高斯噪声波形信道
8．3．2　波形信道的互信息与容量
8．3．3　AWGN信道的容量
8．3．4　高斯噪声信道编码定理
8．3．5　功率利用率和频谱利用率的关系
8．4　有色高斯噪声信道
8．4．1 有色高斯噪声信道容量
8．4．2　多频段AWGN信道容量
*8．5　数字调制系统的信道容量
本章小结
思考题
习题
第9章　信息率失真函数
9．1　概 述
9．1．1　系统模型
9．1．2　失真测度
9．1．3　率失真(R(D)函数和失真率函数
9．2　限失真信源编码定理
9．2．1　码率的压缩
9．2．2　限失真信源编码定理
9．2．3　限失真信源信道编码定理
9．3　离散R(D)函数的性质与计算
9．3．1离散R(D函数的性质
9．3．2 离散R(D函数的计算
9．4　连续R(D)函数的性质与计算
9．4．1　连续R(D函数的性质
9．4．2　连续R(D函数的计算
9．4．3　差值失真测度下的R(D函数
9．5　高斯信源的R(D)函数
9．6．1　无记忆高斯信源的R(D)函数
9．6．2　独立并联高斯信源的R(D)函数
9．6　一般连续信源的R(D)函数
*9．7　有损数据压缩技术简介
9．7．1　量化
9．7．2　预测编码
9．7．3　子带编码
9．7．4　变换编码
本章小结
思考题
习题
第10章　有约束信道及其编码
10．1　标号图的性质
10．1．1　标号图的基本概念
10．1．2　标号图的变换
10．2　有约束信道容量
10．2．1　有约束信道容量的定义
10．2．2　等时长符号有约束信道的容量
10．2．3　不等时长符号无约束信道的容量
10．2．4　不等时长符号有约束信道的容量
10．3　有约束序列的性质
10．3．1　信道对传输序列的约束
10．3．2　游程长度受限序列（RLL）
10．3．3　部分响应最大似然（PRML）序列
10．3．4　直流平衡序列
10．3．5　其它频域受限序列
10．4　有约束信道编码定理
10．4．1　编码器的描述
10．4．2有约束信道编码定理
10．4．3有限状态编码定理
10．4．4　编码器性能指标
*10．5　有约束序列编码与应用
10．5．1　块编码器
10．5．2　实用直流平衡序列
10．5．3　常用有约束序列编码及应用
本章小结
思考题
习题
第11章　网络信息论初步
11．1　概述
11．2　多址接入信道
11．2．1　二址接入信道的容量
11．2．2　多址接入信道的容量
11．2．3　不同多址方式下的接入信道容量
11．3　广播信道
11．3．1　概述
11．3．2　退化广播信道的容量区
11．4　中继信道
11．4．1　概述
11．4．2　退化中继信道的容量
11．5　分布信源编码
11．5．1　无损分布信源编码
11．5．2　具有边信息的有损分布信源编码
11．5．3　分布信源编码的应用
本章小结
思考题
习题
*第12章　信息理论方法及其应用
12．1　信源熵的估计
12．1．1　离散信源序列熵的估计
12．1．2　连续信源熵的估计
12．2　最大熵原理
12．2．1　最大熵原理的描述
12．2．2　熵集中定理
12．2．3　几种重要的最大熵分布
12．3　最小交叉熵原理
12．3．1　最小交叉熵原理
12．3．2交叉熵的性质
12．3．3最小交叉熵推断的性质
12．3．4交叉熵法
12．4　信息理论方法的应用
12．4．1　信息论在分子生物学中的应用
12．4．2　最大熵谱估计和最小交叉熵谱估计
12．4．3　最大熵建模及其在自然语言处理中应用
12．4．4最大熵原理在经济学中的应用
12．4．5　信息理论方法应用展望
本章小结
思考题
习题
参考文献

前言/序言

《信息论基础（第2版）》图书简介 本书旨在深入浅出地介绍信息论的核心概念、基本原理和关键应用，为读者构建一个扎实的理论基础。本书不同于市面上多数仅停留在概念层面的入门读物，而是着力于梳理信息论的逻辑脉络，揭示其数学根基，并引导读者理解这些抽象理论如何在现实世界中发挥强大作用。 全书结构与核心内容概览： 全书围绕信息论的两大基石——信息度量与通信信道——展开，循序渐进地引导读者进入信息科学的殿堂。 第一部分：信息度量与编码 信息量的定义与计算： 我们将从信息的基本属性出发，探讨如何量化一个事件或一个消息所包含的信息量。本部分将详细阐述概率与信息量之间的深刻联系，引入香农熵（Shannon Entropy）的概念，并解释其作为信息平均量的意义。我们将通过大量的实例，例如抛硬币、语言的统计特性等，帮助读者直观理解熵的计算和解释。 联合熵、条件熵与互信息的概念： 在深入理解单一随机变量的信息量后，我们将扩展到多个随机变量的情况。联合熵描述了多个随机变量共同包含的信息总量；条件熵则衡量在已知一个随机变量的情况下，另一个随机变量所剩余的信息量。互信息（Mutual Information）作为信息论中的核心概念之一，将被赋予重点讲解。我们将深入分析互信息的定义、性质及其在衡量两个随机变量之间依赖程度上的关键作用。这部分内容将为理解信息如何在不同信源之间传递和共享打下基础。 信源编码理论（无损压缩）： 基于前面对信息量的度量，本书将系统介绍信源编码的基本思想和核心定理。我们将探讨如何设计高效的编码方案，以使传输或存储的信息量尽可能接近其理论上的最小熵值，从而实现数据的无损压缩。重点将放在香农第一定理（信源编码定理）的阐述，该定理揭示了无损数据压缩的理论极限。读者将学习到诸如霍夫曼编码（Huffman Coding）和算术编码（Arithmetic Coding）等经典编码算法的原理、构造方法以及它们在实际压缩应用中的优劣。 第二部分：通信信道与容量 离散无记忆信道模型： 在信息度量之后，我们将视角转向信息的传输过程。本部分将详细介绍各种典型的离散无记忆信道模型，如二元对称信道（BSC）、二元输入连续输出信道（BEC）等。我们将深入分析这些信道模型如何刻画信息在传输过程中可能发生的失真或错误，并引入转移概率矩阵等数学工具来描述信道的特性。 信道容量的概念与计算： 这是信息论中最具革命性的概念之一。本书将清晰地阐述信道容量（Channel Capacity）的定义，即一个信道能够可靠传输信息的最大速率。我们将重点讲解香农第二定理（信道编码定理），该定理宣告了只要信息传输速率低于信道容量，就可以实现任意低的错误概率。本书将引导读者理解如何通过最大化互信息来计算特定信道的容量，并介绍一些典型信道的容量计算方法。 连续信道与高斯信道： 在处理完离散信道后，本书还将扩展到连续信道模型，尤其是被广泛应用的高斯白噪声信道（AWGN Channel）。我们将探讨连续变量的熵（微分熵）的概念，以及如何在连续信道中定义和计算信道容量。高斯信道容量的计算公式将是本部分的重点，它在现代通信系统中具有极其重要的理论指导意义。 第三部分：信息论的应用与扩展 纠错编码（有损通信的解决方案）： 面对信道中的噪声和干扰，可靠的信息传输成为挑战。本书将介绍纠错编码（Forward Error Correction, FEC）的基本原理，作为克服信道噪声的有效手段。我们将阐述纠错编码是如何通过引入冗余信息来检测和纠正传输错误，从而在低于信道容量的速率下实现可靠通信。尽管本书主要关注理论基础，但会提及一些经典的纠错码（如Hamming码、卷积码）的原理，为读者对接下来的深入学习打下基础。 信息论在其他领域的应用： 信息论的强大之处在于其普适性。本书的最后部分将展现信息论在诸多领域中的广泛应用，包括但不限于： 数据压缩： 深入分析信息论如何指导文本、图像、音频和视频等各类数据的压缩算法设计。 通信系统设计： 阐述信息论原理如何成为设计高效、可靠通信系统的基石，例如调制解调、信道估计等。 机器学习与人工智能： 揭示信息论在特征选择、模型评估、深度学习中的信息瓶颈等方面的关键作用。 统计推断与信号处理： 探讨信息论如何用于度量模型拟合优度、信号检测等问题。 生物信息学与密码学： 简要介绍信息论在基因序列分析、信息安全等领域的应用。 本书特色： 严谨的数学推导与直观的图解结合： 本书在保证数学严谨性的同时，辅以大量的图示、表格和例子，力求将抽象的数学概念变得易于理解和消化。 注重理论的内在联系： 强调信息论各部分之间的逻辑关联，而非零散的知识点堆砌，帮助读者构建完整的知识体系。 适度的深度与广度： 既深入讲解了信息论的核心定理和数学工具，也兼顾了其在实际应用中的广阔前景，为读者提供了坚实的理论基础和广阔的视野。 本书读者定位： 本书适合对信息科学、通信工程、计算机科学、统计学、人工智能等领域感兴趣的本科生、研究生，以及相关领域的工程师和研究人员。尤其适合希望系统性掌握信息论理论，并将其应用于自身研究或工程实践的读者。 通过阅读本书，您将能够深刻理解信息是如何被度量、编码、传输和处理的，掌握信息论的核心思想和数学工具，并能够运用这些知识解决信息传输和处理中的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这个一直对信息奥秘充满探索欲的人来说，无疑是一份厚礼。我一直认为，我们生活在一个信息爆炸的时代，理解信息的本质、传输和处理方式，是掌握这个时代的关键。而《信息论基础（第2版）》似乎正是我一直在寻找的那本能够系统阐述这一切的书籍。从我初步翻阅的感受来看，这本书的编排非常严谨，逻辑清晰，层层递进。它从最基础的信息量定义讲起，一步步引入信息熵、条件熵、互信息等核心概念，让我对信息的度量有了更深刻的理解。我特别喜欢书中通过大量实例来解释抽象概念的做法，比如在讲解信息熵时，作者可能引用了抽奖、语言模型等，这些都极大地降低了理解门槛。而后面关于信道容量和编码的章节，更是我非常期待的部分，我希望能在这个部分深入了解信息传输的理论极限，以及各种编码技术是如何克服噪声、提高传输效率的。作为“第2版”，我对它在内容上的更新和补充特别感兴趣，相信它会包含一些近年来信息论领域的新发展，这对于保持知识的前沿性非常重要。总而言之，这本书给了我一种“严谨而不失趣味”、“理论与实践并重”的良好初步印象，我迫不及待地想沉浸其中，探索信息的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面 design 简洁大气，虽然我不是直接从事信息论研究的学者，但作为一名对技术发展趋势密切关注的行业观察者，我对信息论的重要性有着深刻的认识。它不仅仅是通信工程的基石，更是理解大数据、人工智能、甚至生物信息学等领域不可或缺的工具。翻阅目录，《信息论基础（第2版）》的章节设置非常合理，从信息量的基本定义，到信息熵、信源编码、信道编码、信道容量等核心内容，层层递进，构建了一个完整的知识体系。我尤其期待书中关于“信道容量”的深入探讨，它如何界定一个信道的极限传输能力？又有哪些理论和实践可以帮助我们逼近这个极限？这对于理解现代通信系统的设计和优化至关重要。而且，作为“第2版”，我非常看重它在内容上的更新。信息论在近年来取得了长足的发展，我希望这本书能够包含一些最新的研究成果和应用案例，例如信息论在机器学习中的应用，或者在某些新兴通信技术中的作用。这本书给我的感觉是“既有深度又不失广度”，我期待通过阅读它，能够更全面地把握信息论的发展脉络及其在各个领域的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书终于到手了，迫不及待地翻开。装帧设计很厚重，拿在手里就有一种踏实感，一看就知道内容分量十足。我一直对信息论这个领域充满了好奇，尤其是在现代社会，数据爆炸、通信技术飞速发展，感觉理解信息背后的本质变得尤为重要。第一眼扫过目录，章节的设置就显得非常系统，从最基础的概念引入，比如信息熵、信源编码，逐步深入到信道容量、信道编码，再到一些更高级的应用，比如信息论在机器学习、统计推断方面的联系。每一章的标题都精确地概括了其核心内容，让人对这本书的结构和逻辑有了一个初步的认识。我特别期待阅读那些关于信息论在实际工程中应用的章节，例如在通信系统设计、数据压缩、甚至密码学中的作用，我相信这本书会给我一个清晰的图景，让我明白这些高深的理论是如何转化为我们日常生活中触手可及的技术的。同时，作为一本“第2版”，我也很关注它是否在第一版的基础上有所更新和补充，尤其是在信息论领域日新月异的今天，新的研究成果和发展趋势的融入，对于一本经典的教材来说至关重要。总的来说，这本书给我留下了一个“扎实”、“全面”、“前沿”的初步印象，我已经迫不及待地想深入其中，跟随作者的脚步，揭开信息论的神秘面纱，领略其思想的魅力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《信息论基础（第2版）》这本书，首先就被它沉甸甸的质感所吸引。作为一名多年从事通信工程工作的技术人员，我深知信息论的重要性，它是现代通信、计算、以及许多其他交叉学科的基石。虽然我有一些相关的零散知识，但总感觉缺乏一个系统性的框架，而这本书的出现，正好填补了我在这方面的空白。我浏览了一下目录，发现它涵盖了信息论的经典内容，比如信息熵、互信息、信道容量、编码理论等等，这些都是我工作中经常会遇到的概念。但我更关注的是它如何将这些理论与实际应用相结合。我看到了“信源编码”、“信道编码”等章节，这让我对如何有效地压缩数据、如何鲁棒地传输信息有了更深的期待。我希望这本书能提供一些具体的算法和原理分析，帮助我理解这些编码技术是如何工作的，以及在实际系统中是如何实现的。此外，“第2版”的标志也让我看到这本书的生命力，它一定是在不断吸收新的研究成果和技术进展，这一点对于我这样希望紧跟行业前沿的人来说，尤为宝贵。我非常期待通过阅读这本书，能够将理论知识与我的工作实践更紧密地结合起来，提升我的专业技能。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《信息论基础（第2版）》，一股浓浓的书卷气扑面而来。我是一名计算机科学专业的学生，在学习过程中，接触到了一些信息论的概念，但总感觉零散，缺乏一个系统的认知。这本书的到来，就像给我搭建了一个坚实的知识框架。我先浏览了一下目录，发现它覆盖了信息论的经典内容，从信息量的定义，到信息熵、信源编码、信道编码、信道容量，再到一些更深层次的应用，比如与机器学习的联系。这种结构安排非常合理，能够帮助我逐步建立起对信息论的整体理解。我特别期待阅读关于“信源编码”和“信道编码”的章节。在计算机科学领域，数据压缩和可靠传输是两个非常重要的方向，而信息论恰恰是这些技术的理论基础。我希望通过这本书，能够深入理解各种编码算法的原理，比如霍夫曼编码、香农-范诺编码、以及各种纠错码的工作方式。同时，作为“第2版”，我期待它在内容上能有所更新，尤其是在信息论与现代计算机科学，比如大数据、人工智能等新兴领域的交叉应用方面，希望能够看到一些新的见解和发展。总的来说，这本书给我的感觉是“经典且前沿”，非常适合我这样的学生系统地学习信息论。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论基础（第2版）》简直是为我量身打造的！我一直想系统地学习信息论，但市面上很多书要么过于理论化，要么过于碎片化，总让我觉得抓不住重点。这本书的出现，就像黑暗中的一道光，指引了我学习的方向。我最欣赏它的地方在于，它并没有一上来就抛出一堆复杂的公式和定理，而是从信息本身的定义出发，用通俗易懂的语言解释了“信息”究竟是什么。这种由浅入深的讲解方式，让我这个初学者也能很快地进入状态，不再感到畏惧。特别是关于“信息熵”的概念，作者用了很多生动的例子来类比，比如掷硬币、抽签等等，让我一下子就理解了熵所代表的不确定性以及它与信息量的关系。这种贴近生活、循序渐进的教学方法，极大地激发了我学习的兴趣。我还在目录里看到了“信道容量”这一章，这正是我一直以来都很想弄明白的概念，它到底是如何衡量一个通信媒介能够传输多少信息的极限？我相信这本书会给出详细的解释。而且，作为“第2版”，我对它在近年来的理论发展和技术应用上的更新充满了期待，希望它能带我领略信息论的最新动态。

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论基础（第2版）》的厚度，足以让我感受到它内容的充实。我一直对信息这个概念的本质非常感兴趣，尤其是在我们这个被信息洪流所裹挟的时代，如何去理解、衡量和运用信息，显得尤为重要。这本书的目录结构非常吸引我，它从信息量的基本定义开始，循序渐进地介绍了信息熵、互信息等核心概念，并进一步探讨了信源编码和信道编码的原理。这种由简入繁的讲解方式，对于我这样并非科班出身，但对信息理论充满好奇的读者来说，是非常友好的。我尤其期待书中关于“信道容量”的章节，它如何量化一个通信系统的极限性能？又有哪些因素会影响信道容量？我希望这本书能够给我一个清晰的解释，让我明白在实际通信中，我们是如何在信息量和传输可靠性之间做出权衡的。另外，作为“第2版”，我相信它在内容上一定有所更新，或许会包含一些近年来信息论在其他领域，例如机器学习、统计推断等方面的应用案例，这对于拓宽我的知识视野非常有益。这本书给我的初步印象是“通俗易懂且知识全面”，我迫不及待地想通过阅读它，深入了解信息背后的科学原理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，拿到手里就感觉到沉甸甸的专业感。我是一名在通信领域工作的工程师，多年来，信息论一直是指导我工作的理论基石。虽然平时工作中会用到一些信息论的知识，但总觉得需要一个系统性的梳理和深化。这本书的出现，正是我一直在寻找的。《信息论基础（第2版）》的目录，一眼望去，涵盖了我最为关注的几个核心领域：信息熵、信源编码、信道编码、信道容量等等。这些概念是我理解通信系统设计、信号处理、以及数据传输效率的关键。我尤其期待书中关于“信道容量”的讲解，它究竟是如何定义一个信道的极限传输能力的？又有哪些理论和方法可以逼近这个极限？我希望这本书能提供清晰的推导过程和深刻的解释，让我能够更好地理解通信系统的设计约束。另外，作为“第2版”，我对它在内容上的更新非常期待。在信息论这个不断发展的领域，新的理论和技术层出不穷，我希望这本书能够包含一些近年来的研究进展，例如在分布式信息论、量子信息论等方面的初步介绍，让我能够跟上时代的步伐。这本书给我的第一印象是“专业且实用”，我非常期待它能为我带来新的启发和提升。

评分☆☆☆☆☆

拿到《信息论基础（第2版）》，我首先注意到的是其细致的排版和清晰的图示。作为一名对数学和理论物理有浓厚兴趣的爱好者，我一直对信息论这个交叉学科领域充满向往。这本书的目录结构显示出其内容的严谨性和系统性，从最基础的信息量定义，到信息熵、条件熵、互信息等核心概念，再到信道容量、编码理论，直至一些应用方向的探讨。这种循序渐进的组织方式，对于理解信息论的精髓至关重要。我特别期待书中关于“信道容量”的讲解，它不仅仅是一个理论概念，更是衡量通信系统性能的终极指标。我希望这本书能够深入剖析其背后的数学原理，并可能通过一些实例来展示如何计算和理解信道容量。此外，作为“第2版”，我对它在内容上的更新非常关注，例如，信息论在机器学习、深度学习等热门领域是如何应用的？是否有关于信息几何、因果推断等前沿方向的介绍？这些都是我非常想了解的内容。这本书给我的第一印象是“严谨求实且富于前瞻性”，我期待通过阅读它，能够领略信息论的数学魅力和其在现代科学中的广泛影响力。

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收到《信息论基础（第2版》的那一刻，我被它沉甸甸的质感和精美的装帧所吸引。作为一名在学术界摸爬滚打多年的研究者，我深知一本优秀的教科书对于学科发展的推动作用。这本书的目录结构非常扎实，从信息量的基本定义开始，逐步深入到信息熵、互信息、相对熵等核心概念，并对信源编码和信道编码进行了详尽的阐述。我尤其期待书中关于“信道容量”的章节，它不仅仅是一个理论上的极限，更是指导我们设计高效通信系统的关键。我希望作者能够提供严谨的数学推导，并结合一些经典的证明过程，让我能够深刻理解香农定理的精妙之处。此外，作为“第2版”，我对它在内容更新方面寄予厚望。信息论作为一个活跃的研究领域，近年来在分布式信息论、网络信息论、以及信息论与统计学习的交叉方面都取得了显著进展。我希望这本书能够反映这些最新的研究动态，为我的进一步研究提供有益的参考。这本书给我的印象是“经典而前沿”，我期待通过细读，能够从中汲取新的思想和灵感，为我的研究工作注入新的活力。

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外壳可以的，，，，，

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很好 是正版

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学习中，印刷很好

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不错

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