Este documento presenta tres problemas relacionados con la teoría de la información:
1) Demostrar que la entropía de la fuente producto de dos fuentes es menor o igual a la suma de las entropías individuales.
2) Encontrar todos los árboles de códigos compactos ternarios posibles para una fuente de 7 símbolos y calcular su eficiencia.
3) Calcular la entropía de la fuente afín asociada a una fuente de Markov de segundo orden dada.
Siendo una fuente de información un conjunto de símbolos que llamaremos alfabeto de la fuente y unas probabilidades asociadas a esos símbolos siguiendo unas características de la fuente. Las fuentes de información emiten símbolos de acuerdo a las probabilidades asociadas a esos símbolos y según estas probabilidades asignadas a los símbolos.
Una fuente de información de Markov es aquella en la que la aparición de un símbolo depende de la aparición anterior de un numero m determinado de símbolos anteriores, lo que significa que la probabilidad de aparición de un símbolo esta condicionada a la aparición anterior de otros símbolos. Por eso la fuente se denomina fuente de Markov de orden m. Se puede indicar la situación de la fuente en cualquier momento indicando el estado en el que se encuentra, definiéndose este estado por los m símbolos precedentes, teniendo en cuenta que el estado puede cambiar con la emisión de cada símbolo.
Siendo una fuente de información un conjunto de símbolos que llamaremos alfabeto de la fuente y unas probabilidades asociadas a esos símbolos siguiendo unas características de la fuente. Las fuentes de información emiten símbolos de acuerdo a las probabilidades asociadas a esos símbolos y según estas probabilidades asignadas a los símbolos.
Una fuente de información de Markov es aquella en la que la aparición de un símbolo depende de la aparición anterior de un numero m determinado de símbolos anteriores, lo que significa que la probabilidad de aparición de un símbolo esta condicionada a la aparición anterior de otros símbolos. Por eso la fuente se denomina fuente de Markov de orden m. Se puede indicar la situación de la fuente en cualquier momento indicando el estado en el que se encuentra, definiéndose este estado por los m símbolos precedentes, teniendo en cuenta que el estado puede cambiar con la emisión de cada símbolo.
Del libro de texto a los entornos digitales de aprendizaje (1ª parte)Manuel Area
Curso impartido en el Master de Comunicación de la Universidad de Huelva sobre "contenidos digitales". 1ª parte del curso: De los libros de texto a los entornos personales. Mayo 2012
TEORIA DE COLAS
2. La sección de referencias de la biblioteca de la universidad recibe solicitudes de asesoría. Supóngase que puede utilizarse una distribución de Poisson con una tasa promedio de 10 solicitudes por hora para describir el patrón de llegadas, y que los tiempos de servicio siguen una distribución exponencial con una tasa promedio de servicio de 12 solicitudes por hora.
a) ¿Cuál es la probabilidad de que no haya solicitudes de asesoría en el sistema?
b) ¿Cuál es promedio de solicitudes que esperan para ser atendidos?
c) ¿Cuál es el tiempo promedio de espera, antes que se comience a prestar el servicio?
d) ¿Cuál es tiempo promedio en la sección de referencia, en minutos?
e) ¿Cuál es la probabilidad de que una solicitud recién llegada tenga que esperar para obtener servicio?
Solución:
= 10
= 12
a) Po = 1 - /
Po = 1 – 10 / 12
Po = 0,1666
b) Lq = 2 / (-)
Lq = (10)2 / 12(12 – 10)
Lq = 4,1666
c) Wq = Lq /
Wq = 4,1666 / 10
Wq = 0,41666 Horas (24,99 Minutos)
d) Ws = Wq + 1 /
Ws = 0,41666 + 1 / 12
Ws = 0,4999 Horas (29 Minutos)
e) Pw = /
Pw = 10 / 12
Pw = 0,8333
CADENAS DE MARKOV
7. La cervecería Guiness lo ha contratado a usted como estudiante de investigación de operaciones para analizar su posición en el mercado. Su mayor competidor es Heineken.
Considere los siguientes estados y la matriz de transición:
G: Consume Guiness
H: Consume Heineken
O: Consume otra marca.
G H O
G 0,70 0,20 0,10
H 0,20 0,75 0,05
O 0,10 0,10 0,80
T =
a) Construya la gráfica de transición.
b) Halle T2 e interprete.
c) Si P0 = [0.0 0.60 0.40] Halle P2 e interprete.
d) Halle P0*T2.
e) Halle las probabilidades de equilibrio.
Solución:
a)
b) T2 = T x T
0,70 0,20 0,10
T2 = 0,20 0,75 0,05
0,10 0,10 0,80
0,70 0,20 0,10
X 0,20 0,75 0,05
0,10 0,10 0,80
0,54 0,3 0,16
T2 = 0,295 0,6075 0,0975
0,17 0,175 0,655
c) P2 = P0 * T2
P2 = 0,0 0,60 0,40
0,54 0,3 0,16
X 0,295 0,6075 0,0975
0,17 0,175 0,655
P2 = 0,2450 0,4345 0,3205
d) P0 * T2
P0 * T2 = 0,70 0,20 0,10
0,54 0,3 0,16
X 0,295 0,6075 0,0975
0,17 0,175 0,655
P0 * T2 = 0,454 0,349 0,197
e) Tres estados {G, H, O}
El problema consiste en resolver el sistema formado por las ecuaciones siguientes:
(x, y, z).P = (x, y, z); x + y + z = 1, siendo “x” la probabilidad de que el consumidor compre G, “y” la probabilidad de que el consumidor compre H y “z” la probabilidad de que el consumidor compre O.
De ambas expresiones se obtiene el siguiente sistema:
-3x + 2y + z = 0
20x – 25y + 10z = 0
10x + 5y - 20z = 0
x + y + z = 1
Reescribimos el sistema de ecuaciones en
La mycoplasmosis aviar es una enfermedad contagiosa de las aves causada por bacterias del género Mycoplasma. Esencialmente, afecta a aves como pollos, pavos y otras aves de corral, causando importantes pérdidas económicas en la industria avícola debido a la disminución en la producción de huevos y carne, así como a la mortalidad.
1. INF-164 1
er
parcial II/2013
A C.I. Apellido Nombre firma _
So poi
0 p
1 q
Fuente
Original
S pi
000 ppp
001 ppq
010 pqp
011 pqq
100 qpp
101 qpq
110 qqp
111 qqq
Tercera
extensión
T pi
0 qqq
1 3pqq
2 3ppq
3 ppp
Fuente T
1. Sean S={s1, s2, s3} y T={t1, t2} dos fuentes -no necesariamente estadísticamente independientes- con probabilidades {p1, p2, p3}
y {q1, q2} respectivamente. Si el producto S × T es la fuente cuyos símbolos son los pares (si, tj), demostrar que:
H(S × T) ≤ H(S) + H(T).
)()()()()|(
)()/(
)(log)()|(log)()(log)()|()|(log)()|(
)(log)|(log)()|()()|(log)()|()(
THSHTSHSHTSHcomo
THTSH
tPtPtsPtPtPtPtsPtsPtPtsP
tPtsPtPtsPtPtsPtPtsPTSH
i
jj
i j
jij
i j
jjji
i j
jijji
i j
jjijji
i j
jjijji
2. Sea S la extensión de tercer orden de una fuente binaria de memoria nula, cuya probabilidad de emitir un 0 es igual a p. Otra
fuente, T, observa las salidas de S, emitiendo un 0, 1, 2 ó 3 según que la salida de S contenga 0,1,2 ó 3 ceros.
a) (10) Calcular H(S)
b) (15) Calcular H(T)
c) (05) Interpretar el resultado de H(S) – H(T).
3
3
2
2
2
2
3
3 1
log
1
log3
1
log3
1
log)(
q
q
pq
pq
qp
qp
p
pSH
3
3
2
2
2
2
3
3 1
log
3
1
log3
3
1
log3
1
log)(
q
q
pq
pq
qp
qp
p
pTH
)()()3log(3)()3log(3)3(log3)3(log3)()( 2222
THSHpqpqqppqqpTHSH
3. Determinar la entropía de la fuente afín de la siguiente fuente de Markov de segundo orden
0.3
0.9
0.8 0.4
0.2
0.7
01
11
00
10
0.6
0.1
1,56
1/13
3/13
3/13
6/13
= 4/13
= 9/13
0,89049
p(1)=p(1/00)p(00)+p(1/10)p(10)+p(1/01)p(01)+p(1/11)p(11) = w2 + w4
p(00) = w1 = p13p34 / D =
p(01) = w2 = p34p21 / D =
Entropia de la Fuente Afin S'
H( S' ) =
p(10) = w3 = p34p21 / D =
p(11) = w4 = p42p21 / D =
D = p34p13+ 2p21p34 + p42 p21 =
p(0)=p(0/00)p(00)+p(0/10)p(10)+p(0/01)p(01)+p(0/11)p(11) = w1 + w3
1 31 1 1
2 2 21 3
3 3 32 4
4 4 42 4
1 2 3 4
1 3
0.1 0.0 0.3 0.00.1 0 0.3 0
0.9 0.0 0.7 0.00.9 0 0.7 0
0 0.8 0 0.4 0.0 0.8 0.0 0.4
0 0.2 0 0.6 0.0 0.2 0.0 0.6
1
0.9 0.0 0.3 0
w ww w w
w w ww w
w w ww w
w w ww w
w w w w
w w
1
31 3
1 2 3 2 3
2 3 4
1
22 42 4
1 1 1
3 3 61 2 3 4 1 2 3 4 1
3 3 61
13 13 13 131 1 1 1 1 1 2 3 4
.0 0
0.9 0.7 0.0 0
00.0 0.2 0.4
00.0 0.8 0.0 0.4
3 ; 6
3 3 6 1 13 1 ; ; ;
w w
w w w w w
w w w
w ww w
w w w w w w w w w
w w w w w w w w w
0,1 0,0 0,3 0,0 0,077 0,077
0,9 0,0 0,7 0,0 0,231 0,231
0,0 0,8 0,0 0,4 0,231 0,369
0,0 0,2 0,0 0,6 0,462 0,323
X =
2. INF-164 1
er
parcial II/2013
B C.I. Apellido Nombre firma _
1. Sean S={s1, s2} y T={t1, t2, t3} dos fuentes -no necesariamente estadísticamente independientes- con probabilidades {p1, p2} y
{q1, q2, q3} respectivamente. Si el producto S × T es la fuente cuyos símbolos son los pares (si, tj), demostrar que:
H(S × T) ≤ H(S) + H(T).
2. El número de códigos diferentes correspondientes a una fuente S de q símbolos puede cifrarse con ayuda de árboles.
Encontrar todos los árboles diferentes que corresponda a algún código compacto ternarios con q = 7. Dos códigos son
diferentes si sus conjuntos de longitudes de palabras son diferentes. A cada árbol encontrado coloque su conjunto de
longitudes e indique las probabilidades para el cual cada código encontrado tiene el 100% de eficiencia.
e
31
1 2 3
3332
33
1
33
3
33
2
32
1
32
3
32
2
31
1
31
3
31
2
e
31
1 2 3
333222
33
1
33
3
33
2
32
1
32
3
32
2
21 23
e
31
2 3
333222
33
1
33
3
33
2
21 23
1
1211 13
si 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
xi 1 2 311 312 313 321 322 323 331 332 333
li 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3
pi 0,33 0,33 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 1
Σpi*li 0,33 0,33 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 1,67 =L
Σ-pi*log(pi) 0,33 0,33 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 1,67 =H(S)
si 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
xi 1 21 22 23 31 321 322 323 331 332 333
li 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3
pi 0,33 0,11 0,11 0,11 0,11 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 1
Σpi*li 0,33 0,22 0,22 0,22 0,22 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 1,89 =L
Σ-pi*log(pi) 0,33 0,22 0,22 0,22 0,22 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 1,89 =H(S)
si 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
xi 11 12 13 21 22 23 31 32 331 332 333
li 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
pi 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,04 0,04 0,04 1
Σpi*li 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,11 0,11 0,11 2,11 =L
Σ-pi*log(pi) 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,22 0,11 0,11 0,11 2,11 =H(S)
3. Determinar la entropía de la fuente afín de la siguiente fuente de Markov de segundo orden:
0.70.9
0.2 0.4
0.8
0.3
01
11
00
10
0.6
0.1