在现代科技迅速发展的背景下，信息论作为一门研究信息的度量、存储和传输的科学，其重要性日益凸显。本书由傅祖芸教授撰写，系统地介绍了信息论的基本概念、核心理论及其广泛应用。书中不仅涵盖了香农的信息论基础，还结合了大量实际案例，帮助读者更好地理解这一领域的知识。
为了帮助学习者更好地掌握书中的知识点，我们整理了部分章节的课后习题答案。这些答案经过精心编排，旨在为学生提供清晰、准确的学习指导。通过这些练习题的解答过程，学习者可以加深对信息论的理解，并学会如何将理论应用于实践当中。
以下是几个典型的习题及其解答示例：
1. 习题一：假设有一个二元信源，符号0和1出现的概率分别为p和q（p+q=1）。试计算该信源的信息熵H(X)。
- 解答：根据信息熵公式 \( H(X) = -\sum p(x) \log_2 p(x) \)，可得 \( H(X) = -[p \log_2 p + q \log_2 q] \)。由于\( q = 1-p \)，所以 \( H(X) = -[p \log_2 p + (1-p) \log_2 (1-p)] \)。
2. 习题二：对于一个离散无记忆信道，已知输入符号集为{A, B}，输出符号集为{C, D}。若转移概率矩阵为[[0.8, 0.2],[0.3, 0.7]]，求此信道容量。
- 解答：首先确定每个输入符号下的最大后验概率分布，然后利用信道容量公式 \( C = \max_{P_X} I(X;Y) \) 计算得出具体数值。
通过上述例子可以看出，《信息论》这本书不仅仅停留在理论层面，它更注重培养学生的解决问题的能力。无论是初学者还是有一定基础的研究人员，都可以从这本书中受益匪浅。
希望这份课后答案能够成为你学习道路上的好帮手！如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系我们。让我们一起探索信息论的魅力吧！
