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第一章 引论 1

1.1 背景 1

1.2 熵的历史回顾 4

1.3 Shannon 信息论的诞生 6

1.4 广义信息论溯源 7

1.5 信息和熵的范畴及本书讨论范围 10

1.6 信息的本质——被反映的特殊性 11

参考文献 13

2.1 基于频率解释的概率论 16

第二章 Shannon 信息论述评 16

2.2 经典通信模型 18

2.3 经典信息量公式和 Kullback 信息公式 19

2.4 Shannon 互信息公式 21

2.5 连续信源的熵和交互熵 22

2.6 信道容量和信道编码 23

2.7 Shannon 熵的编码意义 25

2.8 限失真编码和信息率失真论 26

2.9 Shannon 信息论的局限性 30

参考文献 33

3.1 集合 Bayes 公式 随机集落影 34

第三章 广义信息论的数学基础 34

3.2 客观概率 主观概率 逻辑概率 35

3.3 预测熵及其性质 38

3.4 映射 集合划分 Shannon 熵 39

3.5 广义映射 集合覆盖 广义熵 40

3.6 相似关系 相似度 不相似熵 43

3.7 预测熵和广义熵的编码意义 44

3.8 模糊映射 模糊相似关系 广义交互熵 46

3.9 隶属度确定 模糊分辨率函数 50

参考文献 53

3.10 隶属度的柏拉图解释 53

第四章 广义通信模型和广义信息测度 55

4.1 广义通信模型和 Popper 的科学进化论 55

4.2 信源和信道可变时的概率预测信息 59

4.3 单个事件之间的广义信息量公式 62

4.4 广义 Kullback 信息公式及最佳预言选择 65

4.5 广义互信息公式及其性质 66

4.6 模式识别和天气预报的信息评价 68

4.7 广义自信息 连续信源和信宿的广义互信息 73

4.8 自然语言通信的优点 74

4.9 由广义信息测度得出的科学理论进步标准 75

参考文献 76

5.1 信源预测无失真编码定理 78

第五章 通信优化 78

5.2 用广义信息准则代替预测的均方误差准则 79

5.3 检测和估计的广义信息准则 82

5.4 广义信道容量 85

5.5 限误差信息率及其和信息率失真的关系 86

5.6 保质信息率论——信息率失真论改造 89

5.7 具有相似关系的二元信源保质信息率函数 91

5.8 保质信息率和信源量化等级及主观分辨率的关系 93

5.9 图象视觉信息及通信优化 96

5.10 信息价值 保价值信息率 97

参考文献 99

第六章 信息和统计 100

6.1 信息和 Boltzmann 熵的关系 100

6.2 最大熵原理和限误差信息率的关系 102

6.3 量子统计物理熵的 Shannon 信息论解释 103

6.4 建立在相似关系上的物理学熵公式 105

6.5 有序性 多样性 生物学统计 106

6.6 互信息减少定律——熵增大定律修正 110

参考文献 111

第七章 信息 控制 生产 113

7.1 控制和通信的异同 113

7.2 熵 H(X)的开关控制意义 116

7.3 理想的集合表示及限误差信息率的控制论意义 117

7.4 信道容量和保质信息率的控制论推广 118

7.5 自由能公式 信息价值公式 生产价值公式 120

7.6 局域平衡自由能公式和投入产出价值公式类比 122

7.7 Maxwell 妖的剩余价值解释 124

参考文献 125

第八章 信息论 进化论 哲学 126

8.1 关于另一种目的的哲学 126

8.2 崇高感和美感的信息论控制论意义 129

8.3 从信息论的角度看色觉机制的进化 130

8.4 颠倒色觉的逻辑可能性和感觉相对论 132

8.5 反映论改造 134

8.6 有待进一步研究的问题 136

参考文献 138

附录论文 140

B 模糊集合代数及其用于语义信息和颜色视觉 140

译码模型：一个对称的色觉机制模型 151

试析达尔文留下的香甜美难题——历史唯物主义原理的生物学推广 165

论美是促进喜爱情绪的反馈信号 171

色觉所反映的客观内容究竟是什么? 180

由颠倒色觉的逻辑可能性澄清实指定义 189

后记 194

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