手机发文排版请见谅 假设现有n个符号，且n为2的正整数次方，其机率由1至n递减排列为p1, p2, ..., pm, ..., pn 其中自第m个开始其编码後长度大於log2(n)，亦即log2(1/pm)>log2(n) 以下是我的猜测，但证明到一半卡住： 现在针对每个输入额外多1bit作为检查bit，若其编码後长度>log2(n)，则不编码，以log2(n)传送；反之若编码後长度<log2(n)则以原本熵编码的log(1/pi)进行传送，试证此方法的平均码长较其entropy还高 我的做法是原本entropy为 p1log2(1/p1) + p2log2(1/p2) + ... + pnlog2(1/pn) < log2(n) =p1log2(n) + ... pnlog2(n) (1) 加上检查bit後的平均码长为 p1log2(1/p1) + ... + p(m-1)log2(1/p(m-1)) + pmlog2(n) + pnlog2(n) + 1 (2) 原本是拿(2)去扣(1)的上界 http://i.imgur.com/dnQmMxy.jpg 结果发现这样证不出来，所以改成用检查bit的码长减entropy永远大於0，即 1 + pm[log2(n)+log2(pm)] + p(m+1)[log2(n)+log2(p(m+1))] + ... + pn[log2(n)+log2(pn)] > 0? 到这边卡住了，看起来也没办法用对数求和不等式？麻烦各位解惑，谢谢。 ----- Sent from JPTT on my Samsung SM-G9980. --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 42.76.61.57 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Math/M.1735006807.A.C5F.html 欲证多使用1bit来决定大於熵编码长度改以log2(n)传送之平均码长大於直接迳行熵编码 ※ 编辑: chun10396974 (42.76.61.57 台湾), 12/24/2024 10:52:43