Сумма; 2) произведение; 3) разность

10. Энтропия объединения двух зависимых сигналов {X, Y} определяется по формуле: H(X, Y) = H(X) + H(Y/X) = H(Y) + H(X/Y), где H(X/Y) или H(Y/X) называется:

Безусловной энтропией; 2) условной энтропией;

Совместной энтропией.

 

11. Энтропия объединения двух зависимых сигналов {X, Y} определяется по формуле: H(X, Y) = H(X) + H(Y/X) (1).

В случае независимости сигналов X и Y формула энтропии объединения (1) примет вид:

1) H(X, Y) = H(X); 2) H(X, Y) = H(X) +H(Y);

3) H(X, Y) = H(Y) + H(X/Y).

 

12. Энтропия объединения двух зависимых сигналов {X, Y} определяется по формуле: H(X, Y) = H(X) + H(Y/X) (1).

В случае когда сигнал X принял значение x_K. При этом известно, что сигнал Y с необходимостью примет значение y_K. Формула энтропии объединения (1) примет вид:

1) H(X, Y) = H(X); 2) H(X, Y) = H(X) + H(Y);

3) H(X, Y) = H(X) + H(Y/X).

13. Совокупность устройств и физических сред, обеспечивающих передачу дискретных сообщений из одного места в другое называется:

Система связи; 2) канала связи; 3) линия связи.

ТЕМА: «Информационные характеристики источника

дискретных сообщений».

14. Для описания вероятностных характеристик дискретных или непрерывных последовательностей состояний источника используется математические модели в виде ________ процессов:

Случайных; 2) детерминированных; 3) регулярных.

15. Для построения математической модели источника сообщений необходимо знать:

Объем алфавита;

Объем алфавита и вероятности создания источником отдельных знаков; 3) вероятности создания источником отдельных знаков.

16. Дискретная последовательность состояний источника, в которой вероятности отдельных знаков и их сочетаний не зависит от расположения последних по длине называется:

Стационарной; 2) регулярной; 3) детерминированной.

17. Источник сообщений, статистические характеристики в котором, полученные при исследовании одного достаточно длинного сообщения с вероятностью близкой к единице, справедливы для всех сообщений, создаваемых источником, называют:

Эргодическим; 2) постоянным; 3) детерминированным.

18. Цепь Маркова порядка n характеризует последовательность дискретных событий, вероятности которых зависят от того, какие n событий предшествовали данному. При n = 1 цепь Маркова называется:

Короткой; 2) простой; 3) сложной.

19. Дискретные последовательности источника, каждая из которых имеет настолько ничтожную вероятность, что даже суммарная вероятность всех таких последовательностей очень мала, называют:

Типичными; 2) нетипичными; 3) регулярными.

 

20. Дискретные последовательности источника, которые при достаточно большом их числе отличается тем, что вероятности их появления практически одинаковы, называют: