隨機(jī)場(chǎng)：網(wǎng)絡(luò)信息論和博弈論

目錄　
第1章　圖上的隨機(jī)場(chǎng)和條件獨(dú)立性　1　
1.1　圖的定義和基本概念　1　
1.2　條件獨(dú)立和馬氏性　5　
第2章　Zd上的隨機(jī)場(chǎng)　8　
2.1　離散隨機(jī)過程　8　
2.2　Zd上的馬氏場(chǎng)　9　
2.3　Zd上的Ising模型和相變　16　
第3章　樹圖上的隨機(jī)場(chǎng)　24　
3.1　樹上隨機(jī)場(chǎng)的基本定義.24　
3.2　Cayley樹上的Ising模型及相變　28　
3.3　閉樹上的Ising模型及相變　36　
第4章　隨機(jī)變量和隨機(jī)過程的信息度量　54　
4.1　隨機(jī)變量的信息度量　54　
4.2　熵、聯(lián)合熵、條件熵　56　
4.3　相對(duì)熵和互信息　60　
4.4　信道容量和率失真函數(shù)　65　
4.5　隨機(jī)過程的信息度量　68　
4.6　隨機(jī)過程的熵定理　74　
第5章　樹圖上隨機(jī)場(chǎng)的信息度量　79　
5.1　二叉樹上隨機(jī)場(chǎng)的熵率　79　
5.2　二叉樹上隨機(jī)場(chǎng)的表面熵　90　
第6章　樹上隨機(jī)場(chǎng)的熵定理　94　
6.1　樹上G-不變隨機(jī)場(chǎng)的熵定理　94　
6.2　樹上PPG-不變隨機(jī)場(chǎng)的熵率　106　
6.3　樹上PPG-不變隨機(jī)場(chǎng)的熵定理　118　
第7章　樹上馬氏鏈場(chǎng)的強(qiáng)極限定理　127　
7.1　樹指標(biāo)馬氏鏈場(chǎng)　127　
7.2　樹指標(biāo)馬氏鏈場(chǎng)的強(qiáng)極限定理　129　
7.3　樹指標(biāo)非齊次馬氏鏈的強(qiáng)大數(shù)定律和熵定理　136
第8章　Zd上隨機(jī)場(chǎng)的信息度量和熵定理　141　
8.1　Zd上隨機(jī)場(chǎng)的熵率　141　
8.2　Zd上隨機(jī)場(chǎng)的相對(duì)熵率　149　
8.3　Zd上Ising模型的熵率　153　
8.4　Zd上隨機(jī)場(chǎng)的表面熵　156　
第9章　格上隨機(jī)場(chǎng)的率失真函數(shù)和臨界失真　158　
9.1　Gibbs場(chǎng)的率失真函數(shù)　158　
9.2　Ising模型的率失真函數(shù)和臨界失真　160　
9.3　Potts模型的率失真函數(shù)和臨界失真　173　
9.4　其他類似Ising模型的臨界失真　181　
第10章　網(wǎng)絡(luò)上的博弈論　190　
10.1　博弈論的基本概念　190　
10.2　網(wǎng)絡(luò)上的超級(jí)博弈——?jiǎng)討B(tài)演化博弈　194　
10.3　某些特殊的超級(jí)博弈模型　201　
10.4　有基本3人博弈的超級(jí)博弈　213　
10.5　數(shù)值模擬例子　215　
參考文獻(xiàn)　227　
《信息與計(jì)算科學(xué)叢書》已出版書目　234