我在文章“A brief introduction to Shannon's information theory” 里采用了组合数学的方法去理解和导出香农熵等概念。
一方面,我相信应该会有其他人有过类似的思路;另一方面,想在公开文献里找到明确用这种思路的资料似乎也不是很容易。
我看到的最明确的一篇,是最近(2018),Edward Witten(著名物理学家,菲尔兹奖得主)写的一篇介绍“经典信息论与量子信息论”的文章有用相同的思路去介绍。两篇文章都在 The Net Advance of Physics (MIT)--Information(网址:http://web.mit.edu/redingtn/www/netadv/Xinformati.html)以及arXiv上能找到。
A brief introduction to Shannon's information theory (链接 [size=13.248px]arXiv:1612.09316v2[size=13.248px] [cs.IT])
但是,当要满足极低的时延时,必须要求T非常短,所以对应的blocklength就是变成有限长的,此时假设不再成立。在2010年的时候,有一个人把这种情况下更加精确地逼近限给得到了,成果已经发表在了IEEE trans. on information theory上了,现在的引用量已经很高了(截至目前,IEEE上给出的是800次论文引用) ,得到的结果是下面这个样子[1]:
参考:
[1] Y. Polyanskiy, H. V. Poor, and S. Verdu, “Channel Coding Rate in the Finite Blocklength Regime,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 56, no. 5, pp. 2307–2359, May 2010.