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目录1

第一章 熵与信息1

1.对事物不肯定程度的度量——熵1

2.熵函数的性质6

3.连续的随机变量的熵8

4.随机矢量的熵13

5.条件熵15

6.信息18

7.正态分布下的信息收获21

8.信息在变换中的保守性24

第二章 预告因子和预告任务的熵28

1.物理意义28

2.气象要素的熵30

3.气象要素场的熵43

4.气象预告任务的熵48

第三章 信息性质在天气预告中的某些应用57

1.用信息量度量天气预告质量的优劣58

2.预告准确率与预告信息量的一种关系64

3.正态等相关因子的信息总贡献分析68

4.正态互不相关因子的信息总贡献分析72

5.信息的可加性在解决预告问题上的应用74

6.预告过程分析75

7.预告因子问题80

8.预告方法问题84

1.随机过程的概念及其分布律91

第四章 随机过程91

2.随机过程的数学期望及相关函数,两个随机过程的互相关函数94

3.随机过程的运算97

4.马尔科夫过程98

5.平稳随机过程109

6.线性动力系统对随机过程的变换115

7.时间序列的自回归123

8.非平稳随机过程128

第五章 气象信息的时空分布133

1.气象信息的时空分布133

2.马尔科夫链的熵141

3.马尔科夫链的信息弥散143

4.平稳序列的熵147

5.平稳序列的信息弥散152

6.预告时效与预告质量的关系问题157

7.预告限度问题159

附录 正态等相关因子的总信息贡献公式(3.14)的163

证明163

附表1—plog2p表166

附表2 log2N表169

附表3 正态分布时标准差(σ)与熵值(H)的关系173

附表4 正态分布时方差(D)与熵值(H)的关系174

附表5 正态分布时信息与相关系数r的关系175

参考文献176

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