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