重点阅读参考书籍与资料

• 核心教材：专业课复习以《信息论基础》（Thomas M. Cover著，中译本）为核心，重点掌握熵、相对熵、互信息的定义与性质，以及信道容量、率失真函数的计算方法；搭配《数理统计学教程》（陈希孺著），深化对参数估计、假设检验、贝叶斯统计的理解；辅以《时间序列分析》（王振龙著），补充ARIMA模型、谱分析等动态数据处理方法。

• 辅助资料：必读《IEEE Transactions on Information Theory》《中国科学：数学》中关于“信息几何”“统计信号处理”的专题论文，结合华中科技大学导师关于“高维数据统计推断”“信息论在机器学习中的应用”的研究成果积累案例；关注历年真题中的计算题（如“计算某信道的信道容量”）与证明题（如“证明互信息的凸性”），把握“信息论+统计学”交叉融合的命题风格。

专业课复习方案与答题技巧

• 复习方案：基础阶段（3-6月）通读《信息论基础》，建立“信息度量—信源编码—信道编码—率失真理论”的知识框架，重点掌握“熵的性质”“香农三大定理”的核心结论；强化阶段（7-9月）针对“参数估计”与“假设检验”，结合《数理统计习题集》进行专项训练，重点攻克“极大似然估计的渐近性质”“UMP检验的构造”等难点；冲刺阶段（10-12月）模拟全真答题，重点控制证明题的逻辑链条，确保答案“推导严谨+结论明确”。

• 答题技巧：计算题需“公式引用+数据代入+计算过程+结果解释”，如计算“离散信源的熵”时，需列出概率分布，代入熵的定义公式，计算求和结果，并解释熵的实际意义；证明题需“定义出发+性质应用+不等式放缩+结论导出”，如证明“互信息的非负性”时，需利用相对熵的非负性，结合互信息与相对熵的关系，完成证明。

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