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Desigualdades que implican medidas de probabilidad

He estado trabajando en un problema(minimización alternativa) en el que quiero establecer una desigualdad en la que estoy atascado.

Un $\alpha$ - La versión parametrizada de la divergencia (Kullback-Leibler) tiene la siguiente forma:

$$I_{\alpha}(P,Q)=\frac{1}{\rho}\log\left[\frac{h(Q)^{1-\alpha}}{h(P)}\sum_{a\in A}P(a)Q(a)^{\alpha-1}\right] $$ donde $\alpha=\frac{1}{1+\rho}, \rho>0$ y dejo que $h(P)=\left(\sum P(a)^{\alpha}\right)^{\frac{1}{\alpha}}$ , $A$ es un conjunto finito y $P, Q$ son distribuciones en $A$ .

Por la desigualdad de Holder he demostrado que $\sum_{a\in A}P(a)Q(a)^{\alpha-1}\ge h(Q)^{\alpha-1}h(P)$ . Así que $I_{\alpha}(P,Q)\ge 0$ y es $0$ si $P=Q$ .

El problema es el siguiente:

Dejemos que $P$ sea una distribución y $E$ sea un conjunto cerrado y convexo. Sea $I_{\alpha}(P,Q^*)=\min_{Q\in E}I_{\alpha}(P,Q)$ .

Quiero establecer $I_{\alpha}(P',P)+I_{\alpha}(P',Q')\ge I_{\alpha}(P',Q^*)$ para cualquier $P'$ y cualquier $Q'\in E$ .

La forma equivalente de la ineq. anterior es $$\frac{h(P)^{1-\alpha}}{h(P')}\sum_{a\in A}P'(a)P(a)^{\alpha-1}\cdot \frac{h(Q')^{1-\alpha}}{h(P')}\sum_{a\in A}P'(a)Q'(a)^{\alpha-1}\ge \frac{h(Q^*)^{1-\alpha}}{h(P')}\sum_{a\in A}P'(a)Q^*(a)^{\alpha-1}$$

Imre Csiszar ha demostrado la misma desigualdad para la divergencia de Kullback Leibler en la que emplea un argumento derivado. Cuando hago algo similar obtengo lo siguiente:

Dejemos que $Q_t=(1-t)Q^*+tQ'\in E, 0\le t\le 1$ . Entonces $$0\le \frac{1}{t}\left[I_{\alpha}(P,Q_t)-I_{\alpha}(P,Q^*)\right]=\left[\frac{d}{dt}I_{\alpha}(P,Q_t)\right]_{t=\tilde{t}}, \quad 0<\tilde{t}\le t$$

Como $t\to 0$ Me sale lo siguiente: $$\frac{1}{h(Q^*)^{\alpha}}\sum_{a\in A}P(a)Q^*(a)^{\alpha-1}. \sum_{a\in A}Q'(a)Q^*(a)^{\alpha-1}\ge \sum_{a\in A}P(a)Q'(a)Q^*(a)^{\alpha-2}$$ No sé cómo utilizar esto para demostrar la desigualdad deseada. ¿Alguien puede ayudar? Puedes consultar el libro de Csiszar sobre Teoría de la información y estadística - un tutorial página nº 445-446, disponible aquí http://www.nowpublishers.com/product.aspx?product=CIT&doi=0100000004

Actualización 14 de septiembre.

Si denoto $\frac{P'(a)}{h(P')}$ 's por $a_i$ , $\frac{P(a)}{h(P)}$ 's por $b_i$ , $\frac{Q'(a)}{h(Q')}$ 's por $c_i$ y $\frac{Q^{\star}(a)}{h(Q^{\star})}$ 's por $d_i$ entonces a , b , c , d son vectores cuyo $\alpha$ La norma es $1$ . El problema se resolvería si mostramos lo siguiente. $$\min_{\|a\|_{\alpha}=1}\sum_{i=1}^n a_i b_i^{\alpha-1}.\sum_{i=1}^n a_i c_i^{\alpha-1}-\sum_{i=1}^n a_i d_i^{\alpha-1}\ge \sum_{i=1}^n b_i d_i^{\alpha-1}. \sum_{i=1}^n c_i d_i^{\alpha-1}-\sum_{i=1}^n b_i c_i d_i^{\alpha-2}$$ ya que el lado derecho es $\ge 0$ .

3voto

Daryl Puntos 41

Si puede demostrar que su $\alpha$ -anterior es una divergencia de Bregman que es convexa en sus dos argumentos, entonces el siguiente trabajo señala un resultado que implica la mencionada propiedad de cuatro puntos que usted está tratando de probar.

Enlace: http://math.haifa.ac.il/yair/AORfulltext.pdf

2voto

DreamSonic Puntos 1147

Si la desigualdad es cierta, encontrarás una prueba con tu técnica cambiando el transporte que utilizas: $Q_t$ . Este transporte se "adapta" a la geometría inducida por KL pero no por su $\alpha$ -KL. Voy a tratar de encontrar el tiempo para encontrar la buena transformación de mi lado y añadirlo a la respuesta, o maibe lo encontrará usted mismo :)


Observaciones

Usted define el $\alpha$ - versión parametrizada de la divergencia (Kullback-Leibler), ¿puede decirnos por qué la llama así (la divergencia de Kullback-Leibler se obtiene cuando $p$ va al infinito) ? Parece que estás seguro de que tu inalidad es cierta, ¿puedes tener una referencia o es una intuición?

Estas cosas de las transformaciones óptimas me hacen recordar el Teorema 5.24 y el Ejemplo 5.27 de http://www.umpa.ens-lyon.fr/~cvillani/Cedrif/B07D.StFlour.pdf ¿tal vez este teorema tan general también pueda ayudarte?

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