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定理証明済み

ギブスの不等式

内容

同じ nn 個の結果に対する任意の2つの確率分布 p=(p1,…,pn)p=(p_1,\dots,p_n) と q=(q1,…,qn)q=(q_1,\dots,q_n)(すべて pi,qi>0p_i, q_i > 0)について、D(p∥q)≥0D(p\|q) \ge 0 が成り立ち、等号 D(p∥q)=0D(p\|q) = 0 は p=qp = q のとき、かつそのときに限り成立する。

なぜ正しいのか?

対数は凹関数なので、「平均的に」その接線の下側にある。ギブスの不等式は、凹関数 log⁡2\log_2 に pp で重み付けしたイェンセンの不等式そのものである:対数の中の各比 qi/piq_i/p_i をその pp 重み付き平均(11 に等しい)で置き換えると和は増加するしかなく、そのため情報量は非負にならざるを得ない。

証明の概略

すべての x>0x > 0 に対する初等的な不等式 ln⁡x≤x−1\ln x \le x - 1 から始める。等号は x=1x=1 のときのみ成立する(これは f(x)=ln⁡x−(x−1)f(x) = \ln x - (x-1) が f(1)=0f(1)=0、f′(x)=1/x−1f'(x) = 1/x - 1 を持ち、x<1x<1 で正、x>1x>1 で負であるため、ff が x=1x=1 に唯一の最大値を持つことからわかる)。ln⁡2\ln 2 で割ると log⁡2x≤(x−1)/ln⁡2\log_2 x \le (x-1)/\ln 2 となる。

これを各 ii について x=qi/pix = q_i/p_i に適用する:log⁡2(qi/pi)≤(qi/pi−1)/ln⁡2\log_2(q_i/p_i) \le (q_i/p_i - 1)/\ln 2。両辺に pi>0p_i > 0 を掛け(不等号の向きは変わらない)、ii について和をとる:∑ipilog⁡2(qi/pi)≤1ln⁡2∑i(qi−pi)=1ln⁡2(∑iqi−∑ipi)=1ln⁡2(1−1)=0\sum_i p_i \log_2(q_i/p_i) \le \frac{1}{\ln 2}\sum_i (q_i - p_i) = \frac{1}{\ln 2}\left(\sum_i q_i - \sum_i p_i\right) = \frac{1}{\ln 2}(1 - 1) = 0、なぜなら pp と qq はどちらも和が 11 の確率分布だからである。

左辺はまさに −D(p∥q)-D(p\|q) である(対数の中身が pi/qip_i/q_i ではなく qi/piq_i/p_i であることによる符号の反転に注意)ので、これは D(p∥q)≥0D(p\|q) \ge 0 を証明する。

すべてで等号が成り立つには、pi>0p_i > 0 であるすべての ii について ln⁡x≤x−1\ln x \le x-1 で等号が必要であり、それはそのようなすべての ii で qi/pi=1q_i/p_i = 1 のとき、すなわち p=qp = q のときにのみ起こる。

この定理を使うトピック

ステップごとの証明

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参考文献

  1. Claude E. Shannon (1948). A Mathematical Theory of Communication
  2. Thomas M. Cover, Joy A. Thomas (2006). Elements of Information Theory
  3. David J. C. MacKay (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
  4. Erdal Arıkan (2009). Channel Polarization: A Method for Constructing Capacity-Achieving Codes for Symmetric Binary-Input Memoryless Channels · arXiv:0807.3917