MathLabs
Định lýĐã chứng minh

Bất đẳng thức Gibbs

Phát biểu

Với hai phân phối xác suất bất kỳ p=(p1,…,pn)p=(p_1,\dots,p_n) và q=(q1,…,qn)q=(q_1,\dots,q_n) trên cùng nn kết quả (mọi pi,qi>0p_i, q_i > 0), D(p∥q)≥0D(p\|q) \ge 0, đẳng thức D(p∥q)=0D(p\|q) = 0 xảy ra khi và chỉ khi p=qp = q.

Vì sao đúng?

Logarit là hàm lõm, nên "trung bình" nó nằm dưới tiếp tuyến của mình. Bất đẳng thức Gibbs chính là bất đẳng thức Jensen áp dụng cho hàm lõm log⁡2\log_2, với trọng số pp: nó nói rằng thay mỗi tỉ số qi/piq_i/p_i bằng trung bình có trọng số pp của chúng (bằng 11) bên trong logarit chỉ có thể làm tăng tổng, buộc độ phân kỳ phải không âm.

Phác thảo chứng minh

Bắt đầu từ bất đẳng thức sơ cấp ln⁡x≤x−1\ln x \le x - 1 với mọi x>0x > 0, đẳng thức chỉ xảy ra tại x=1x=1 (điều này đúng vì f(x)=ln⁡x−(x−1)f(x) = \ln x - (x-1) có f(1)=0f(1)=0, f′(x)=1/x−1f'(x) = 1/x - 1, dương khi x<1x<1 và âm khi x>1x>1, nên ff có cực đại duy nhất tại x=1x=1). Chia cho ln⁡2\ln 2 ta được log⁡2x≤(x−1)/ln⁡2\log_2 x \le (x-1)/\ln 2.

Áp dụng điều này với x=qi/pix = q_i/p_i cho mỗi ii: log⁡2(qi/pi)≤(qi/pi−1)/ln⁡2\log_2(q_i/p_i) \le (q_i/p_i - 1)/\ln 2. Nhân cả hai vế với pi>0p_i > 0 (không đổi chiều bất đẳng thức) và lấy tổng theo ii: ∑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, vì cả pp và qq đều là phân phối xác suất có tổng bằng 11.

Vế trái chính là −D(p∥q)-D(p\|q) (chú ý dấu đảo ngược do qi/piq_i/p_i thay vì pi/qip_i/q_i trong logarit), nên điều này chứng minh D(p∥q)≥0D(p\|q) \ge 0.

Đẳng thức toàn phần đòi hỏi đẳng thức trong ln⁡x≤x−1\ln x \le x-1 với mọi ii có pi>0p_i > 0, điều này chỉ xảy ra khi qi/pi=1q_i/p_i = 1 với mọi ii như vậy, tức là p=qp = q.

Chủ đề chứa định lý này

Chứng minh từng bước

Chưa có chứng minh từng bước cho định lý này.

Tài liệu tham khảo

  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