定理已证明
吉布斯不等式
命题陈述
对同一 个结果上的任意两个概率分布 和 (所有 ),有 ,且等号 成立当且仅当 。
为什么成立?
对数是凹函数,因此「平均而言」它位于其切线下方。吉布斯不等式正是将詹森不等式应用于凹函数 (以 加权):它表明,若在对数内部把每个比值 替换为其 -加权平均值(恰好等于 ),只会使总和增大,从而迫使该散度必须非负。
证明思路
从对所有 成立的初等不等式 出发,等号仅在 处成立(这是因为 满足 ,,当 时为正、当 时为负,故 在 处有唯一的最大值)。两边除以 得到 。
对每个 令 应用此式:。两边乘以 (不改变不等号方向)并对 求和:,因为 与 都是和为 的概率分布。
左边恰好是 (注意对数内是 而非 所带来的符号翻转),因此这就证明了 。
处处等号成立要求对每个满足 的 , 都取等号,而这仅当所有这样的 都满足 时才会发生,即 。
用到此定理的主题
分步证明
该定理暂无分步证明。
参考文献
- Claude E. Shannon (1948). A Mathematical Theory of Communication
- Thomas M. Cover, Joy A. Thomas (2006). Elements of Information Theory
- David J. C. MacKay (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
- Erdal Arıkan (2009). Channel Polarization: A Method for Constructing Capacity-Achieving Codes for Symmetric Binary-Input Memoryless Channels · arXiv:0807.3917