WikiDer > Неравенство Прекопы – Лейндлера

Prékopa–Leindler inequality

В математика, то Неравенство Прекопы – Лейндлера является интеграл неравенство тесно связан с отменить неравенство Юнга, то Неравенство Брунна – Минковского. и ряд других важных и классических неравенств в анализ. Результат назван в честь Венгерский математики Андраш Прекопа и Ласло Лейндлер.

Формулировка неравенства

Пусть 0 <λ <1 и пусть ж, грамм, час : р^п → [0, + ∞) не-отрицательный ценный измеримые функции определено на п-размерный Евклидово пространство р^п. Предположим, что эти функции удовлетворяют

{displaystyle hleft ((1-лямбда) x + лямбда yight) geq f (x) ^ {1-лямбда} g (y) ^ {лямбда}}

(1)

для всех Икс и у в р^п. потом

{displaystyle | h | _ {1}: = int _ {mathbb {R} ^ {n}} h (x), mathrm {d} xgeq left (int _ {mathbb {R} ^ {n}} f (x ), mathrm {d} xight) ^ {1-lambda} left (int _ {mathbb {R} ^ {n}} g (x), mathrm {d} xight) ^ {lambda} =: | f | _ { 1} ^ {1-lambda} | g | _ {1} ^ {lambda}.}

Существенная форма неравенства

Напомним, что существенный супремум измеримой функции ж : р^п → р определяется

{displaystyle mathop {mathrm {ess, sup}} _ {xin mathbb {R} ^ {n}} f (x) = inf left {tin [-infty, + infty] mid f (x) leq t {ext {для почти все}} xin mathbb {R} ^ {n} ight}.}

Это обозначение позволяет следующее основная форма неравенства Прекопы – Лейндлера: пусть 0 <λ <1 и пусть ж, грамм ∈ L¹(р^п; [0, + ∞)) неотрицательно абсолютно интегрируемый функции. Позволять

{displaystyle s (x) = mathop {mathrm {ess, sup}} _ {yin mathbb {R} ^ {n}} fleft ({frac {xy} {1-lambda}} ight) ^ {1-lambda} gleft ({frac {y} {lambda}} ight) ^ {lambda}.}

потом s измеримо и

{displaystyle | s | _ {1} geq | f | _ {1} ^ {1-lambda} | g | _ {1} ^ {lambda}.}

Существенная форма супремума была дана в.^[1] Его использование может изменить левую часть неравенства. Например, функция грамм который принимает значение 1 ровно в одной точке, обычно не дает нулевую левую часть в форме "несущественного sup", но всегда дает нулевую левую часть в форме "essential sup".

Связь с неравенством Брунна – Минковского.

Можно показать, что из обычного неравенства Прекопы – Лейндлера следует Неравенство Брунна – Минковского. в следующем виде: если 0 <λ <1 и А и B находятся ограниченный, измеримые подмножества из р^п так что Сумма Минковского (1 − λ)А + λB тоже измеримо, то

{displaystyle mu left ((1-lambda) A + lambda Bight) geq mu (A) ^ {1-lambda} mu (B) ^ {lambda},}

где μ обозначает п-размерный Мера Лебега. Следовательно, неравенство Прекопы – Лейндлера также можно использовать^[2] для доказательства неравенства Брунна – Минковского в его более привычной форме: если 0 <λ <1 и А и B непустой, ограниченный, измеримые подмножества из р^п такое, что (1 -λ)А + λB тоже измеримо, то

{displaystyle mu left ((1-lambda) A + lambda Bight) ^ {1 / n} geq (1-lambda) mu (A) ^ {1 / n} + lambda mu (B) ^ {1 / n}. }

Приложения в вероятности и статистике

Лог-вогнутые распределения

Неравенство Прекопы – Лейндлера полезно в теории логарифмически вогнутые распределения, поскольку его можно использовать, чтобы показать, что логарифмическая вогнутость сохраняется маргинализация и независимый суммирование логарифмически вогнутых распределенных случайных величин. Предположим, что ЧАС(Икс,у) является логарифмически вогнутым распределением для (Икс,у) ∈ р^м × р^п, так что по определению

{displaystyle Hleft ((1-лямбда) (x_ {1}, y_ {1}) + lambda (x_ {2}, y_ {2}) ight) geq H (x_ {1}, y_ {1}) ^ { 1-лямбда} H (x_ {2}, y_ {2}) ^ {lambda},}

(2)

и разреши M(у) обозначим маргинальное распределение, полученное интегрированием по Икс:

{displaystyle M (y) = int _ {mathbb {R} ^ {m}} H (x, y), dx.}

Позволять у₁, у₂ ∈ р^п и 0 <λ <1. Тогда уравнение (2) удовлетворяет условию (1) с час(Икс) = ЧАС(Икс,(1 − λ) y₁ + λy₂), ж(Икс) = ЧАС(Икс,у₁) и грамм(Икс) = ЧАС(Икс,у₂), поэтому справедливо неравенство Прекопы – Лейндлера. Это можно записать в терминах M так как

{displaystyle M ((1-лямбда) y_ {1} + лямбда y_ {2}) geq M (y_ {1}) ^ {1-лямбда} M (y_ {2}) ^ {лямбда},}

что является определением лог-вогнутости для M.

Чтобы увидеть, как из этого следует сохранение логарифмической выпуклости независимыми суммами, предположим, что Икс и Y независимые случайные величины с логарифмически вогнутым распределением. Поскольку продукт двух логарифмически вогнутых функций логарифмически вогнут, совместное распределение (Икс,Y) также лог-вогнутая. Логовогнутость сохраняется при аффинных изменениях координат, поэтому распределение (Икс + Y, Икс − Y) также является лог-вогнутым. Поскольку распределение X + Y является маргиналом по совместному распределению (Икс + Y, Икс − Y), заключаем, что Икс + Y имеет логарифмически-вогнутое распределение.

Приложения к концентрации меры

Неравенство Прекопы – Лейндлера можно использовать для доказательства результатов о концентрации меры.

Теорема^{[нужна цитата]} Позволять ${extstyle Asubseteq mathbb {R} ^ {n}}$ , и установите ${extstyle A_ {epsilon} = {x: d (x, A)$ . Позволять ${extstyle gamma (x)}$ обозначают стандартный гауссовский PDF-файл, а ${extstyle mu}$ связанная с ним мера. потом ${extstyle mu (A_ {epsilon}) geq 1- {frac {e ^ {- epsilon ^ {2} / 4}} {mu (A)}}}$ .

Доказательство концентрации меры

Доказательство этой теоремы проводится с помощью следующей леммы.

Лемма В обозначениях теоремы ${extstyle int _ {mathbb {R} ^ {n}} exp (d (x, A) ^ {2} / 4) dmu leq 1 / mu (A)}$ .

Эту лемму можно доказать с помощью Прекопа – Лейндлера, взяв ${extstyle h (x) = гамма (x), f (x) = e ^ {frac {d (x, A) ^ {2}} {4}} гамма (x), g (x) = 1_ {A } (x) гамма (x)}$ и ${extstyle lambda = 1/2}$ . Для проверки гипотезы о неравенстве ${extstyle h ({гидроразрыв {x + y} {2}}) geq {sqrt {f (x) g (u)}}}$ обратите внимание, что нам нужно только рассмотреть ${extstyle yin A}$ , в таком случае ${extstyle d (x, A) leq || x-y ||}$ . Это позволяет рассчитать:

{displaystyle (2pi) ^ {n} f (x) g (x) = exp ({frac {d (x, A)} {4}} - || x || ^ {2} / 2- || y || ^ {2} / 2) leq exp ({frac {|| xy || ^ {2}} {4}} - || x || ^ {2} / 2- || y || ^ {2 } / 2) = exp (- || {frac {x + y} {2}} || ^ {2}) = (2pi) ^ {n} h ({frac {x + y} {2}}) ^ {2}.}

С ${extstyle int h (x) dx = 1}$ , PL-неравенство сразу дает лемму.

В заключение неравенства концентрации из леммы заметим, что на ${extstyle mathbb {R} ^ {n} setminus A_ {epsilon}}$ , ${extstyle d (x, A)> эпсилон}$ , так что у нас есть ${extstyle int _ {mathbb {R} ^ {n}} exp (d (x, A) ^ {2} / 4) dmu geq (1-mu (A_ {epsilon})) exp (epsilon ^ {2} / 4)}$ . Применение леммы и перестановка доказывают результат.

Примечания

^ Херм Ян Браскамп и Эллиотт Х. Либ (1976). «О расширениях теорем Брунна – Минковского и Прекопа – Лейндлера, включая неравенства для логарифмически вогнутых функций и с приложением к уравнению диффузии». Журнал функционального анализа. 22 (4): 366–389. Дои:10.1016/0022-1236(76)90004-5.CS1 maint: использует параметр авторов (ссылка на сайт)
^ Гарднер, Ричард Дж. (2002). «Неравенство Брунна – Минковского». Бык. Амер. Математика. Soc. (N.S.) 39 (3): pp. 355–405 (в электронном виде). DOI: 10.1090 / S0273-0979-02-00941-2. ISSN 0273-0979.

Navigation