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Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 1.16Z: Bounds for the Gaussian Error Function"

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Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Gaußsche Zufallsgröße n mit Streuung σ → Varianz σ2 betragsmäßig größer ist als ein Wert A, ist gleich
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Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Gaußsche Zufallsgröße n mit Streuung σ → Varianz σ2 betragsmäßig größer ist als ein vorgegebener Wert A, ist gleich
  
 
:Pr(n>A)=Pr(n<A)=Q(A/σ).
 
:Pr(n>A)=Pr(n<A)=Q(A/σ).
 
   
 
   
Hierbei verwendet ist eine der wichtigsten Funktionen für die Nachrichtentechnik (in der Grafik rot eingezeichnet): [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgrößen#.C3.9Cberschreitungswahrscheinlichkeit|die Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion]]
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Hierbei verwendet ist eine der wichtigsten Funktionen für die Nachrichtentechnik (in der Grafik rot eingezeichnet): die [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgrößen#.C3.9Cberschreitungswahrscheinlichkeit|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion]]
  
:$$\rm Q (\it x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int\limits_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d \it u \hspace{0.05cm}.$$
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:$${\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d \it u \hspace{0.05cm}.$$
 
   
 
   
Q(x) ist eine monoton fallende Funktion mit Q(0)=0.5. Für große Werte von x tendiert Q(x) gegen Null.
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Q(x) ist eine monoton fallende Funktion mit Q(0)=0.5. Für große Werte von x tendiert ${\rm Q}(x) \to 0$.
  
Das Integral der Q–Funktion ist analytisch nicht lösbar und wird meist in Tabellenform angegeben. Aus der Literatur bekannt sind aber handhabbare Näherungslösungen bzw. Schranken für positive x–Werte:
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Das Integral der Q–Funktion ist analytisch nicht lösbar und wird meist in Tabellenform angegeben.  
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Aus der Literatur bekannt sind aber handhabbare Näherungen bzw. Schranken für positive x–Werte:
  
 
*die obere Schranke (obere blaue Kurve in nebenstehender Grafik, nur gültig für x>0):
 
*die obere Schranke (obere blaue Kurve in nebenstehender Grafik, nur gültig für x>0):
 
   
 
   
:$$ \rm Q_o(\it x)=\frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot x}\cdot \rm e^{-\it x^{\rm 2}/\rm 2}\hspace{0.15cm} \ge \hspace{0.15cm} \rm Q (\it x) \hspace{0.05cm},$$
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:$$ {\rm Q_o}(x)=\frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot x}\cdot {\rm e}^{-x^{\rm 2}/\rm 2}\hspace{0.15cm} \ge \hspace{0.15cm} {\rm Q} (x) \hspace{0.05cm},$$
  
 
*die untere Schranke (untere blaue Kurve in der Grafik, nur gültig für x>1):
 
*die untere Schranke (untere blaue Kurve in der Grafik, nur gültig für x>1):
 
   
 
   
:$$ \rm Q_u(\it x)=\frac{\rm 1-{\rm 1}/{\it x^{\rm 2}}}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot x}\cdot \rm e^{-\it x^{\rm 2}/\rm 2} \hspace{0.15cm} \le \hspace{0.15cm} \rm Q (\it x) \hspace{0.05cm},$$
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:$$ {\rm Q_u}(x)=\frac{\rm 1-{\rm 1}/{\it x^{\rm 2}}}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot x}\cdot \rm e^{-\x^{\rm 2}/\rm 2} \hspace{0.15cm} \le \hspace{0.15cm} {\rm Q} (x) \hspace{0.05cm},$$
  
 
*die Chernoff–Rubin–Schranke (grüne Kurve in der Grafik, gezeichnet für K=1):
 
*die Chernoff–Rubin–Schranke (grüne Kurve in der Grafik, gezeichnet für K=1):
 
   
 
   
:$$\rm Q_{CR}(\it x)=K \cdot \rm e^{-\it x^{\rm 2}/\rm 2} \hspace{0.15cm} \ge \hspace{0.15cm} \rm Q (\it x) \hspace{0.05cm}.$$
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:$${\rm Q_{CR}}(x)=K \cdot {\rm e}^{-x^{\rm 2}/\rm 2} \hspace{0.15cm} \ge \hspace{0.15cm} {\rm Q} (x) \hspace{0.05cm}.$$
  
 
In der Aufgabe ist zu untersuchen, in wie weit diese Schranken als Näherungen für Q(x) herangezogen werden können und welche Verfälschungen sich dadurch ergeben.
 
In der Aufgabe ist zu untersuchen, in wie weit diese Schranken als Näherungen für Q(x) herangezogen werden können und welche Verfälschungen sich dadurch ergeben.

Revision as of 17:54, 5 January 2018

Q(x) und verwandte Funktionen

Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Gaußsche Zufallsgröße n mit Streuung σ → Varianz σ2 betragsmäßig größer ist als ein vorgegebener Wert A, ist gleich

Pr(n>A)=Pr(n<A)=Q(A/σ).

Hierbei verwendet ist eine der wichtigsten Funktionen für die Nachrichtentechnik (in der Grafik rot eingezeichnet): die Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion

Q(x)=12π+xeu2/2du.

Q(x) ist eine monoton fallende Funktion mit Q(0)=0.5. Für große Werte von x tendiert Q(x)0.

Das Integral der Q–Funktion ist analytisch nicht lösbar und wird meist in Tabellenform angegeben.

Aus der Literatur bekannt sind aber handhabbare Näherungen bzw. Schranken für positive x–Werte:

  • die obere Schranke (obere blaue Kurve in nebenstehender Grafik, nur gültig für x>0):
Qo(x)=12πxex2/2Q(x),
  • die untere Schranke (untere blaue Kurve in der Grafik, nur gültig für x>1):
Qu(x)=11/x22πxe\x2/2Q(x),
  • die Chernoff–Rubin–Schranke (grüne Kurve in der Grafik, gezeichnet für K=1):
QCR(x)=Kex2/2Q(x).

In der Aufgabe ist zu untersuchen, in wie weit diese Schranken als Näherungen für Q(x) herangezogen werden können und welche Verfälschungen sich dadurch ergeben.

Hinweise:

  1. Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion


Fragebogen

1

Welche Werte liefern die obere und die untere Schranke für x=4?

Qo(x=4) = 

 105
Qu(x=4) = 

 105

2

Welche Aussagen gelten für die Funktionen Qo(x=4) und Qu(x=4)?

Für x2 sind die beiden Schranken brauchbar.
Für x<1 ist Qu(x) unbrauchbar (wegen Qu(x)<0).
Für x<1 ist Qo(x) unbrauchbar (wegen Qo(x)>1).

3

Um welchen Faktor liegt die Chernoff–Rubin–Schranke oberhalb von Qo(x)?

QCR(x)/Qo(x):x=2 = 

x=4 = 

x=6 = 

4

Bestimmen Sie K derart, dass KQCR(x) möglichst nahe bei Q(x) liegt und gleichzeitig im gesamten Bereich Q(x)K·QCR(x) eingehalten wird.

K = 


Musterlösung

(1)  Die obere Schranke lautet:

Qo(x)=12πxex2/2Qo(4)=12π4e83.346105_.

Die untere Schranke kann wie folgt umgewandelt werden:

Qu(x)=(11/x2)Qo(x)Qu(4)3.137105_.

Die relativen Abweichungen gegenüber dem „echten” Wert Q(4)=3.167·105 sind +5 bzw. 1


(2)  Richtig sind Antwort 1 und 2. Für x=2 wird der tatsächliche Funktionswert Q(x)=2.275·102 begrenzt durch Qo(x)=2.7·102 bzw. Qu(x)=2.025·102. Die relativen Abweichungen betragen 18.7 bzw. 11 Die letzte Aussage ist falsch. Erst für x<0.37 gilt Qo(x)>1.


(3)  Für den Quotienten aus QCR(x) und Qo(x) gilt nach den vorgegebenen Gleichungen:

q(x)=QCR(x)Qo(x)=exp(x2/2)exp(x2/2)/(2πx)=2πx
q(x)2.5xq(x=2)=5,q(x=4)=10,q(x=6)=15.

Je größer der Abszissenwert x, um so ungenauer wird Q(x) durch QCR(x) angenähert. Bei Betrachtung der Grafik auf der Angabenseite hat man (hatte ich) den Eindruck, dass QCR(x) sich aus Q(x) durch Verschieben nach unten bzw. Verschieben nach oben ergibt. Das ist aber nur eine optische Täuschung und entspricht nicht dem Sachverhalt.


(4)  Mit K = 0.5 stimmt die neue Schranke 0.5·QCR(x) für x=0 exakt mit Q(x=0)=0.500 überein. Für größere Abszissenwerte wird damit auch die Verfälschung q=1.25·x nur halb so groß.