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 $\sigma$ Varianz $\sigma^2$ betragsmäßig größer ist als ein vorgegebener Wert $A$, ist gleich
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Die Wahrscheinlichkeit, dass eine mittelwertfreie Gaußsche Zufallsgröße  $n$  mit Streuung  $\sigma$   ⇒    Varianz  $\sigma^2$  betragsmäßig größer ist als ein vorgegebener Wert  $A$, ist gleich
  
 
:$${\rm Pr}(n > A) = {\rm Pr}(n < -A) ={\rm Q}(A/\sigma) \hspace{0.05cm}.$$
 
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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]]
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Hierbei verwendet ist eine der wichtigsten Funktionen für die Nachrichtentechnik (in der Grafik rot eingezeichnet): &nbsp;<br>die&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgrößen#.C3.9Cberschreitungswahrscheinlichkeit|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktion]]
  
 
:$${\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d \it u \hspace{0.05cm}.$$
 
:$${\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d \it u \hspace{0.05cm}.$$
 
   
 
   
${\rm Q}(x)$ ist eine monoton fallende Funktion mit ${\rm Q}(0) = 0.5$. Für große Werte von $x$ tendiert ${\rm Q}(x) \to 0$.
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${\rm Q}(x)$ ist eine monoton fallende Funktion mit ${\rm Q}(0) = 0.5$. Für sehr große Werte von $x$ tendiert ${\rm Q}(x) \to 0$.
  
Das Integral der ${\rm Q}$–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:
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Das Integral der&nbsp; ${\rm Q}$–Funktion ist analytisch nicht lösbar und wird meist in Tabellenform angegeben. Aus der Literatur bekannt sind aber handhabbare Näherungen bzw. Schranken für positive&nbsp; $x$–Werte:
  
*die obere Schranke (obere blaue Kurve in nebenstehender Grafik, nur gültig für $x > 0$):
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In der Aufgabe ist zu untersuchen, in wie weit diese Schranken als Näherungen für ${\rm Q}(x)$ herangezogen werden können und welche Verfälschungen sich dadurch ergeben.
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*Bezug genommen wird auch auf das Kapitel [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgrößen|Gaußverteilte Zufallsgrößen]] im Buch „Stochastische Signaltheorie”.  
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*Bezug genommen wird auch auf das Kapitel&nbsp; [[Stochastische_Signaltheorie/Gaußverteilte_Zufallsgrößen|Gaußverteilte Zufallsgrößen]]&nbsp; im Buch „Stochastische Signaltheorie”.  
* Die Aufgabe bietet auch einige wichtige Hinweise zur Lösung der [[Aufgaben:Aufgabe_1.16:_Fehlerwahrscheinlichkeitsschranken_für_AWGN|Aufgabe 1.16]], in der die Funktion ${\rm Q}_{\rm CR}(x)$ zur Herleitung der [[Kanalcodierung/Schranken_für_die_Blockfehlerwahrscheinlichkeit#Die_obere_Schranke_nach_Bhattacharyya|Bhattacharyya–Schranke]] für den AWGN–Kanal benötigt wird.  
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* Die Aufgabe bietet auch einige wichtige Hinweise zur Lösung der&nbsp; [[Aufgaben:Aufgabe_1.16:_Fehlerwahrscheinlichkeitsschranken_für_AWGN|Aufgabe 1.16]], in der die Funktion&nbsp; ${\rm Q}_{\rm CR}(x)$&nbsp; zur Herleitung der&nbsp; [[Kanalcodierung/Schranken_für_die_Blockfehlerwahrscheinlichkeit#Die_obere_Schranke_nach_Bhattacharyya|Bhattacharyya–Schranke]]&nbsp; für den AWGN–Kanal benötigt wird.  
*Weiter verweisen wir auf das interaktive Applet [[Applets:QFunction|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]].
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*Weiter verweisen wir auf das interaktive Applet&nbsp; [[Applets:Komplementäre_Gaußsche_Fehlerfunktionen_(neues_Applet)|Komplementäre Gaußsche Fehlerfunktionen]].
 
   
 
   
  
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{Welche Werte liefern die obere und die untere Schranke für&nbsp; $x = 4$?
 
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+ Für $x ≥ 2$ sind die beiden Schranken brauchbar.
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+ Für&nbsp; $x < 1$&nbsp; ist&nbsp; ${\rm Q_{u}}(x)$&nbsp; unbrauchbar&nbsp; $($wegen&nbsp; ${\rm Q_{u}}(x)< 0)$.
- Für $x < 1$ ist ${\rm Q_{o}}(x)$ unbrauchbar (wegen ${\rm Q_{o}}(x)> 1$).
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- Für&nbsp; $x < 1$&nbsp; ist&nbsp; ${\rm Q_{o}}(x)$&nbsp; unbrauchbar&nbsp; $($wegen&nbsp; ${\rm Q_{o}}(x)> 1)$.
  
  
{Um welchen Faktor liegt die Chernoff–Rubin–Schranke oberhalb von ${\rm Q_{o}}(x)$?
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{Um welchen Faktor liegt die Chernoff–Rubin–Schranke oberhalb von&nbsp; ${\rm Q_{o}}(x)$?
 
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${\rm Q}_{\rm CR}(x = 2)/{\rm Q_{o}}(x = 2 )  \ = \ $ { 5 3% }
 
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${\rm Q}_{\rm CR}(x = 6)/{\rm Q_{o}}(x = 6 )  \ = \  $ { 15 3% }
 
${\rm Q}_{\rm CR}(x = 6)/{\rm Q_{o}}(x = 6 )  \ = \  $ { 15 3% }
  
{Bestimmen Sie $K$ so, dass $K \cdot {\rm Q}_{\rm CR}(x)$ möglichst nahe bei ${\rm Q}(x)$ liegt und gleichzeitig ${\rm Q}(x) ≤ K · {\rm Q}_{\rm CR}(x)$ für alle $x > 0$ eingehalten wird.
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{Bestimmen Sie&nbsp; $K$&nbsp; so, dass&nbsp; $K \cdot {\rm Q}_{\rm CR}(x)$&nbsp; möglichst nahe bei&nbsp; ${\rm Q}(x)$&nbsp; liegt und gleichzeitig&nbsp; ${\rm Q}(x) ≤ K · {\rm Q}_{\rm CR}(x)$&nbsp; für alle &nbsp;$x > 0$&nbsp; eingehalten wird.
 
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$K \ = \ $ { 0.5 3% }
 
$K \ = \ $ { 0.5 3% }

Revision as of 16:51, 14 May 2019

${\rm Q}(x)$  und verwandte Funktionen

Die Wahrscheinlichkeit, dass eine mittelwertfreie Gaußsche Zufallsgröße  $n$  mit Streuung  $\sigma$   ⇒   Varianz  $\sigma^2$  betragsmäßig größer ist als ein vorgegebener Wert  $A$, ist gleich

$${\rm Pr}(n > A) = {\rm Pr}(n < -A) ={\rm Q}(A/\sigma) \hspace{0.05cm}.$$

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

$${\rm Q} (x) = \frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}}\int_{\it x}^{+\infty}\rm e^{\it -u^{\rm 2}/\rm 2}\,d \it u \hspace{0.05cm}.$$

${\rm Q}(x)$ ist eine monoton fallende Funktion mit ${\rm Q}(0) = 0.5$. Für sehr große Werte von $x$ tendiert ${\rm Q}(x) \to 0$.


Das Integral der  ${\rm Q}$–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  $x > 0)$:
$$ {\rm Q_o}(x)=\frac{\rm 1}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot x}\cdot {\rm e}^{-x^{\rm 2}/\rm 2}\hspace{0.15cm} \ge \hspace{0.15cm} {\rm Q} (x) \hspace{0.05cm},$$
  • die untere Schranke $($untere blaue Kurve in der Grafik, nur gültig für  $x > 1)$:
$$ {\rm Q_u}(x)=\frac{\rm 1-{\rm 1}/{\it x^{\rm 2}}}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot x}\cdot \rm e^{-x^{\rm 2}/\rm 2} \hspace{0.15cm} \le \hspace{0.15cm} {\rm Q} (x) \hspace{0.05cm},$$
  • die Chernoff–Rubin–Schranke $($grüne Kurve in der Grafik, gezeichnet für  $K = 1)$:
$${\rm Q_{CR}}(x)=K \cdot {\rm e}^{-x^{\rm 2}/\rm 2} \hspace{0.15cm} \ge \hspace{0.15cm} {\rm Q} (x) \hspace{0.05cm}.$$

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




Hinweise:



Fragebogen

1

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

${\rm Q_{o}}(x = 4) \ = \ $

$\ \cdot 10^{-5} $
${\rm Q_{u}}(x = 4) \ = \ $

$\ \cdot 10^{-5} $

2

Welche Aussagen gelten für die Funktionen  ${\rm Q_{o}}(x)$  und  ${\rm Q_{u}}(x)$?

Für  $x ≥ 2$  sind die beiden Schranken brauchbar.
Für  $x < 1$  ist  ${\rm Q_{u}}(x)$  unbrauchbar  $($wegen  ${\rm Q_{u}}(x)< 0)$.
Für  $x < 1$  ist  ${\rm Q_{o}}(x)$  unbrauchbar  $($wegen  ${\rm Q_{o}}(x)> 1)$.

3

Um welchen Faktor liegt die Chernoff–Rubin–Schranke oberhalb von  ${\rm Q_{o}}(x)$?

${\rm Q}_{\rm CR}(x = 2)/{\rm Q_{o}}(x = 2 ) \ = \ $

${\rm Q}_{\rm CR}(x = 4)/{\rm Q_{o}}(x = 4 ) \ = \ $

${\rm Q}_{\rm CR}(x = 6)/{\rm Q_{o}}(x = 6 ) \ = \ $

4

Bestimmen Sie  $K$  so, dass  $K \cdot {\rm Q}_{\rm CR}(x)$  möglichst nahe bei  ${\rm Q}(x)$  liegt und gleichzeitig  ${\rm Q}(x) ≤ K · {\rm Q}_{\rm CR}(x)$  für alle  $x > 0$  eingehalten wird.

$K \ = \ $


Musterlösung

(1)  Die obere Schranke lautet:

$${\rm Q_o}(x)=\frac{1}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot x}\cdot {\rm e}^{-x^{\rm 2}/\rm 2} \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q_o}(4 )=\frac{1}{\sqrt{\rm 2\pi}\cdot 4}\cdot {\rm e}^{-8 }\hspace{0.15cm}\underline{\approx 3.346 \cdot 10^{-5}}\hspace{0.05cm}.$$

Die untere Schranke kann wie folgt umgewandelt werden:

$${\rm Q_u}( x)=(1-1/x^2) \cdot {\rm Q_o}(x) \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} {\rm Q_u}(4 ) \hspace{0.15cm}\underline{\approx 3.137 \cdot 10^{-5}} \hspace{0.05cm}.$$

Die relativen Abweichungen gegenüber dem „echten” Wert ${\rm Q}(4) = 3.167 · 10^{–5}$ sind $+5\%$ bzw. $–1\%$.


(2)  Richtig sind die Lösungsvorschläge 1 und 2:

  • Für $x = 2$ wird der tatsächliche Funktionswert ${\rm Q}(x) = 2.275 · 10^{–2}$ begrenzt durch ${\rm Q_{o}}(x) = 2.7 · 10^{–2}$ bzw. ${\rm Q_u}(x) = 2.025 · 10^{–2}$.
  • Die relativen Abweichungen betragen demzufolge $18.7\%$ bzw. $–11\%.$
  • Die letzte Aussage ist falsch: Erst für $x < 0.37$ gilt ${\rm Q_o}(x) > 1.$


(3)  Für den Quotienten aus ${\rm Q}_{\rm CR}(x)$ und ${\rm Q_o}(x)$ gilt nach den vorgegebenen Gleichungen:

$$q(x) = \frac{{\rm Q_{CR}}(x)}{{\rm Q_{o}}(x)} = \frac{{\rm exp}(-x^2/2)}{{\rm exp}(-x^2/2)/({\sqrt{2\pi} \cdot x})} = {\sqrt{2\pi} \cdot x}$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm} q(x) \approx 2.5 \cdot x \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} q(x =2) \hspace{0.15cm}\underline{=5}\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}q(x =4)\hspace{0.15cm}\underline{=10}\hspace{0.05cm}, \hspace{0.2cm}q(x =6) \hspace{0.15cm}\underline{=15}\hspace{0.05cm}.$$
  • Je größer der Abszissenwert $x$ ist, um so ungenauer wird ${\rm Q}(x)$ durch ${\rm Q}_{\rm CR}(x)$ angenähert.
  • Bei Betrachtung der Grafik auf der Angabenseite hat man (hatte ich) den Eindruck, dass ${\rm Q}_{\rm CR}(x)$ sich aus ${\rm Q}(x)$ durch Verschieben nach unten bzw. Verschieben nach oben ergibt. Das ist aber nur eine optische Täuschung und entspricht nicht dem Sachverhalt.


(4)  Mit $\underline{K = 0.5}$ stimmt die neue Schranke $0.5 · {\rm Q}_{\rm CR}(x)$ für $x = 0$ exakt mit ${\rm Q}(x=0) = 0.500$ überein. Für größere Abszissenwerte wird damit auch die Verfälschung $q \approx 1.25 · x$ nur halb so groß.