Difference between revisions of "Aufgaben:Exercise 3.6: Partitioning Inequality"

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Die ''Kullback–Leibler–Distanz'' (kurz KLD) wird auch in der „Partitionierungsungleichung” (englisch: ''Partition Unequality'') verwendet:  
 
Die ''Kullback–Leibler–Distanz'' (kurz KLD) wird auch in der „Partitionierungsungleichung” (englisch: ''Partition Unequality'') verwendet:  
 
* Wir gehen von der Menge $X =  \{ x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  \}$ und den Wahrscheinlichkeitsfunktionen  
 
* Wir gehen von der Menge $X =  \{ x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  \}$ und den Wahrscheinlichkeitsfunktionen  
 
:$$P_X(X) = P_X (  x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  )\hspace{0.05cm},$$
 
:$$P_X(X) = P_X (  x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  )\hspace{0.05cm},$$
 
:$$Q_X(X) =Q_X (  x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  ), $$  
 
:$$Q_X(X) =Q_X (  x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  ), $$  
aus, die in irgendeiner Form „ähnlich” sein sollen.
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aus, die „in irgendeiner Form ähnlich” sein sollen.
  
 
* Die Menge $X$ unterteilen wir in die Partitionen $A_1, \text{...} , A_K$ , die zueinander [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Disjunkte_Mengen|disjunkt]] sind und ein [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Vollst.C3.A4ndiges_System|vollständiges System]] ergeben:
 
* Die Menge $X$ unterteilen wir in die Partitionen $A_1, \text{...} , A_K$ , die zueinander [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Disjunkte_Mengen|disjunkt]] sind und ein [[Stochastische_Signaltheorie/Mengentheoretische_Grundlagen#Vollst.C3.A4ndiges_System|vollständiges System]] ergeben:
:$X$$ = \big \{ \hspace{0.05cm} x_1, \hspace{0.05cm} x_2, ... \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  \hspace{0.05cm} \big \}$$
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:$$X = \big \{ \hspace{0.05cm} x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M  \hspace{0.05cm} \big \}.$$
  
 
* Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen bezüglich der Partitionierungen $A_1, A_2, \text{...} , A_K$ bezeichnen wir im Folgenden mit  
 
* Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen bezüglich der Partitionierungen $A_1, A_2, \text{...} , A_K$ bezeichnen wir im Folgenden mit  

Revision as of 12:56, 9 October 2018

Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X$, $Q_X$

Die Kullback–Leibler–Distanz (kurz KLD) wird auch in der „Partitionierungsungleichung” (englisch: Partition Unequality) verwendet:

  • Wir gehen von der Menge $X = \{ x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M \}$ und den Wahrscheinlichkeitsfunktionen
$$P_X(X) = P_X ( x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M )\hspace{0.05cm},$$
$$Q_X(X) =Q_X ( x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M ), $$

aus, die „in irgendeiner Form ähnlich” sein sollen.

$$X = \big \{ \hspace{0.05cm} x_1, \hspace{0.05cm} x_2, \text{...} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm} x_M \hspace{0.05cm} \big \}.$$
  • Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen bezüglich der Partitionierungen $A_1, A_2, \text{...} , A_K$ bezeichnen wir im Folgenden mit
$$P_X^{\hspace{0.15cm}(A)} = \left [ P_X ( A_1 )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}...\hspace{0.1cm},P_X ( A_K ) \right ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.5cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} P_X ( A_i ) = \sum_{ x \in A_i} P_X ( x )\hspace{0.05cm},$$
$$Q_X^{\hspace{0.15cm}(A)}= \left [ Q_X ( A_1 )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}...\hspace{0.1cm},Q_X ( A_K ) \right ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.40cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} Q_X ( A_i ) = \sum_{ x \in A_i} Q_X ( x )\hspace{0.05cm}. $$

Die Partitionierungsungleichung liefert folgende Größenrelation hinsichtlich der Kullback–Leibler–Distanzen:

$$D(P_X^{\hspace{0.15cm}(A)} \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{\hspace{0.15cm}(A)}) \hspace{0.25cm}\le \hspace{0.25cm}D(P_X \hspace{0.05cm}\vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X) \hspace{0.05cm}.$$


In Teilaufgabe (1) soll die Kullback–Leibler–Distanz der beiden Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X(X)$ und $Q_X(X)$ für $X = \{0, 1, 2\}$  ⇒  $|X| = 3$ ermittelt werden. Anschließend soll die Menge $X$ mit $K = 2$ partitioniert werden entsprechend

  • $A = \{A_1 , A_2\}$ mit $A_1 =\{0\}$ und $A_2 = \{ 1,2 \}$ ,
  • $B = \{B_1 , B_2\}$ mit $B_1 =\{1\}$ und $B_2 = \{ 0,2 \}$,
  • $C = \{C_1 , C_2\}$ mit $C_1 =\{2\}$ und $C_2 = \{ 0,1\}$,

Anschließend sollen die jeweiligen Kullback–Leibler–Distanzen angegeben werden:

  • $D(P_X^{ (A) } \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{ (A) } )$,
  • $D(P_X^{ (B) } \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{ (B) } )$,
  • $D(P_X^{ (C) } \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{ (C) } )$.

In der Teilaufgabe (5) wird schließlich nach den Bedingungen gefragt, damit in der obigen Ungleichung das Gleichheitszeichen zutrifft.


Hinweise:

  • Die beiden Wahrscheinlichkeitsfunktionen können aus obiger Grafik wie folgt abgelesen werden:
$$P_X(X) = [1/4 , 1/2 , 1/4],\hspace{0.5cm} Q_X(X) = [1/8 , 3/4, 1/8].$$


Fragebogen

1

Berechnen Sie die Kullback–Leibler–Distanz (KLD) allgemein.

$ D(P_X \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X) \ = \ $

$\ \rm bit$

2

Welche Kullback–Leibler–Distanz ergibt sich für die Partitionierung $ A_1 = \{0\}, A_2 = \{1, 2\}$?

$D(P_X^{ (A) } \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{ (A) } ) \ = \ $

$\ \rm bit$

3

Welche Kullback–Leibler–Distanz ergibt sich für die Partitionierung $ B_1 = \{1\}, B_2 = \{0, 2\}$?

$D(P_X^{ (B) } \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{ (B) } ) \ = \ $

$\ \rm bit$

4

Welche Kullback–Leibler–Distanz ergibt sich für die Partitionierung $ C_1 = \{2\}, C_2 = \{0, 1\}$?

Das gleiche Ergebnis wie für die Partitionierung $A$.
Das gleiche Ergebnis wie für die Partitionierung $B$.
Ein ganz anderes Ergebnis.

5

Unter welchen Bedingungen ergibt sich für allgemeines $K$ die Gleichheit?

Es müssen $|X|$ Gleichungen erfüllt sein.
Für $x \in A_i$ muss gelten:   $P_X(x)/Q_X(x) = P_X(A_i)/ Q_X(A_i)$


Musterlösung

(1)  Für die Kullback–Leibler–Distanz (KLD) gilt:

$$D(P_X \hspace{0.05cm} || \hspace{0.05cm}P_Y) = {\rm E} \left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{P_X(X)}{P_Y(X)}\right ] \hspace{0.2cm}=\hspace{0.2cm} \sum_{x \hspace{0.05cm}\in \hspace{0.05cm}X} P_X(x) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{P_X(x)}{P_Y(x)}$$
$$\Rightarrow D(P_X \hspace{0.05cm} || \hspace{0.05cm}P_Y) = \hspace{-0.15cm} \frac{1}{2}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1/2}{3/4} + 2 \cdot \frac{1}{4}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1/4}{1/8} = \frac{1}{2}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{2}{3} + \frac{1}{2}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (2) = 1- \frac{1}{2}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (3) \hspace{0.15cm} \underline {=0.2075\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$

(2)  Mit der Partitionierung A   ⇒   $A_1 = \{0\}$ , $A_2 = \{ 1 , 2 \}$ erhält man die Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X^{ (A) } (X) = \{1/4 , 3/4\}$ und $Q_X^{ (A) } (X) = \{1/8 , 7/8\}$. Daraus folgt:

$$D(P_X^{\hspace{0.15cm}(A)} \hspace{0.05cm}|| \hspace{0.05cm} Q_X^{\hspace{0.15cm}(A)}) = \frac{1}{4}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1/4}{1/8} + \frac{3}{4}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{3/4}{7/8} =\frac{1}{4}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (2) + \frac{3}{4}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{6}{7} \hspace{0.15cm} \underline {=0.0832\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$

(3)  Mit der Partitionierung B   ⇒   $B_1 = \{1\}$ , $B_2 = \{ 0 , 2 \}$ erhält man die Wahrscheinlichkeitsfunktionen $P_X^{ (B) } (X) = \{1/2 , 1/2\}$ und $Q_X^{ (B) } (X) = \{3/4 , 1/4\}$. Analog zur Teilaufgabe (2) erhält man so:

$$D(P_X^{\hspace{0.15cm}(B)} \hspace{0.05cm}|| \hspace{0.05cm} Q_X^{\hspace{0.15cm}(B)}) = \frac{1}{2}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1/2}{3/4} + \frac{1}{2}\cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1/2}{1/4} \hspace{0.15cm} \underline {=0.2075\,{\rm (bit)}} \hspace{0.05cm}.$$

Das Ergebnis stimmt mit dem der Teilaufgabe (1) überein   ⇒   Bei der Partitionierung B gilt das Gleichheitszeichen.

(4)  Mit der Partitionierung C   ⇒   $C_1 = \{2\}$ , $C_2 = \{ 0 , 1\}$ erhält man $P_X^{ (C) } (X) = \{1/4, 3/4\}$ , $Q_X^{ (C) } (X) = \{1/8, 7/8\}$, also die gleichen Funktionen wie bei der Partitionierung A   ⇒   Lösungsvorschlag 1.


(5)  Die Partitionierung C hat zum Ergebnis $D(P_X^{ (B) } \hspace{0.05cm} || \hspace{0.05cm}Q_X^{ (B) } ) = D(P_X \hspace{0.05cm} || \hspace{0.05cm}Q_X)$ geführt. Für diesen Fall ist also

$$\frac{P_X(1)}{Q_X(1)} = \frac{1/2}{3/4} = \frac{2}{3}, \ \frac{P_X(B_1)}{Q_X(B_1)} = \frac{1/2}{3/4} = {2}/{3},$$
$$\frac{P_X(0)}{Q_X(0)} = \frac{1/4}{1/8} = 2, \ \frac{P_X(B_2)}{Q_X(B_2)} = \frac{1/2}{1/4} = 2,$$
$$\frac{P_X(2)}{Q_X(2)} = \frac{1/4}{1/8} = 2, \ \frac{P_X(B_2)}{Q_X(B_2)} = \frac{1/2}{1/4} = 2.$$

Es muss also für alle $x \in X$ gelten :

$$\frac{P_X(x)}{Q_X(x)} = \frac{P_X(B_1)}{Q_X(B_1)}, \text{falls } x \in B_1, \hspace{0.5cm}\frac{P_X(x)}{Q_X(x)} = \frac{P_X(B_2)}{Q_X(B_2)}, \text{falls } x \in B_2.$$

Durch Verallgemeinerung erhält man, dass beide Lösungsvorschläge richtig sind.