Aufgaben:Exercise 3.6: Partitioning Inequality: Difference between revisions
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mit $K = 2$ partitioniert werden und es sollen die jeweiligen Kullback–Leibler–Distanzen | mit $K = 2$ partitioniert werden und es sollen die jeweiligen Kullback–Leibler–Distanzen | ||
:* $D(P_X^{ (A) } \parallel Q_X^{ (A) } )$ | |||
:* $D(P_X^{ (B) } \parallel Q_X^{ (B) } )$ , | |||
:* $D(P_X^{ (C) } \parallel Q_X^{ (C) } )$ | |||
angegeben werden. In Aufgabe (e) wird schließlich nach den Bedingungen gefragt, damit in der obigen Ungleichung das Gleichheitszeichen zutrifft. | |||
'''Hinweis:''' Die Aufgabe gehört zu | |||
[http://en.lntwww.de/Informationstheorie/Einige_Vorbemerkungen_zu_zweidimensionalen_Zufallsgr%C3%B6%C3%9Fen Kapitel 3.1].Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen können aus obiger Grafik abgelesen werden: | |||
$P_X(X) = [1/4 , 1/2 , 1/4]$ | |||
$Q_X(X) = [1/8 , 3/4, 1/8]$ | |||
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<quiz display=simple> | <quiz display=simple> | ||
{Berechnen Sie die Kullback–Leibler–Distanz (KLD) allgemein. | |||
|type="{}"} | |||
$ D(P_X \parallel Q_X)$ = { 0.2075 3% } $bit$ | |||
{Welche KLD ergibt sich für die Partitionierung $ A_1 = \{0\}, A_2 = \{1, 2\}$? | |||
|type="{}"} | |||
$D(P_X^{ (A) } \parallel Q_X^{ (A) } )$ = { 0.0832 3% } $bit$ | |||
{ | {Welche KLD ergibt sich für die Partitionierung $ B_1 = \{1\}, A_2 = \{0, 2\}$? | ||
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
$\ | $D(P_X^{ (B) } \parallel Q_X^{ (B) } )$ = { 0.2075 3% } $bit$ | ||
{Welche KLD ergibt sich für die Partitionierung $ C_1 = \{2\}, A_2 = \{0, 1\}$? | |||
|type="[]"} | |||
+ Das gleiche Ergebnis wie für die Partitionierung $A$. | |||
- Das gleiche Ergebnis wie für die Partitionierung $B$. | |||
- Ein ganz anderes Ergebnis. | |||
{Unter welchen Bedingungen ergibt sich für allgemeines $K$ die Gleichheit? | |||
|type="[]"} | |||
+ Es müssen $|X|$ Gleichungen erfüllt sein. | |||
+ Für $x \epsilon A_i$ muss gelten : $P_X(x)/Q_X(x) = P_X(A_i)/ Q_X(A_i)$ | |||
</quiz> | </quiz> | ||
Revision as of 23:23, 25 November 2016

Die $Kullback–Leibler–Distanz$ (kurz KLD) wird auch in der „Partitionierungsungleichung” (englisch: Partition Unequality) verwendet:
- Wir gehen von der Menge
$$X=\{ x_1,x_2,.....,x_M \}$$ und den Wahrscheinlichkeitsfunktionen
$P_X(X) = P_X(x_1,x_2,....,x_M)$ ,
$Q_X(X) = Q_X(x_1,x_2,....,x_M)$ aus, die in irgendeiner Form „ähnlich” sein sollen
- Die Menge $X$ unterteilen wir in die Partitionen $A_1, ..., A_K$ , die zueinander disjunkt sind und ein $vollständiges System$ ergeben:
$\bigcup_{i=_1}^K A_i = X$ , $A_i \cap A_j = \phi$ für $1 \leq i \neq j \leq K$
- Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen bezüglich der Partitionierungen $A=\{ A_1,A_2,.....,A_K \}$bezeichnen wir im Folgenden mit
$P_X^{ (A) } = [ P_X(A_1),.......,P_X(A_K)]$ , wobei $P_X(A_i) = \sum\limits_{ x \epsilon A_i } P_X(x)$
$Q_X^{ (A) } = [ Q_X(A_1),.......,Q_X(A_K)]$ , wobei $Q_X(A_i) = \sum\limits_{ x \epsilon A_i } Q_X(x)$
Die $Partitionierungsungleichung$ liefert folgende Größenrelation hinsichtlich der Kullback–Leibler–Distanzen:
$D(P_X^{ (A) } \parallel Q_X^{ (A) } ) \leq D(P_X \parallel Q_X)$
In der Aufgabe (a) soll die Kullback–Leibler–Distanz der beiden Wahrscheinlichkietsfunktionen $P_X(X)$ und $Q_X(X)$ für $X = \{0, 1, 2\} \Rightarrow |X| = 3$ ermittelt werden. Anschließend soll die Menge $X$ 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 $C_2 = \{ 0,1\}$ ,
mit $K = 2$ partitioniert werden und es sollen die jeweiligen Kullback–Leibler–Distanzen
- $D(P_X^{ (A) } \parallel Q_X^{ (A) } )$
- $D(P_X^{ (B) } \parallel Q_X^{ (B) } )$ ,
- $D(P_X^{ (C) } \parallel Q_X^{ (C) } )$
angegeben werden. In Aufgabe (e) wird schließlich nach den Bedingungen gefragt, damit in der obigen Ungleichung das Gleichheitszeichen zutrifft. Hinweis: Die Aufgabe gehört zu Kapitel 3.1.Die Wahrscheinlichkeitsfunktionen können aus obiger Grafik abgelesen werden:
$P_X(X) = [1/4 , 1/2 , 1/4]$
$Q_X(X) = [1/8 , 3/4, 1/8]$
Fragebogen
Musterlösung