Aufgaben:Exercise 3.6: Partitioning Inequality: Difference between revisions

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* 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  
:$$P_X^{\hspace{0.15cm}(A)} = \left [ P_X (  A_1  )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}...\hspace{0.1cm},P_X (  A_K  ) \right ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.5cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} P_X (  A_i  ) = \sum_{ x \in A_i} P_X ( x  )\hspace{0.05cm},$$
:$$P_X^{\hspace{0.15cm}(A)} = \big [ P_X (  A_1  )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.1cm},P_X (  A_K  ) \big  ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.5cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} P_X (  A_i  ) = \sum_{ x \in A_i} P_X ( x  )\hspace{0.05cm},$$
:$$Q_X^{\hspace{0.15cm}(A)}= \left [ Q_X (  A_1  )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}...\hspace{0.1cm},Q_X (  A_K  ) \right ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.40cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} Q_X (  A_i  ) = \sum_{ x \in A_i} Q_X ( x  )\hspace{0.05cm}. $$
:$$Q_X^{\hspace{0.15cm}(A)}= \big  [ Q_X (  A_1  )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.1cm},Q_X (  A_K  ) \big  ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.40cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} Q_X (  A_i  ) = \sum_{ x \in A_i} Q_X ( x  )\hspace{0.05cm}. $$


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Die '''Partitionierungsungleichung''' liefert folgende Größenrelation hinsichtlich der Kullback–Leibler–Distanzen:
$\text{Bitte beachten Sie:}$  Die '''Partitionierungsungleichung''' liefert folgende Größenrelation hinsichtlich der Kullback–Leibler–Distanzen:
:$$D(P_X^{\hspace{0.15cm}(A)} \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{\hspace{0.15cm}(A)})  
:$$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}.$$}}
\hspace{0.25cm}\le \hspace{0.25cm}D(P_X \hspace{0.05cm}\vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X) \hspace{0.05cm}.$$}}




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


Anschließend sollen die jeweiligen Kullback–Leibler–Distanzen angegeben werden:
Anschließend sollen die jeweiligen Kullback–Leibler–Distanzen angegeben werden:
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* $D(P_X^{ (C) } \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{ (C) } )$.
* $D(P_X^{ (C) } \hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^{ (C) } )$.


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




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





Revision as of 14:52, 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
$$P_X^{\hspace{0.15cm}(A)} = \big [ P_X ( A_1 )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.1cm},P_X ( A_K ) \big ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.5cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} P_X ( A_i ) = \sum_{ x \in A_i} P_X ( x )\hspace{0.05cm},$$
$$Q_X^{\hspace{0.15cm}(A)}= \big [ Q_X ( A_1 )\hspace{0.05cm}, \hspace{0.05cm}\text{...}\hspace{0.1cm},Q_X ( A_K ) \big ],\hspace{0.05cm}\hspace{0.40cm}{\rm wobei}\hspace{0.15cm} Q_X ( A_i ) = \sum_{ x \in A_i} Q_X ( x )\hspace{0.05cm}. $$

$\text{Bitte beachten Sie:}$  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:
$$P_X(X) = \big [1/4 , \ 1/2 , \ 1/4 \big ],\hspace{0.5cm} Q_X(X) = \big [1/8, \ 3/4, \ 1/8 \big].$$


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^
\hspace{0.05cm} \vert \vert \hspace{0.05cm} Q_X^
) \ = \ $ 
$\ \rm bit$

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

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

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.