対数和不等式の証明と応用

対数和不等式(Log sum inequality

a1,a2,…,an,b1,b2,…,bna_1,a_2,\dots,a_n,b_1,b_2,\dots,b_n を正の数とするとき, ∑aklog⁡akbk≧(∑ak)log⁡∑ak∑bk\sum a_k\log\dfrac{a_k}{b_k} \geqq \left(\sum a_k \right) \log\dfrac{\sum a_k}{\sum b_k}

情報理論などで活躍する不等式です。この記事では ∑k=1n\displaystyle\sum_{k=1}^n のことを ∑\displaystyle\sum と書きます。

対数和不等式の証明

f(x)=xlog⁡xf(x)=x\log x にイェンゼンの不等式を用いるだけです!

f(x)=xlog⁡xf(x)=x\log x は入試でも頻出の重要な関数です。凸であることは覚えておきましょう。→xlogxの極限,グラフ,積分など

証明

f(x)=xlog⁡xf(x)=x\log x とおくと,f(x)f(x) の微分は log⁡x+1\log x+1,二階微分は 1x\dfrac{1}{x} なので f(x)f(x) は x>0x> 0 で凸関数である。

ここで,bk∑bk=λk\dfrac{b_k}{\sum b_k}=\lambda_k とおくと対数和不等式の左辺は

∑aklog⁡akbk=∑bkakbklog⁡akbk=(∑bk)∑λkf(akbk)\begin{aligned} &\sum a_k\log\dfrac{a_k}{b_k}\\ &=\sum b_k\dfrac{a_k}{b_k}\log\dfrac{a_k}{b_k}\\ &=\left( \sum b_k \right) \sum \lambda_k f\left(\dfrac{a_k}{b_k}\right) \end{aligned}

となる。これにイェンゼンの不等式を用いると,

(上式)≧(∑bk)f(∑λkakbk)=(∑bk)f(∑ak∑bk)=(∑ak)log⁡∑ak∑bk\begin{aligned} (\text{上式}) &\geqq \left( \sum b_k \right) f\left(\sum\lambda_k\dfrac{a_k}{b_k}\right)\\ &= \left( \sum b_k \right) f\left(\dfrac{\sum a_k}{\sum b_k}\right)\\ &= \left( \sum a_k \right) \log \dfrac{\sum a_k}{\sum b_k} \end{aligned}

となり目標の式を得る。

等号成立条件は(イェンゼンの不等式の等号成立条件より)b1a1=b2a2=⋯=bnan\dfrac{b_1}{a_1}=\dfrac{b_2}{a_2}=\cdots=\dfrac{b_n}{a_n} です。

ちなみに,ak,bka_k,b_k の中に 00 がある場合にも(0log⁡0bk=00\log\dfrac{0}{b_k}=0,aklog⁡ak0=∞ (ak≠0)a_k\log\dfrac{a_k}{0}=\infty\:(a_k\neq 0) とみなすことで)対数和不等式を拡張できます。

KLダイバージェンスの非負性

対数和不等式の応用例です。

ギブスの不等式

∑pk=∑qk=1\sum p_k=\sum q_k=1,pk,qkp_k,q_k が非負のとき, D(P∥Q)=∑pklog⁡pkqk≧0\begin{aligned} D(P\| Q)=\sum p_k\log\dfrac{p_k}{q_k}\geqq 0 \end{aligned}

D(P∥Q)D(P\| Q) はカルバック–ライブラー情報量,Kullback–Leibler divergenceなどと呼ばれる重要な量です。二つの確率分布 P,QP,Q の間の距離のようなもの(厳密には距離ではありません)です。

証明

対数和不等式で ak=pk,bk=qka_k=p_k,b_k=q_k とすればよい。 ∑pk=∑qk=1\sum p_k=\sum q_k=1 を使うと右辺は 00 になる。

ちなみに D(P∥Q)≧0D(P\|Q)\geqq 0 の等号成立条件は全ての kk について pk=qkp_k=q_k であること,つまり二つの確率分布が等しいことです。

ギブスの不等式は入試でもまれに登場します。→有名不等式logx≦x-1の証明と入試問題

エントロピー最大の分布

∑pk=1\sum p_k=1,pkp_k が非負のとき, H(P)=−∑pklog⁡pk≦log⁡n\begin{aligned} H(P)=-\sum p_k\log p_k\leqq \log n \end{aligned}

等号成立条件は p1=p2=⋯=pnp_1=p_2=\cdots=p_n ,つまり PP が一様分布のときです。

H(P)H(P) はエントロピーと呼ばれる重要な量です。

証明

ギブスの不等式を変形すると,

−∑pklog⁡pk≦−∑pklog⁡qk -\sum p_k\log p_k\leqq -\sum p_k\log q_k

ここで,qk=1n (k=1,2,⋯ ,n)q_k=\dfrac{1}{n}\:(k=1,2,\cdots,n) とすると右辺は log⁡n\log n となる。

今日のネタは情報理論に強い知人のN氏によるものです,感謝!