正定函數

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Template:About 在數學上,複值域函數的正定函數是和正定矩陣有關的特質。

實數集合,複數集合。

函數f:稱為半正定,若針對所有實數x1, …, xnn × n 矩陣

A=(aij)i,j=1n,aij=f(xixj)

都是半正定矩陣Template:Citation needed

依照定義,半正定矩陣(像是A)會是埃尔米特矩阵,因此f(−x)是f(x))的共轭复数

若上述矩陣改為正定矩陣、半負定矩陣及負定矩陣,則函數則為正定函數半負定函數負定函數

舉例

(X,,)是實内积空间,則gy:X, xexp(iy,x)對於每一個yX是正定:針對所有un,以及所有x1,,xn,可得

u*A(gy)u=j,k=1nukujeiy,xkxj=k=1nukeiy,xkj=1nujeiy,xj=|j=1nujeiy,xj|20.

正定函數的非負線性組合也是正定函數,像是余弦函數是上述函數的非負線性組合,因此是正定的:

cos(x)=12(eix+eix)=12(g1+g1).

若有正定函數f:,以及向量空间X,可以建立正定函數f:X:選擇Template:Link-en ϕ:X,並且定義f*:=fϕ. 則

u*A(f*)u=j,k=1nukujf*(xkxj)=j,k=1nukujf(ϕ(xk)ϕ(xj))=u*A~(f)u0,

其中A~(f)=(f(ϕ(xi)ϕ(xj))=f(x~ix~j))i,j,而在ϕ線性時,每一個x~k:=ϕ(xk)都是不同的[1]

Bochner定理

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正定函數也出現在傅里叶变换的理論中,可以看出一個函數f正定就是可以成為在函數g(且g(y) ≥ 0)在實數線上傅里叶变换的充份條件。

反過來的結果就是Template:Link-en,提到在實數線上的连续正定函數是正测度的傅里叶变换[2]

應用

统计学(特別是贝叶斯统计)裡,此定理常用在實函數中,一般來說,會在Rd裡選幾個點,針對其純量值進行n個純量的量測,若要量測結果有高度相關性,這些點需要互相靠近。實際上,必須小心確保所得的共變異數矩陣(Template:Nowrap矩陣)恆為正定矩陣。有一個作法是定義一個相關矩陣,再乘以純量,得到协方差矩阵,所得的一定是正定矩陣。Bochner定理表示,若二個點的相關係數只會隨其距離而變化(也就是距離的函數f),則函數f一定會是正定函數,以確保共變異數矩陣A是正定的。

在此context下,一般不會用傅里叶变换,而是稱f(x)是對稱機率密度函數(PDF)的特征函数

擴展

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可以在局部緊阿貝爾拓樸群定義正定函數,Bochner定理可以擴展到此context。群上的正定函數會出自然的出現在希尔伯特空间上群的表示论裡(也就是Template:Le的理論)。

参见

腳註

參考

  • Christian Berg, Christensen, Paul Ressel. Harmonic Analysis on Semigroups, GTM, Springer Verlag.
  • Z. Sasvári, Positive Definite and Definitizable Functions, Akademie Verlag, 1994
  • Wells, J. H.; Williams, L. R. Embeddings and extensions in analysis. Ergebnisse der Mathematik und ihrer Grenzgebiete, Band 84. Springer-Verlag, New York-Heidelberg, 1975. vii+108 pp.

外部連結