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编程问答

UA MATH567 高维统计I 概率不等式9 亚高斯性的推广:Orlicz空间与Orlicz范数

發(fā)布時間:2025/4/14 编程问答 51 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 UA MATH567 高维统计I 概率不等式9 亚高斯性的推广:Orlicz空间与Orlicz范数 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

UA MATH567 高維統(tǒng)計I 概率不等式9 亞高斯性的推廣:Orlicz空間

這一講討論亞高斯范數(shù)與亞指數(shù)范數(shù)的推廣,用一個更廣義的框架理解這兩種范數(shù),它們其實是Orlicz空間中的隨機(jī)變量的Orlicz范數(shù)。

ψ:[0,∞)→[0,∞)\psi:[0,\infty)\to[0,\infty)ψ:[0,)[0,)為Orlicz函數(shù),如果

  • ψ(0)=0\psi(0)=0ψ(0)=0
  • ψ(+∞)=+∞\psi(+\infty)=+\inftyψ(+)=+
  • ψ\psiψ是單調(diào)遞增的凸函數(shù)
  • 假設(shè)隨機(jī)變量XXX定義在概率空間(Ω,F,P)(\Omega,\mathcal{F},P)(Ω,F,P)上,定義隨機(jī)變量的Orlicz范數(shù)為
    ∥X∥ψ=inf?{t>0:Eψ(∣X∣/t)≤1}\left\| X \right\|_{\psi}=\inf\{t>0:E\psi(|X|/t) \le 1\}Xψ?=inf{t>0:Eψ(X/t)1}

    Lψ(Ω,F,P)L_{\psi}(\Omega,\mathcal{F},P)Lψ?(Ω,F,P)是概率空間(Ω,F,P)(\Omega,\mathcal{F},P)(Ω,F,P)上Orlicz范數(shù)有限的隨機(jī)變量的集合,簡記為LψL_{\psi}Lψ?,稱它是Orlicz空間。Orlicz空間實際上比我們常用的LpL^pLp空間更具有一般性,比如取ψ(x)=xp,p≥1\psi(x)=x^p,p \ge 1ψ(x)=xp,p1,則Lψ=LpL_{\psi}=L^pLψ?=Lp,也就是說LpL^pLp空間實際上是Orlicz空間的一種特例。另外,如果取ψ(x)=ex2?1\psi(x)=e^{x^2}-1ψ(x)=ex2?1,則Orlicz范數(shù)就是亞高斯范數(shù);如果取ψ(x)=ex?1\psi(x)=e^{x}-1ψ(x)=ex?1,則Orlicz范數(shù)就是亞指數(shù)范數(shù)

    接下來我們驗證下面兩個事實:

  • Orlicz范數(shù)的確是Orlicz空間LψL_{\psi}Lψ?上的范數(shù);
  • Orlicz空間LψL_{\psi}Lψ?是一個Banach空間;
  • 證明
    先說明Orlicz范數(shù)真的是一個范數(shù)。
    (i) ∥X∥ψ=0\left\| X \right\|_{\psi}=0Xψ?=0等價于X=0,a.s.X=0,a.s.X=0,a.s.,因為??>0\forall \epsilon>0??>0,根據(jù)Markov不等式
    P(∣X∣≥?)=P(ψ(∣X∣/t)≥ψ(?/t))≤1ψ(?/t)E[ψ(∣X∣/t)]P(|X| \ge \epsilon)=P(\psi(|X|/t) \ge \psi(\epsilon/t)) \le \frac{1}{\psi(\epsilon/t)}E[\psi(|X|/t)]P(X?)=P(ψ(X/t)ψ(?/t))ψ(?/t)1?E[ψ(X/t)]

    如果∥X∥ψ=0\left\| X \right\|_{\psi}=0Xψ?=0,根據(jù)Orlicz范數(shù)的定義
    E[ψ(∣X∣/t)]≤1,?t>0E[\psi(|X|/t)] \le 1,\forall t>0E[ψ(X/t)]1,?t>0

    因此
    1ψ(?/t)E[ψ(∣X∣/t)]≤1ψ(?/t)\frac{1}{\psi(\epsilon/t)}E[\psi(|X|/t)] \le \frac{1}{\psi(\epsilon/t)}ψ(?/t)1?E[ψ(X/t)]ψ(?/t)1?

    因為ttt的任意性,我們可以選取t=o(?)t=o(\epsilon)t=o(?),使得ψ(?/t)→∞\psi(\epsilon/t) \to \inftyψ(?/t),從而P(∣X∣≥?)→0P(|X| \ge \epsilon) \to 0P(X?)0,于是X=0,a.s.X=0,a.s.X=0,a.s.。反過來,如果X=0,a.s.X=0,a.s.X=0,a.s.,顯然∥X∥ψ=0\left\| X \right\|_{\psi}=0Xψ?=0

    (ii) 根據(jù)定義∥cX∥ψ=∣c∣∥X∥ψ\left\| cX \right\|_{\psi}=|c|\left\| X \right\|_{\psi}cXψ?=cXψ?顯然成立;

    (iii) 記t=∥X∥ψ,s=∥Y∥ψt=\left\| X \right\|_{\psi},s =\left\| Y \right\|_{\psi}t=Xψ?,s=Yψ?,要說明∥X∥ψ+∥Y∥ψ≥∥X+Y∥ψ\left\| X \right\|_{\psi}+\left\|Y \right\|_{\psi} \ge \left\|X+Y \right\|_{\psi}Xψ?+Yψ?X+Yψ?,需要說明
    ψ(∣X+Y∣s+t)≤1,a.s.\psi(\frac{|X+Y|}{s+t}) \le 1,a.s.ψ(s+tX+Y?)1,a.s.

    因為ψ\psiψ是凸函數(shù),根據(jù)Jensen不等式,
    ψ(∣X+Y∣s+t)≤ψ(∣X∣+∣Y∣s+t)≤ts+tψ(∣X∣t)+ss+tψ(∣Y∣s)\psi(\frac{|X+Y|}{s+t}) \le \psi(\frac{|X|+|Y|}{s+t}) \le \frac{t}{s+t}\psi(\frac{|X|}{t})+ \frac{s}{s+t}\psi(\frac{|Y|}{s})ψ(s+tX+Y?)ψ(s+tX+Y?)s+tt?ψ(tX?)+s+ts?ψ(sY?)

    其中
    ψ(∣X∣t)≤1,a.s.,ψ(∣Y∣s)≤1,a.s.\psi(\frac{|X|}{t}) \le 1,a.s., \ \ \psi(\frac{|Y|}{s}) \le 1,a.s.ψ(tX?)1,a.s.,??ψ(sY?)1,a.s.

    于是
    ψ(∣X+Y∣s+t)≤1,a.s.\psi(\frac{|X+Y|}{s+t}) \le 1,a.s.ψ(s+tX+Y?)1,a.s.

    綜上,Orlicz范數(shù)符合范數(shù)的定義。

    評注
    1)為了說明Orlicz空間是一個Banach空間,需要說明Orlicz空間中的Cauchy序列收斂,這個操作與說明LpL^pLp空間的完備性類似,讀者可以自行嘗試,也就是假設(shè){Xn}?Lψ\{X_n\} \subset L_{\psi}{Xn?}?Lψ?,滿足
    ∥Xn?Xm∥ψ→0,asn,m→∞\left\| X_n-X_m \right\|_{\psi} \to 0, as\ n,m \to \inftyXn??Xm?ψ?0,as?n,m

    需要說明{Xn}\{X_n\}{Xn?}收斂到LψL_{\psi}Lψ?中的某個隨機(jī)變量。

    2)Orlicz空間與LpL^pLp空間有包含關(guān)系:
    L∞?Lψ?LpL^{\infty} \subset L_{\psi} \subset L^pL?Lψ??Lp

    其中L∞L^{\infty}L中的隨機(jī)變量是有界的,LpL^pLp中的隨機(jī)變量的前ppp階矩是有界的,LψL_{\psi}Lψ?中的隨機(jī)變量的尾部概率滿足一定的限制。

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的UA MATH567 高维统计I 概率不等式9 亚高斯性的推广:Orlicz空间与Orlicz范数的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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