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若向量范数<math>f(\vec{a}),g(\vec{b})</math>使<math>g(\vec{b})=\sup\left\{x\left|x=\frac{\vec{a}\cdot\vec{b}}{f(\vec{a})},\vec{a}\neq\vec{0}\right.\right\}</math>且<math>f(\vec{a})=\sup\left\{x\left|x=\frac{\vec{a}\cdot\vec{b}}{f(\vec{b})},\vec{b}\neq\vec{0}\right.\right\}</math>,则称<math>f,g</math>为对偶范数。
若向量范数<math>f(\vec{a}),g(\vec{b})</math>使<math>g(\vec{b})=\sup\left\{x\left|x=\frac{\vec{a}\cdot\vec{b}}{f(\vec{a})},\vec{a}\neq\vec{0}\right.\right\}</math>且<math>f(\vec{a})=\sup\left\{x\left|x=\frac{\vec{a}\cdot\vec{b}}{f(\vec{b})},\vec{b}\neq\vec{0}\right.\right\}</math>,则称<math>f,g</math>为对偶范数。


定理:<math>p</math>范数<math>\|\vec{a}\|_p=\left(\sum_i|a_i|^p\right)^\frac1p,p>1</math>的对偶范数为<math>q</math>范数,其中<math>q=\frac{p}{p-1}</math>。1范数的对偶为∞范数<math>\|\vec{a}\|_\infty=\lim\limits_{p\to\infty}\|\vec{a}\|_p=\max|a_i|</math>。
定理1:<math>p</math>范数<math>\|\vec{a}\|_p=\left(\sum_i|a_i|^p\right)^\frac1p,p>1</math>的对偶范数为<math>q</math>范数,其中<math>q=\frac{p}{p-1}</math>。1范数的对偶为∞范数<math>\|\vec{a}\|_\infty=\lim\limits_{p\to\infty}\|\vec{a}\|_p=\max|a_i|</math>。


证明:注意到<math>(p-1)(q-1)=1</math>。考虑函数<math>f_q(\vec{b})=\sum_i|b_i|^q=\|\vec{b}\|_q^q</math>,其梯度为<math>\nabla f_q(\vec{b})=q\begin{bmatrix}\mathrm{sgn}(b_1)|b_1|^{q-1}&\mathrm{sgn}(b_2)|b_2|^{q-1}&\cdots&\mathrm{sgn}(b_n)|b_n|^{q-1}\end{bmatrix}^\mathrm{T}</math>。
证明:注意到<math>(p-1)(q-1)=1</math>。考虑函数<math>f_q(\vec{b})=\sum_i|b_i|^q=\|\vec{b}\|_q^q</math>,其梯度为<math>\nabla f_q(\vec{b})=q\begin{bmatrix}\mathrm{sgn}(b_1)|b_1|^{q-1}&\mathrm{sgn}(b_2)|b_2|^{q-1}&\cdots&\mathrm{sgn}(b_n)|b_n|^{q-1}\end{bmatrix}^\mathrm{T}</math>。
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推论:欧式范数的对偶为自身。
推论:欧式范数的对偶为自身。
定理2:斜范数(skewed norm)<math>f(\vec{a})=|\boldsymbol{A}\vec{a}|</math>的对偶为<math>g(\vec{b})=\left|\left(\boldsymbol{A}^{-1}\right)^\mathrm{T}\vec{b}\right|</math>。


== ''p''范数调律 ''p''-norm tuning ==
== ''p''范数调律 ''p''-norm tuning ==