简单对数不等式的证明

本文介绍了如何利用自然对数来证明简单对数不等式,通过设定an和bn的表达式,以及利用对数的性质进行推导,展示了一种证明方法。

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简单对数不等式的证明


证明:

1n+1<ln(1+1n)<1n,nN+

an=(1+1n)n,bn=(1+1n)n+1,则

an===<=(1+1n)n=k=0nCkn1nk1+k=1nn(n1)(nk+1)k!1nk1+1+12!(11n)++1n!(11n)(12n)(1n1n)1+1+12!(11n+1)++1n!(11n+1)(12n+1)(1n1n+1)+1(n+1)!(11n+1)(12n+1)(1nn+1)an+1

这说明an严格递增,另外,当n>1时,有
0<an<1+1+k=2n1k!2+k=2n1(k1)k=2+k=2n(1k11k)=31n<3

因此an收敛,极限为e

另外,由于

(1+1n11+1n)n=(1+1n21)n>1+nn21>1+1n

bn1=(1+1n1)n>(1+1n)n+1=bn
{bn}严格单调递减,且
limnbn=limnan(1+1n)=limnan=e

因此有下面的不等式
(1+1n)n<(1+1n+1)n+1<e<(1+1n+1)n+2<(1+1n)n+1,n1

以上公式取自然对数,得到

1n+1<ln(1+1n)<1n,n1
### 自编码器中的不等式与数学原理 自编码器是一种无监督学习模型,主要用于降维、特征提取和数据生成。在变分自编码器(VAE)中,涉及到一些重要的数学不等式和优化目标,这些内容对于理解其工作原理至关重要。 #### KL 散度及其性质 KL散度(Kullback-Leibler Divergence),即相对熵,在变分自编码器的损失函数中有重要体现。它衡量两个概率分布之间的差异程度[^1]。具体来说,假设 \( q(z|x) \) 是近似后验分布,\( p(z) \) 是先验分布,则 KL 散度定义如下: \[ D_{KL}(q(z|x)||p(z)) = \int q(z|x)\log{\frac{q(z|x)}{p(z)}}dz \] 该公式用于约束隐空间分布接近于预设的先验分布,通常是标准正态分布 \( N(0, I) \)[^3]。 #### ELBO 和 Jensen 不等式 ELBO(Evidence Lower Bound)是变分推断的核心部分之一。它是真实对数似然的一个下界,通过最大化 ELBO 来间接优化难以计算的真实对数似然。ELBO 可表示为: \[ L(q; x) = E_q[\log p(x|z)] - D_{KL}(q(z|x)||p(z)) \] 其中,第一项代表重构误差,第二项则是前述提到的 KL 散度。Jensen 不等式的引入使得这一分解成为可能:由于期望运算符具有线性特性,而对数函数是非凸的,因此可以利用 Jensen 不等式证明上述关系成立[^4]。 #### 总体代价函数 综合以上两点,最终得到 VAE 的总体代价函数为: \[ -\sum_x \left[ \log(p(x | z)) - D_{KL}(q(z|x) || p(z)) \right] \] 这表明训练过程中既要最小化重建误差又要使潜在变量服从指定的先验分布[^1]。 ```python import torch from torch import nn, optim from torch.nn import functional as F class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() # 编码器层 self.fc1 = nn.Linear(784, 400) self.fc2_mean = nn.Linear(400, 20) self.fc2_logvar = nn.Linear(400, 20) # 解码器层 self.fc3 = nn.Linear(20, 400) self.fc4 = nn.Linear(400, 784) def encode(self, x): h1 = F.relu(self.fc1(x)) return self.fc2_mean(h1), self.fc2_logvar(h1) def reparameterize(self, mu, logvar): std = torch.exp(0.5*logvar) eps = torch.randn_like(std) return mu + eps*std def decode(self, z): h3 = F.relu(self.fc3(z)) return torch.sigmoid(self.fc4(h3)) model = VAE() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) ``` 上面展示了基于 PyTorch 实现的一个简单 VAE 架构实例代码片段[^4]。 ---
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