Bessel不等式与Cauchy不等式以及Holder不等式

Cauchy-Schwarz不等式、Hölder不等式与Minkowski不等式 本文介绍几个常用的与期望有关的不等式。 1 Cauchy–Schwarz不等式 Cauchy–Schwarz不等式的形式为: [E(XY)]2≤E(X2)E(Y2) [\text{E}(XY)]^2 \leq \text{E}(X^2)\text{E}(Y^2) [E(XY)]2≤E(X2)E(Y2) 证明非常简单,只需先将YYY分解为相互正交的两部分(类似于OLS回归): Y=E(XY)E(X2)X+(Y−E(XY)E(X2)X) Y=\dfrac{\text{E}(XY)}{\text{E}(X^2)} 阅读详情

Bessel's inequality

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  (Redirected from  Bessel inequality)

In mathematics, especially functional analysis, Bessel's inequality is a statement about the coefficients of an element x in a Hilbert space with respect to an orthonormal sequence.

Let H be a Hilbert space, and suppose that e_1, e_2, ... is an orthonormal sequence in H. Then, for any x in H one has

\sum_{k=1}^{\infty}\left\vert\left\langle x,e_k\right\rangle \right\vert^2 \le \left\Vert x\right\Vert^2

where 〈•,•〉 denotes the inner product in the Hilbert space H. If we define the infinite sum

x' = \sum_{k=1}^{\infty}\left\langle x,e_k\right\rangle e_k,

consisting of 'infinite sum' of vector resolute x in direction e_k, Bessel's inequality tells us that this series converges. One can think of it that there exists x' \in H which can be described in terms of potential basis e_1, e_2, ....

For a complete orthonormal sequence (that is, for an orthonormal sequence which is a basis), we have Parseval's identity, which replaces the inequality with an equality (and consequently  x' with  x).

Bessel's inequality follows from the identity:

0 \le \left\| x - \sum_{k=1}^n \langle x, e_k \rangle e_k\right\|^2 = \|x\|^2 - 2 \sum_{k=1}^n |\langle x, e_k \rangle |^2 + \sum_{k=1}^n | \langle x, e_k \rangle |^2 = \|x\|^2 - \sum_{k=1}^n | \langle x, e_k \rangle |^2,

which holds for any natural n.


Statement of the inequality[edit]

The Cauchy–Schwarz inequality states that for all vectors x and y of an inner product space it is true that

 |\langle x,y\rangle| ^2 \leq \langle x,x\rangle \cdot \langle y,y\rangle,

where \langle\cdot,\cdot\rangle is the inner product also known as dot product. Equivalently, by taking the square root of both sides, and referring to the norms of the vectors, the inequality is written as

 |\langle x,y\rangle| \leq \|x\| \cdot \|y\|.\, [2]

Moreover, the two sides are equal if and only if x and y are linearly dependent (or, in a geometrical sense, they are parallel or one of the vectors' magnitude is zero).

If x_1,\ldots, x_n\in\mathbb C and y_1,\ldots, y_n\in\mathbb C have an imaginary component, the inner product is the standard inner product and the bar notation is used for complex conjugation then the inequality may be restated more explicitly as

|x_1 \bar{y}_1 + \cdots + x_n \bar{y}_n|^2 \leq (|x_1|^2 + \cdots + |x_n|^2) (|y_1|^2 + \cdots + |y_n|^2).

When viewed in this way the numbers x1, ..., xn, and y1, ..., yn are the components of x and y with respect to an orthonormal basis of V.

Even more compactly written:

\left| \sum_{i=1}^n x_i \bar{y}_i \right|^2 \leq \sum_{j=1}^n |x_j|^2 \sum_{k=1}^n |y_k|^2 .

Equality holds if and only if x and y are linearly dependent, that is, one is a scalar multiple of the other (which includes the case when one or both are zero).

The finite-dimensional case of this inequality for real vectors was proven by Cauchy in 1821, and in 1859 Cauchy's student Bunyakovsky noted that by taking limits one can obtain an integral form of Cauchy's inequality. The general result for an inner product space was obtained by Schwarz in the year 1888.


In mathematical analysis Hölder's inequality, named after Otto Hölder, is a fundamental inequality between integrals and an indispensable tool for the study of Lp spaces.

Theorem (Hölder's inequality). Let  (S, Σ, μ) be a  measure space and let  p, q ∈  [1, ∞] with  1/p + 1/q = 1. Then, for all  measurable  real- or complex-valued  functions  f and  g on  S,
\|fg\|_1 \le \|f\|_p \|g\|_q.
If, in addition,  p, q ∈  (1, ∞) and  f ∈ Lp(μ) and  g ∈ Lq(μ), then Hölder's inequality becomes an equality if and only if  |f |p and  |g |q are linearly dependent in  L1(μ), meaning that there exist real numbers  α, β ≥ 0, not both of them zero, such that  α |f |p = β |g|q  μ- almost everywhere.

The numbers p and q above are said to be Hölder conjugates of each other. The special case p = q = 2 gives a form of the Cauchy–Schwarz inequality. Hölder's inequality holds even if ||fg||1 is infinite, the right-hand side also being infinite in that case. Conversely, if f  is in Lp(μ)and g is in Lq(μ), then the pointwise product fg is in L1(μ).

Hölder's inequality is used to prove the Minkowski inequality, which is the triangle inequality in the space Lp(μ), and also to establish thatLq(μ) is the dual space of Lp(μ) for p ∈ [1, ∞).


9.2 向量范数的三大不等式 介绍了向量范数相关的三大不等式,并且给出了闵可夫斯基不等式的证明。 阅读详情

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