P(Y=y|x;θ)表示什么意思

https://blog.youkuaiyun.com/jh1137921986/article/details/88999539

 在机器学习中,特别是学习到关于概率/似然估计方面的内容,经常看到类似P(Y=y|x;θ)的表达,对于这个概率表达式一直理解的不清楚,于是在网上查阅资料,整理如下:

       我们先来逐个分析里面的每一个变量。对于符号P(Y=y|x;θ),Y表示一个随机变量,那么x和θ呢?则分别是两个随机变量X和Θ的取值为x和θ,所以,换句话说,P(Y=y|x;θ)实际上就是P(Y=y|X=x;Θ=θ)的一个简写形式,P(Y=y|x;θ)的意思即为在X = x;Θ = θ的条件下,Y = y 的概率。

       在知道它代表的是一个简写的概念之后,恭喜你已经达成对这概念掌握的第一阶段,下面继续分析。

       前面说到,Y,X,Θ 代表的是三个随机变量,其实更确切的说,它们实际是三个映射函数,对于样本空间Ω中的某个样本ω,经过函数X(ω) 的转换,然后得到实数空间R中的某个值 x,Y和Θ的作用也是如此,具体如下:

注意:上面第三个式子,符号书写有误,应该是Θ = θ 而不是 Θ = y !

于是我们达到第二个阶段的理解,Y,X,Θ 其实是同一个样本空间Ω下的三个不同的映射函数,将某个样本ω映射为y,x和θ

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chenxi188/p/11068153.html

<think>好的,我现在要详细理解用户的问题,关于有界线性算子范数的定义,特别是为什么||T||定义为sup当||x||=1时的||Tx||,以及它的推导过程。用户之前已经问过关于有界线性算子的相关问题,现在需要更深入的公式推导和解释。 首先,我需要回顾有界线性算子的基本概念。根据之前的回答和引用内容,有界线性算子T是从赋范空间X到Y的线性映射,满足存在常数C,使得对所有x∈X,||Tx||_Y ≤ C||x||_X。算子范数||T||定义为最小的这样的C,或者等价于sup{||Tx|| / ||x|| : x≠0}。现在用户的问题是,为什么这个范数可以等价地表示为当||x||=1时的sup||Tx||。 根据引用[3]和[4],算子的范数有两种等价定义:一种是sup当x≠0时的||Tx||/||x||,另一种是sup当||x||=1时的||Tx||。我需要解释这两种定义为什么等价,并推导出这个结论。 首先,考虑||T||的定义式为sup{||Tx||_Y / ||x||_X : x≠0}。对于任何非零x,可以将其单位化为x/||x||,此时||x/||x|| || = 1。因此,Tx的范数可以表示为T(x/||x||)乘以||x||,即||Tx|| = ||T(x/||x||)|| * ||x||。因此,||Tx||/||x|| = ||T(x/||x||)||。这说明原来的定义式中的每个x≠0都可以转化为单位向量,因此sup在x≠0的情况下的值等于sup在||x||=1的情况下的值。因此,||T|| = sup{||Tx|| : ||x||=1}。 接下来需要验证这个推导是否正确,是否有遗漏的情况。例如,当x=0时,Tx=0,但x=0不在考虑范围内,因为定义中x≠0。另外,需要考虑是否存在某些情况下sup在单位球上的值不等于原定义。根据线性性质,任何非零x都可以标准化为单位向量,因此两者的sup应该相等。 此外,引用[4]中提到,当||x|| ≤1时,sup||Tx||也是等价的。这可能是因为当||x|| ≤1且x≠0时,可以将x表示为y = x/||x||,此时||y||=1,而||Tx|| = ||T(y * ||x||)|| = ||x|| * ||Ty||||Ty||(因为||x|| ≤1),所以sup在||x|| ≤1时等于在||x||=1时的sup。这进一步支持了两种定义方式的等价性。 用户可能需要更详细的数学步骤,例如如何从原始定义转化到单位球上的sup,以及可能的定理或引理支持这一结论。根据引用中的内容,特别是引用[3]和[4],可以引用相应的定理来支持推导过程,例如引用[4]中的引理。 另外,用户可能希望了解这种定义的实际意义,例如为什么使用单位球上的sup来定义范数,这样的定义如何帮助分析算子的性质,比如连续性或有界性。根据之前的回答,有界线性算子与连续性是等价的,而范数的大小直接反映了算子的“扩张”能力。 总结来说,回答需要分步骤解释定义式的等价性,详细推导如何从一种形式转化为另一种,并引用相关资料中的定理作为支持。同时,可能需要指出这种等价性依赖于算子的线性性质,以及范数的齐次性。最后,确保回答符合用户的要求,使用中文,正确的LaTeX格式,并生成相关问题。</think>有界线性算子范数 $\|T\| = \sup_{\|x\|=1} \|Tx\|$ 的定义及其推导过程可结合线性性、范数齐次性和极值性质分步解释如下: --- ### **1. 基本定义与等价性** 根据泛函分析中对有界线性算子的定义,算子的范数通常表示为: $$ \|T\| = \sup_{x \neq 0} \frac{\|Tx\|_Y}{\|x\|_X}. $$ **关键推导步骤**: 1. **线性性与齐次性**: 由于 $T$ 是线性算子,对任意非零 $x \in X$,可构造单位向量 $u = \frac{x}{\|x\|_X}$,此时 $\|u\|_X = 1$。 根据齐次性: $$ \|T x\|_Y = \|T(\|x\|_X \cdot u)\|_Y = \|x\|_X \cdot \|T u\|_Y. $$ 因此: $$ \frac{\|T x\|_Y}{\|x\|_X} = \|T u\|_Y. $$ 这说明原定义中的 $\sup_{x \neq 0}$ 可转化为对单位向量 $u$ 的 $\sup_{\|u\|=1}$,即: $$ \|T\| = \sup_{\|x\|=1} \|Tx\|_Y. $$ 2. **单位闭球的极值性**: 进一步可证明,若将条件放宽到 $\|x\| \leq 1$,仍有: $$ \|T\| = \sup_{\|x\| \leq 1} \|Tx\|_Y. $$ **推导依据**: 对任意 $\|x\| \leq 1$,若 $x \neq 0$,则 $\|T x\|_Y = \|x\|_X \cdot \|T (\frac{x}{\|x\|_X})\|_Y \leq \|T\|$;若 $x=0$,则 $\|Tx\|_Y=0$。因此极值仍由单位向量决定[^4]。 --- ### **2. 几何意义与作用** - **直观解释**:$\|T\|$ 表示算子 $T$ 在单位球面 $\{x \in X \mid \|x\|=1\}$ 上的最大“拉伸倍数”。例如: - 若 $\|T\|=2$,则 $T$ 能将单位向量映射为长度至多 $2$ 的向量。 - **连续性保证**:$\|T\| < +\infty$ 保证了 $T$ 的连续性,即微小的输入变化不会导致输出剧烈震荡。 --- ### **3. 严格数学证明** **定理**:对于有界线性算子 $T: X \to Y$,以下定义等价: $$ \|T\| = \sup_{x \neq 0} \frac{\|Tx\|_Y}{\|x\|_X} = \sup_{\|x\|=1} \|Tx\|_Y = \sup_{\|x\| \leq 1} \|Tx\|_Y. $$ **证明**: 1. **从 $\sup_{x \neq 0}$ 到 $\sup_{\|x\|=1}$**: 对任意 $x \neq 0$,令 $u = x/\|x\|_X$,则 $\|u\|=1$,且: $$ \frac{\|Tx\|_Y}{\|x\|_X} = \|T u\|_Y \leq \sup_{\|v\|=1} \|Tv\|_Y. $$ 因此 $\sup_{x \neq 0} \frac{\|Tx\|_Y}{\|x\|_X} \leq \sup_{\|v\|=1} \|Tv\|_Y$。 另一方面,对任意 $\|u\|=1$,取 $x=u$,则: $$ \|Tu\|_Y = \frac{\|Tu\|_Y}{\|u\|_X} \leq \sup_{x \neq 0} \frac{\|Tx\|_Y}{\|x\|_X}. $$ 故 $\sup_{\|u\|=1} \|Tu\|_Y \leq \sup_{x \neq 0} \frac{\|Tx\|_Y}{\|x\|_X}$。 综上,两者相等。 2. **从 $\sup_{\|x\|=1}$ 到 $\sup_{\|x\| \leq 1}$**: 显然 $\sup_{\|x\|=1} \|Tx\|_Y \leq \sup_{\|x\| \leq 1} \|Tx\|_Y$。 反之,对任意 $\|x\| \leq 1$,若 $x \neq 0$,则 $\|Tx\|_Y = \|x\|_X \cdot \|T(x/\|x\|_X)\|_Y \leq \|T(x/\|x\|_X)\|_Y \leq \sup_{\|u\|=1} \|Tu\|_Y$。 因此 $\sup_{\|x\| \leq 1} \|Tx\|_Y \leq \sup_{\|u\|=1} \|Tu\|_Y$,得证。 --- ### **4. 实例分析** **例1**:恒等算子 $I: X \to X$ 对任意 $\|x\|=1$,有 $\|Ix\| = \|x\| = 1$,故 $\|I\| = 1$。 **例2**:零算子 $0: X \to Y$ 对任意 $x$,$\|0x\| = 0$,故 $\|0\| = 0$。 **例3**:积分算子 $T: C[0,1] \to C[0,1]$,定义为 $(Tf)(t) = \int_0^1 K(t,s) f(s) ds$,其中 $K$ 连续。 此时 $\|T\| = \sup_{t \in [0,1]} \int_0^1 |K(t,s)| ds$,即通过单位函数的最大“放大倍数”确定[^1][^3]。 --- ### **总结** 有界线性算子的范数 $\|T\| = \sup_{\|x\|=1} \|Tx\|$ 是算子“最大放大能力”的度量,其等价性依赖于线性性、齐次性及极值分析。这一定义在泛函分析中统一了算子的连续性与有界性,并为分析算子空间的结构(如 Banach 代数)奠定了基础[^1][^4]。 --- **相关问题** 1. 如何证明有界线性算子的范数满足三角不等式? 2. 在无限维空间中,$\sup_{\|x\|=1} \|Tx\|$ 是否总能达到最大值? 3. 有界线性算子的范数与矩阵范数有何联系与区别?
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