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※ 引述《softmm (軟綿綿)》之銘言: : 大家好 : 假設f(x,a)是convex of x : 那麼 E[f(x,a)]→對a取期望值,還是一個convex function嗎? : 謝謝大家 這是一個失敗的例子,常數也是Convex,之前沒有考慮到, 本文後補一個joint PDF造成non-Convex的例子 ---- 常數的例子--還是Convex f(x,a)=(a+x)^2 P(x,a)=Exp(-(x+a)^2/2)/(2pi)^0.5 ∞ F(x)=E[f(x,a)]= S P(x,a)*f(x,a) da -∞ F(x)=1 not convex function -- -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.63.249
Vulpix :不是convex嗎?只是沒有strictly convex而已XD 06/12 16:58
yhliu :P(x,a)? "對 a 取期望值", 也就是 a 是隨機的, 有一 06/12 18:03
yhliu :個機率分布, 這個機率分布如果要和 x 扯上關係, 那也 06/12 18:04
yhliu :就是考慮條件期望值. given x 時 a 的條件分布的建構 06/12 18:06
yhliu :應是與 f(x,a) 不相干的. 不過, 就算依於 f(x,a) 特 06/12 18:07
yhliu :別建構了一個使 E[f(x,a)|x] 為常數函數的結果, 常數 06/12 18:08
yhliu :函數如 1F 說的, 仍是 convex. 06/12 18:09
softmm :常數應該也是convex 06/14 00:14
感謝Vulpix yhliu softmm三位網友 常數應該也是convex 剛剛建構了另一個另一個joint P(x,a)對a 取期望值 在局部出現non-convec的例子 f(x,a)=x^2 + a^2 m(x) = Exp(-x*x):利用m(x)快速向下 P(x,a)=Exp(-(a-m(x))^2/2)/(2pi)^0.5 ∞ F(x) =E[f(x,a)|x]=∫f(x,a)*P(x,a)da=1+x^2+Exp(-2x*x) -∞ x在(log(2)/2)^0.5 到 -(log(2)/2)^0.5 不是Convex ※ 編輯: wope 來自: 60.245.65.183 (06/15 12:14)
yhliu :謝謝! 我了解我的問題出在哪裡了! 06/16 09:46
yhliu :不過, 你的 P(x,a) 不是 joint..., 是 conditional 06/16 09:46
wope :不過y大我覺得你的文章可以留下來 06/20 09:44
wope :不必要砍文 06/20 09:45
sneak : 就是考慮條件期望值. https://noxiv.com 11/10 11:55
sneak : 不是convex嗎?只 https://daxiv.com 01/02 15:26
muxiv : 不過, 你的 P(x, http://yaxiv.com 07/07 11:08