关于变差距离的张量化
概率论
2024-10-03 v2
摘要
如果试图用边缘 TV 序列 δ = ( ∣ ∣ P 1 − Q 1 ∣ ∣ , ∣ ∣ P 2 − Q 2 ∣ ∣ , … , ∣ ∣ P n − Q n ∣ ∣ ) \delta=(||P_1-Q_1||,||P_2-Q_2||,\ldots,||P_n-Q_n||) δ = ( ∣∣ P 1 − Q 1 ∣∣ , ∣∣ P 2 − Q 2 ∣∣ , … , ∣∣ P n − Q n ∣∣ ) 来估计两个乘积测度之间的总变差 ∣ ∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣ ∣ ||P^\otimes_{1:n}-Q^\otimes_{1:n}|| ∣∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣∣ ,那么平凡的上下界由 ∣ ∣ δ ∣ ∣ ∞ ≤ ∣ ∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ δ ∣ ∣ 1 ||\delta||_\infty \le ||P^\otimes_{1:n}-Q^\otimes_{1:n}||\le||\delta||_1 ∣∣ δ ∣ ∣ ∞ ≤ ∣∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣∣ ≤ ∣∣ δ ∣ ∣ 1 给出。我们将下界改进为 ∣ ∣ δ ∣ ∣ 2 ≲ ∣ ∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣ ∣ ||\delta||_2\lesssim||P^\otimes_{1:n}-Q^\otimes_{1:n}|| ∣∣ δ ∣ ∣ 2 ≲ ∣∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣∣ ,从而将上下界之间的差距从 ∼ n \sim n ∼ n 缩小到 ∼ n \sim\sqrt n ∼ n 。此外,我们证明了任何用 δ \delta δ 表示的关于 ∣ ∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣ ∣ ||P^\otimes_{1:n}-Q^\otimes_{1:n}|| ∣∣ P 1 : n ⊗ − Q 1 : n ⊗ ∣∣ 的估计,在最坏情况下上下界之间必然表现出 ∼ n \sim\sqrt n ∼ n 的差距,这从某种意义上确立了我们的估计是最优的。最后,我们找到了一类自然的分布,对于这类分布,∣ ∣ δ ∣ ∣ 2 ||\delta||_2 ∣∣ δ ∣ ∣ 2 以绝对乘性常数近似 TV 距离。
引用
@article{arxiv.2409.10368,
title = {On the tensorization of the variational distance},
author = {Aryeh Kontorovich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10368},
year = {2024}
}