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ジェンセンの不等式 : ウィキペディア日本語版
イェンゼンの不等式[いぇんぜんのふとうしき]
イェンゼンの不等式(いぇんぜんのふとうしき、)は、凸関数を使った不等式である。
''f''(''x'') を実数上の凸関数とする。
離散の場合
p_1, \, p_2, \, \ldots を、p_1 + p_2 + \cdots = 1 を満たす正の実数の列とする。また、x_1, \, x_2, \, \ldots を、実数の列とする。そのとき、次が成り立つ。
:\sum_^ p_i f(x_i) \ge f\left( \sum_^ p_i x_i \right)
連続値の場合
p(x)(>0) を、\int p(x) dx = 1 を満たす実数上の可積分関数とする。また、y(x) を実数上の可積分関数とする。そのとき、次が成り立つ。
:\int_^ f(y(x))p(x) dx \ge f \left( \int_^ y(x)p(x) dx \right)
ルベーグ積分論の観点では、 離散の場合も連続の場合も同一に見倣せる。
証明は、''f'' の\int_^ y(x)p(x) dxにおける接線を ''g'' とおいて、常に ''g''(''x'') が ''f''(''x'') よりも小さいことを使えばよい。
統計学において、式の下限を評価するさいに、一定の役割を担っている。例えば、カルバックライブラーダイバージェンスが常に 0 より大きいことを証明するときに用いられる。''p''(''x'') が確率密度関数の場合を考えると、イェンゼンの不等式は次のように書ける。
:E \ge f(E)
なお、イェンゼンの不等式から、相加相乗平均の不等式などを導くこともできる。
==参考文献==

 
* Tristan Needham (1993) "A Visual Explanation of Jensen's Inequality", American Mathematical Monthly 100(8):768–71.
 

抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)
ウィキペディアで「イェンゼンの不等式」の詳細全文を読む

英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Jensen's inequality 」があります。



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