Técnica de rastreamento aleatório

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Eu conheci a seguinte técnica de rastreamento aleatório em M. Seeger, "Atualizações de baixa classificação para a decomposição de Cholesky", Universidade da Califórnia em Berkeley, Tech. Rep. 2007.

tr (A) = E [x^{T} A x]

$\operatorname{tr}(\mathbf{A}) = {E[\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}]}$

onde . $\mathbf{x} \sim N(\mathbf{0},\mathbf{I})$

Como uma pessoa sem profundos conhecimentos de matemática, me pergunto como essa igualdade pode ser alcançada. Além disso, como podemos interpretar , por exemplo, geometricamente? Onde devo procurar para entender o significado de obter o produto interno de um vetor e seu valor de intervalo? Por que a média é igual à soma dos valores próprios? Além da propriedade teórica, qual é a sua importância prática? $\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}$

Eu escrevi um trecho de código MATLAB para ver se funciona

#% tr(A) == E[x'Ax], x ~ N(0,I)

N = 100000;
n = 3;
x = randn([n N]); % samples
A = magic(n); % any n by n matrix A

y = zeros(1, N);
for i = 1:N
    y(i) = x(:,i)' * A * x(:,i);
end
mean(y)
trace(A)

O traço é 15, onde a aproximação é 14,9696.

normal-distribution matlab petrichor
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NB O resultado declarado não depende de nenhuma suposição de normalidade ou mesmo independência das coordenadas do . Também não depende de ser positivo definido. De fato, suponha apenas que as coordenadas de tenham média zero, variação de uma e não sejam correlacionadas (mas não necessariamente independentes); isto é, , e para todos os . $\newcommand{\x}{\mathbf{x}}\newcommand{\e}{\mathbb{E}}\newcommand{\tr}{\mathbf{tr}}\newcommand{\A}{\mathbf{A}}\x$ $\A$ $\x$ $\e \x_i = 0$ $\e \x_i^2 = 1$ $\e \x_i \x_j = 0$ $i \neq j$

Abordagem de mãos nuas

Seja uma matriz arbitrária . Por definição . Então, e assim terminamos. $\A = (a_{ij})$ $n \times n$ $\tr(\A) = \sum_{i=1}^n a_{ii}$

t r (A) = \sum_{i = 1}^{n} a_{i i} = \sum_{i = 1}^{n} a_{i i} E x_{i}^{2} = \sum_{i = 1}^{n} a_{i i} E x_{i}^{2} + \sum_{i \neq j} a_{i j} E x_{i} x_{j},

$\tr(\A) = \sum_{i=1}^n a_{ii} = \sum_{i=1}^n a_{ii} \e \x_i^2 = \sum_{i=1}^n a_{ii} \e \x_i^2 + \sum_{i\neq j} a_{ij} \e \x_i \x_j ,$

Caso isso não seja óbvio, observe que o lado direito, por linearidade da expectativa, é

\sum_{i = 1}^{n} a_{i i} E x_{i}^{2} + \sum_{i \neq j} a_{i j} E x_{i} x_{j} = E (\sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} a_{i j} x_{i} x_{j}) = E (x^{T} A x)

$\sum_{i=1}^n a_{ii} \e \x_i^2 + \sum_{i\neq j} a_{ij} \e \x_i \x_j = \e\Big(\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_{ij} \x_i \x_j \Big) = \e(\x^T \A \x)$

Prova através de propriedades de rastreio

Há outra maneira de escrever isso que é sugestivo, mas se baseia conceitualmente em ferramentas um pouco mais avançadas. Precisamos que a expectativa e o operador de rastreamento sejam lineares e que, para quaisquer duas matrizes e de dimensões apropriadas, . Então, como , temos e portanto, $\A$ $\newcommand{\B}{\mathbf{B}}\B$ $\tr(\A\B) = \tr(\B\A)$ $\x^T \A \x = \tr(\x^T \A \x)$

E (x^{T} A x) = E (t r (x^{T} A x)) = E (t r (A x x^{T})) = t r (E (A x x^{T})) = t r (A E x x^{T}),

$\e(\x^T \A \x) = \e( \tr(\x^T \A \x) ) = \e( \tr(\A \x \x^T) ) = \tr( \e( \A \x \x^T ) ) = \tr( \A \e \x \x^T ),$

E (x^{T} A x) = t r (A I) = t r (A) .

$\e(\x^T \A \x) = \tr(\A \mathbf{I}) = \tr(\A) .$

Formas quadráticas, produtos internos e elipsóides

Se for positivo definido, então um produto interno em poderá ser definido por e define um elipsóide em centralizado na origem. $\A$ $\mathbf{R}^n$ $\langle \x, \mathbf{y} \rangle_{\A} = \x^T \A \mathbf{y}$ $\mathcal{E}_{\A} = \{\x: \x^T \A \x = 1\}$ $\mathbf{R}^n$

cardeal
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É bastante confuso seguir as variáveis bold e mormalcase . Eu acho que eles são valores escalares. Entendo mais claramente quando começo da forma de expectativa, como você fez na última parte. Então está muito claro para mim agora.

x_{i}

$\mathbf{x}_i$

x_{i}

$x_i$

E [(x^{T} A x)] = E [(\sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} a_{i j} x_{i} x_{j})] = \sum_{i = 1}^{n} a_{i i} E [x_{i}^{2}] + \sum_{i \neq j} a_{i j} E [x_{i} x_{j}]

$\newcommand{\x}{\mathbf{x}}\newcommand{\tr}{\operatorname{tr}} {E[(\x^T \mathbf{A} \x)]} = {E[\Big(\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_{ij} x_i x_j \Big)]} = \sum_{i=1}^n a_{ii} {E[x_i^2]} + \sum_{i\neq j} a_{ij} {E[x_i x_j]}$

Petrichor

x_{i}

$\mathbf{x}_i$ é a ésima coordenada do vetor . Os outros são simplesmente erros de digitação. Me desculpe por isso. Eu estava tentando seguir sua anotação o mais próximo possível. Normalmente, eu usaria com como coordenadas da variável aleatória . Mas eu não queria (potencialmente) confundir.

i

$i$

x

$\mathbf{x}$

X = (X_{i})

$\mathbf{X} = (X_i)$

X_{i}

$X_i$

X

$\mathbf{X}$

cardeal

Na verdade, é consistente com a resposta. Eu só queria ter certeza de que as variáveis subscritas são os elementos do vetor. Agora é claro.

Petrichor

Bem, é consistente (agora) porque eu editei! :) Obrigado por apontar os erros de digitação. Vou tentar adicionar um pouco mais sobre a geometria em algum momento nos próximos dias.

cardeal

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Se é simétrico positivo definido, então com ortonormal e diagonal com autovalores na diagonal. Como possui matriz de covariância de identidade e é ortonormal, também possui matriz de covariância de identidade. Portanto, escrevendo , temos . Como o operador de expectativa é linear, isso é apenas . Cada é qui-quadrado com 1 grau de liberdade, portanto, possui o valor esperado 1. Portanto, a expectativa é a soma dos valores próprios. $A$ $A = U^tDU$ $U$ $D$ $x$ $U$ $Ux$ $y = Ux$ $E[x^TAx] = E[y^tDy]$ $\sum_{i=0}^n \lambda_i E[y_i^2]$ $y_i$

Geometricamente, matrizes definidas positivas simétricas estão em 1-1 correspondência com elipsóides - dada pela equação . Os comprimentos dos eixos do elipsóide são dados por onde são os autovalores. $A$ $x^TAx = 1$ $1/\sqrt\lambda_i$ $\lambda_i$

Quando onde é a matriz de covariância, este é o quadrado da distância de Mahalanobis . $A = C^{-1}$ $C$

aprokopiw
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Deixe-me abordar a parte "qual é a sua importância prática" da questão. Há muitas situações em que temos a capacidade de produtos vetor matriz de computação de forma eficiente, mesmo se não temos uma cópia armazenada da matriz ou não tem armazenamento suficiente para guardar uma cópia de . Por exemplo, pode ser do tamanho 100.000 por 100.000 e totalmente denso - seria necessário 80 gigabytes de RAM para armazenar essa matriz no formato de ponto flutuante de dupla precisão. $Ax$ $A$ $A$ $A$

Algoritmos aleatórios como este pode ser utilizado para estimar o rastreio de ou (usando um algoritmo relacionada) diagonais individuais de . $A$ $A$

Algumas aplicações desta técnica para problemas de inversão geofísica em larga escala são discutidas em

JK MacCarthy, B. Borchers e RC Aster. Estimativa estocástica eficiente da matriz de resolução do modelo na diagonal e validação cruzada generalizada para grandes problemas inversos geofísicos. Journal of Geophysical Research, 116, B10304, 2011. Link para o artigo

Brian Borchers
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+1: Encontrei algoritmos aleatórios neste semestre e fiquei fascinada com eles. Deixe-me adicionar outro bom artigo. Nathan Halko, Per-Gunnar Martinsson, Joel A. Tropp, "Encontrar estrutura com aleatoriedade: algoritmos probabilísticos para a construção de decomposições matriciais aproximados", de 2010, arxiv.org/abs/0909.4061

Petrichor

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