Affinity와 Convexity

Affinity와 Convexity는 머신러닝에서 최적화 (Optimization)의 논리적인 근거를 제공하는 핵심개념이다. Convexity에서 파생되는 Jensen 부등식도 같이 알아본다.

Affine set과 Convex set convex_fn

Affinity
Convexity
Convex + Concave = Affine map
Jesen 부등식

Affinity

Affine combination

유한 개의 벡터들로 선형결합 (Linear combination)을 할 때, 모든 계수(coefficient)들의 합이 1인 경우를 Affine combination이라고 한다. $r$ 개의 벡터 $\mathbf{x}_1, \cdots, \mathbf{x}_r$ 에 대해서, Affine combination은 다음과 같이 표현된다.

$\lambda_1 \mathbf{x}_1 + \cdots + \lambda_r \mathbf{x}_r$

여기서 실수 $\lambda_i$ 는 $\lambda_1 + \cdots + \lambda_r = 1$ 을 만족한다. 유클리드 공간(Euclidean space)에서 임의의 두 점을 선택했을 때, 두 점을 지나는 직선 상의 모든 점들은 Affine combination으로 표현할 수 있다.

Affine set

Affine combination에 대해서 닫혀있는(closed) 집합을 Affine set 이라고 한다. 만약 집합 $\mathbb{A}$ 가 Affine set 이라면, 이 집합에서 $r$ 개의 원소 $\mathbf{x}_1, \cdots, \mathbf{x}_r \in \mathbb{A}$ 를 임의로 추출했을 때, 해당 원소들의 Affine combination도 $\mathbb{A}$ 에 속하게 된다. 즉 $\lambda_1 + \cdots + \lambda_r = 1$ 에 대해서,

$\lambda_1 \mathbf{x}_1 + \cdots + \lambda_r \mathbf{x}_r \in \mathbb{A}$

Affine map

Affine map¹이란 Linear map²과 Translation³이 결합된 형태의 좌표변환을 말한다.

Affine map = Linear map + Translation

구체적으로 기술하자면, Affine set $\mathbb{A} \subset \mathbb{R}^n$ 의 원소 $\mathbf{x} \in \mathbb{A}$ 와 벡터 $\mathbf{b} \in \mathbb{R}^m$ 및 행렬 $\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{n \times m}$ 에 대해서 다음과 같은 형태의 함수 $h(\cdot):\mathbb{A} \mapsto \mathbb{R}^m$ 를 의미한다.

$h(\mathbf{x}) = \mathbf{A}^\mathsf{T} \mathbf{x} + \mathbf{b}$

위의 Affine map은 좀더 간편한 형태로 변환할 수 있다.

$\begin{bmatrix} h(\mathbf{x}) \\ 1 \end{bmatrix} = \underbrace{\begin{bmatrix} \mathbf{A}^\mathsf{T} & \mathbf{b} \\ 0 & 1 \end{bmatrix}}_{\mathbf{M}} \begin{bmatrix} \mathbf{x} \\ 1 \end{bmatrix}$

여기서 행렬 $\mathbf{M} \in \mathbb{R}^{(m+1) \times (n+1)}$ 을 Augmented matrix 라고 한다. 다음은 여러가지 형태의 Augmented matrix $\mathbf{M}$ 에 따른 Affine map을 보여준다.

(출처: 위키피디아)

Convexity

Convex combination

Affine combination에서 모든 계수들이 0 이상이라는 추가적인 제약조건이 있는 경우를 Convex combination 이라고 한다. $r$ 개의 벡터 $\mathbf{x}_1, \cdots, \mathbf{x}_r$ 에 대해서, Convex combination은 다음과 같이 표현된다.

$\lambda_1 \mathbf{x}_1 + \cdots + \lambda_r \mathbf{x}_r$

여기서 실수 $\lambda_i$ 는 $\lambda_i \ge 0$ 과 $\lambda_1 + \cdots + \lambda_r = 1$ 을 만족한다. 유클리드 공간에서 임의의 두 점을 선택했을 때, 두 점을 잇는 직선 사이의 모든 점들은 Convex combination으로 표현할 수 있다.

Convex set

Convex combination에 대해서 닫혀있는 집합을 Convex set 이라고 한다. 만약 집합 $\mathbb{S}$ 가 Convex set 이라면, 이 집합에서 $r$ 개의 원소 $\mathbf{x}_1, \cdots, \mathbf{x}_r \in \mathbb{S}$ 를 임의로 추출했을 때, 해당 원소들의 Convex combination도 $\mathbb{S}$ 에 속하게 된다. 즉 $\lambda_i \ge 0$ 및 $\lambda_1 + \cdots + \lambda_r = 1$ 에 대하여,

$\lambda_1 \mathbf{x}_1 + \cdots + \lambda_r \mathbf{x}_r \in \mathbb{S}$

정의에 의해, 모든 Affine set은 Convex set 이라고 할 수 있다.

(출처: 위키피디아)

Convex function

Convex set $\mathbb{S}$ 에서 추출된 원소들 $\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2 \in \mathbb{S}$ 와 실수 $\lambda \in [0, 1]$ 에 대하여, 함수 $f(\cdot): \mathbb{S} \mapsto \mathbb{R}$ 가 다음의 부등식을 만족할 때, 이 함수를 Convex function이라고 부른다.

$f \bigl( \lambda \mathbf{x}_1 + (1-\lambda)\mathbf{x}_2 \bigr) \le \lambda f(\mathbf{x}_1) + (1-\lambda) f(\mathbf{x}_2)$

쉽게 말해서 Convex function은 아래로 볼록 함수를 일컫는다. 다음 차트를 보면, $\mathbb{S} = [a,b] \subset \mathbb{R}$ 인 경우에 대해 직관적으로 이해할 수 있을 것이다.

Convex function의 형태 convex_fn

(출처: https://am207.github.io)

만약 $-f$ 가 Convex function이라면, 이 경우의 함수 $f$ 를 Concave function (위로 볼록 함수)이라고 부른다.

Strictly convex function

모든 $\mathbf{x}_1 \ne \mathbf{x}_2 \in \mathbb{S}$ 와 $\lambda \in (0, 1)$ 에 대하여 다음의 부등식이 성립하는 경우, 이 함수 $f(\cdot): \mathbb{S} \mapsto \mathbb{R}$ 를 Strictly convex function 이라고 한다.

$f \bigl( \lambda \mathbf{x}_1 + (1-\lambda)\mathbf{x}_2 \bigr) \lt \lambda f(\mathbf{x}_1) + (1-\lambda) f(\mathbf{x}_2)$

참고로 Affine function은 Strictly convex function에 포함되지 않는다. 만약 $f$ 가 affine function 이라면, $\mathbf{x}_1 \ne \mathbf{x}_2$ 에 대해서 윗식의 등호가 성립하며, 이는 Strictly convex function의 정의에 어긋나게 된다. 따라서 Strictly convex function은, Convex function 중 선형(Linear)인 구간이 전혀 없는 함수로 이해할 수 있다. 만약 $-f$ 가 Strictly convex function이라면, 이 경우의 함수 $f$ 를 Strictly concave function 이라고 부른다.

비교: Combinations and Sets

유한 개의 벡터 $\mathbf{x}_1, \cdots, \mathbf{x}_r$ 와 $\lambda_i \in \mathbb{R}$ 에 대하여 Affine combination과 Convex combination은 다음과 같이 선형결합(Linear combination)으로 나타낼 수 있다.

$\lambda_1 \mathbf{x}_1 + \cdots + \lambda_r \mathbf{x}_r$

단 제약조건이 다르다.

Affine combination Convex combination

$\sum_{i=1}^r \lambda_i = 1$ $\sum_{i=1}^r \lambda_i = 1, ~\lambda_i \in [0,1]$

Affine set과 Convex set은 각각 Affine combination과 Convex combination에 닫혀있는 공간을 의미한다. 임의의 원소 $\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2$ 가 포함되어 있는 최소한의 Affine set과 Convex set을 구성해보면 다음 그림과 같다. ⁴

참고로 Linear subspace란, 제약조건이 없는 모든 선형결합에 대해서 닫혀있는 공간을 뜻한다.

Affine combination	Convex combination
$\sum_{i=1}^r \lambda_i = 1$	$\sum_{i=1}^r \lambda_i = 1, ~\lambda_i \in [0,1]$

Convex + Concave = Affine map

어떤 함수가 아래로 볼록(convex)이면서 동시에 위로 볼록(concave)이라면, 직관적으로 이 함수는 선형함수일 것으로 예상된다. 보다 명확하게 서술하면 다음과 같다.

Affine set $\mathbb{A} \subset \mathbb{R}^n$ 에서 정의된 함수 $f(\cdot): \mathbb{A} \mapsto \mathbb{R}$ 에 대하여,

$(f: \textsf{Affine}) ~\Longleftrightarrow~ (f: \mathsf{Convex ~\&~ Concave})$

Proof.

$(1)\Rightarrow$

함수 $f$ 가 Affine map 이라고 하자. 정의에 의해, 벡터 $\mathbf{a} \in \mathbb{R}^n$ 과 상수 $b \in \mathbb{R}$ 에 대하여 $f(\mathbf{x}) = \mathbf{a}^\mathsf{T} \mathbf{x} + b$ 로 나타낼 수 있다. Affine set $\mathbb{A}$ 는 Convex set이므로, $\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2 \in \mathbb{A}$ 및 $\lambda \in [0,1]$ 에 대하여,

$\begin{aligned} f \left( \mathbf{\lambda \mathbf{x}_1} + (1-\lambda) \mathbf{x}_2 \right) &= \mathbf{a}^\mathsf{T} \left( \mathbf{\lambda \mathbf{x}_1} + (1-\lambda) \mathbf{x}_2 \right) + b \\ &= \lambda (\mathbf{a}^\mathsf{T} \mathbf{x}_1 + b) + (1-\lambda) (\mathbf{a}^\mathsf{T} \mathbf{x}_2 + b) \\ &= \lambda f(\mathbf{x}_1) + (1-\lambda) f(\mathbf{x}_2) \end{aligned}$

즉 다음 두 개의 부등식,

$\begin{aligned} f \bigl( \lambda \mathbf{x}_1 + (1-\lambda)\mathbf{x}_2 \bigr) &\le \lambda f(\mathbf{x}_1) + (1-\lambda) f(\mathbf{x}_2) \\ f \bigl( \lambda \mathbf{x}_1 + (1-\lambda)\mathbf{x}_2 \bigr) &\ge \lambda f(\mathbf{x}_1) + (1-\lambda) f(\mathbf{x}_2) \end{aligned}$

을 동시에 만족하게 되고, 따라서 함수 $f$ 는 Affine set $\mathbb{A}$ 에서 Convex 및 Concave 하게 된다.

$(2)\Leftarrow$

함수 $f$ 가 Convex & Concave 하다고 가정하자. $f$ 를 Affine map 의 형태로 유도하면 증명이 완성된다. 그런데 한 가지 문제가 있다. 아래의 증명을 전개하는 과정에서 Affine set $\mathbb{A}$ 가 반드시 원점을 포함해야 한다는 논리가 필요한데, 그렇다는 보장이 없다. 좌표변환을 통해, 원점을 포함하는 Affine set $\mathbb{A}_o$ 를 새롭게 정의해보자.

임의의 $\alpha \in \mathbb{A}$ 에 대하여, Affine set $\mathbb{A}$ 전체를 $-\alpha$ 만큼 좌표변환한 집합 $\mathbb{A}_o$ 을 다음과 같이 정의하면,

$\mathbb{A}_o = \{ \mathbf{x} - \alpha \mid \mathbf{x} \in \mathbb{A} \} \ni 0$

$\mathbb{A}_o$ 는 원점을 포함하게 된다. 과연 $\mathbb{A}_o$ 는 Affine set 일까? 임의의 $\mathbf{z}_i \in \mathbb{A}_o$ 및 $\theta_1 + \cdots + \theta_r = 1$ 에 대하여,

$\begin{aligned} \mathbf{x}_i \equiv \mathbf{z}_i + \alpha &\in \mathbb{A} \\ \theta_1 \mathbf{x}_1 + \cdots + \theta_r \mathbf{x}_r \overset{\text{let}}{=} \mathbf{y} &\in \mathbb{A} \end{aligned}$

라고 하면,

$\begin{aligned} \theta_1 \mathbf{z}_1 + \cdots + \theta_r \mathbf{z}_r &= \sum_{i=1}^r \theta_i (\mathbf{x}_i - \alpha) \\ &= \sum_{i=1}^r \theta_i \mathbf{x}_i - \alpha \\ &= \mathbf{y} - \alpha \in \mathbb{A}_o \end{aligned}$

따라서 $\mathbb{A}_o$ 는 원점을 지나는 Affine set 이라고 할 수 있다. 이제 $\mathbb{A}_o$ 에서 정의된 함수 $g(\cdot): \mathbb{A}_o \mapsto \mathbb{R}$ 를 다음과 같이 새로 정의한다.

$g(\mathbf{z}) \equiv f(\mathbf{z+\alpha}) - f(\alpha)$

여기서 $g(0)$ $= 0$ 임을 알 수 있다. 함수 $g$ 은 다음의 세 가지 특성을 가지고 있는데, 이들을 추가적으로 증명해보자.

[Convex & Concave] $f$ 와 마찬가지로, $g$ 는 Convex & Concave 하다
[Multiplication] 모든 $\mathbf{z} \in \mathbb{A}_o$ 와 실수 $\gamma \ge 0$ 에 대하여, $g(\gamma \mathbf{z}) = \gamma g(\mathbf{z})$
[Additivity] $\mathbf{z}_1, \mathbf{z}_2 \in \mathbb{A}_o$ 에 대하여, $g(\mathbf{z}_1 + \mathbf{z}_2) = g(\mathbf{z}_1) + g(\mathbf{z}_2)$

1. Convex & Concave

가정에 의해 함수 $f$ 가 Convex & Concave 하므로, $\mathbf{z}_1, \mathbf{z}_2 \in \mathbb{A}_o$ 및 $k \in \mathbb{R}$ 에 대하여,

$\begin{aligned} g &\left( k \mathbf{z}_1 + (1-k) \mathbf{z}_2 \right) \\ &= f \left( k \mathbf{z}_1 + (1-k) \mathbf{z}_2 + \alpha \right) - f(\alpha) \\ &= f \left( k (\mathbf{z}_1 + \alpha) + (1-k) (\mathbf{z}_2 + \alpha) \right) - f(\alpha) \\ &= k f (\mathbf{z}_1 + \alpha) + (1-k) f(\mathbf{z}_2 + \alpha) - f(\alpha) \\ &= k \left( g(\mathbf{z}_1) + f(\alpha) \right) + (1-k) \left( g(\mathbf{z}_2) + f(\alpha) \right) - f(\alpha) \\ &= k g(\mathbf{z}_1) + (1-k) g(\mathbf{z}_2) \end{aligned}$

따라서 $g$ 역시 Convex & Concave 하다.

2. Multiplication

$\gamma \in [0, 1]$ : Affine set $\mathbb{A}_o$ 는 원점을 지나는 Convex set 이므로, 두 원소 $\mathbf{z}, 0 \in \mathbb{A}_o$ 에 대하여,

$\begin{aligned} g(\gamma \mathbf{z}) &= g(\gamma \mathbf{z} + (1-\gamma) 0) \\ &= \gamma g(\mathbf{z}) + (1-\gamma) g(0) \\ &= \gamma g(\mathbf{z}) \end{aligned}$

$\gamma \gt 1$ : 이 경우 $\tfrac{1}{\gamma} \in [0,1]$ 이므로,

$\begin{aligned} g(\mathbf{z}) &= g \left(\tfrac{1}{\gamma} \gamma \mathbf{z} + (1- \tfrac{1}{\gamma}) 0 \right) \\ &= \tfrac{1}{\gamma} g(\gamma \mathbf{z}) + (1-\tfrac{1}{\gamma}) g(0) \\ &= \tfrac{1}{\gamma} g(\gamma \mathbf{z}) \end{aligned}$

$\Longrightarrow ~g(\gamma \mathbf{z}) = \gamma g(\mathbf{z})$

따라서 모든 $\gamma \ge 0$ 에 대하여 $g(\gamma \mathbf{z}) = \gamma g(\mathbf{z})$ 임을 알 수 있다.

3. Additivity

바로 위에서 증명한 Multiplication과, $g$ 가 Convex & Concave하다는 사실을 이용한다.

$\begin{aligned} g(\mathbf{z}_1 + \mathbf{z}_2) &= g(\tfrac{1}{2} 2\mathbf{z}_1 + \tfrac{1}{2} 2 \mathbf{z}_2) \\ &= \tfrac{1}{2} g(2 \mathbf{z}_1) + \tfrac{1}{2} g(2 \mathbf{z}_2) \\ &= g(\mathbf{z}_1) + g(\mathbf{z}_2) \\ \end{aligned}$

위의 3 가지를 모두 증명하였다. 이제 마지막으로, 함수 $g$ 를 Affine map의 형태로 유도해보자. 임의의 원소 $\mathbf{z} \in \mathbb{A}_o \subset \mathbb{R}^n$ 는 표준 베이시스⁵ $\mathbf{e}_i \in \mathbb{R}^n$ 의 선형결합으로 기술할 수 있고,

$\mathbf{z} = z_1 \mathbf{e}_1 + \cdots + z_n \mathbf{e}_n$

위에서 증명한 Multiplication과 Additivity을 이용하면,

$\begin{aligned} g(\mathbf{z}) &= g(z_1 \mathbf{e}_1 + \cdots + z_n \mathbf{e}_n) \\ &=z_1 g(\mathbf{e}_1) + \cdots + z_n g(\mathbf{e}_n) \\ &= \begin{bmatrix} g(\mathbf{e}_1) \cdots g(\mathbf{e}_n) \end{bmatrix} \mathbf{z} \end{aligned}$

따라서 임의의 $\mathbf{x} = \mathbf{z} + \alpha \in \mathbb{A}$ 에 대하여,

$\begin{aligned} f(\mathbf{x}) &= g(\mathbf{x}-\alpha) + f(\alpha) \\ &= \begin{bmatrix} g(\mathbf{e}_1) \cdots g(\mathbf{e}_n) \end{bmatrix} (\mathbf{x} - \alpha) + f(\alpha) \\ &= \begin{bmatrix} g(\mathbf{e}_1) \cdots g(\mathbf{e}_n) \end{bmatrix} \mathbf{x} + f(\alpha) - \begin{bmatrix} g(\mathbf{e}_1) \cdots g(\mathbf{e}_n) \end{bmatrix} \alpha \end{aligned}$

여기서 벡터 $\mathbf{a} = [a_i] \in \mathbb{R}^n$ 와 상수 $b \in \mathbb{R}$ 을 다음과 같이 정의하면,

$\begin{aligned} a_i &= g(\mathbf{e}_i) \\ b &= f(\alpha) - \mathbf{a}^\mathsf{T} \alpha \end{aligned}$

함수 $f$ 는 결국 Affine map의 형태가 된다.

$f(\mathbf{x}) = \mathbf{a}^\mathsf{T} \mathbf{x} + b$

Jesen 부등식

Jensen 부등식

Convex set $\mathbb{S}$ 에서 정의된 Convex function ⁶ $f(\cdot): \mathbb{S} \mapsto \mathbb{R}$ 가 있다. 임의의 $\mathbf{x}_i \in \mathbb{S}$ 및 $\lambda_i \in (0,1)$ 에 대하여, $\lambda_1 + \cdots + \lambda_r = 1$ 라고 할 때, 다음의 부등식이 성립한다. 이를 Jensen 부등식이라고 한다.

$f \left(\sum_{i=1}^r \lambda_i \mathbf{x}_i\right) \le \sum_{i=1}^r \lambda_i f(\mathbf{x}_i)$

Proof.

귀납법 (Induction)으로 쉽게 증명할 수 있다. $n=2$ 인 경우의 Jensen 부등식은 Convex function의 정의에 의해 자명하다. $n=k$ 에 대해서도 다음의 부등식이 성립한다고 가정하자.

$f \left(\sum_{i=1}^k \lambda_i \mathbf{x}_i\right) \le \sum_{i=1}^k \lambda_i f(\mathbf{x}_i)$

이제 $n=k+1$ 에 대해서 식을 전개하면,

$\begin{aligned} f \left( \sum_{i=1}^{k+1} \lambda_i x_i \right) &= f \left( \sum_{i=1}^{k} \lambda_i x_i + \lambda_{k+1} x_{k+1} \right)\\ &= f \left( (1-\lambda_{k+1}) \sum_{i=1}^{k} \frac{\lambda_i}{1-\lambda_{k+1}} x_i + \lambda_{k+1} x_{k+1} \right)\\ &\le (1-\lambda_{k+1}) f \left( \sum_{i=1}^{k} \frac{\lambda_i}{1-\lambda_{k+1}} x_i \right) + \lambda_{k+1} f(x_{k+1}) \end{aligned}$

여기서 $\frac{\lambda_i}{1-\lambda_{k+1}} \overset{\text{let}}{=} \eta_i$ 로 치환하면,

$\sum_{i=1}^{k} \eta_i = \frac{\lambda_1 + \cdots + \lambda_k}{1-\lambda_{k+1}} = \frac{1-\lambda_{k+1}}{1-\lambda_{k+1}} = 1$

이고, $n=k$ 에 대해서 Jensen 부등식이 성립한다고 했으므로,

$\begin{aligned} (1-\lambda_{k+1}) f \left( \sum_{i=1}^{k} \eta_i x_i \right) &\le (1-\lambda_{k+1}) \sum_{i=1}^k \eta_i f(x_i) \\ &= (1-\lambda_{k+1}) \sum_{i=1}^k \frac{\lambda_i}{1-\lambda_{k+1}} f(x_i) \\ &= \sum_{i=1}^k \lambda_i f(x_i) \end{aligned}$

따라서 다음과 같이 증명이 완성된다.

$\begin{aligned} f \left( \sum_{i=1}^{k+1} \lambda_i x_i \right) &\le \sum_{i=1}^k \lambda_i f(x_i) + \lambda_{k+1} f(x_{k+1}) \\ &= \sum_{i=1}^{k+1} \lambda_i f(x_i) \end{aligned}$

Jensen 부등식에서의 등호조건

Jensen 부등식에서 등호가 성립한다면, 다음의 둘 중 하나가 참이다.

$\mathbf{x}_1 = \cdots = \mathbf{x}_r$
함수 $f$ 가 Affine map

Proof.

Jensen 부등식의 등호가 성립한다고 가정하자.

$f \left(\sum_{i=1}^r \lambda_i \mathbf{x}_i\right) = \sum_{i=1}^r \lambda_i f(\mathbf{x}_i)$

$\mathbf{x}_1 = \cdots = \mathbf{x}_r$ 일 때는 등호가 자명하다.
$\mathbf{x}_1 = \cdots = \mathbf{x}_r$ 가 아니라면, Convex set $\mathbb{S}$ 의 모든 원소에 대해 $f$ 는 Convex & Concave 하므로, 따라서 $f$ 는 Affine map 이다.

Strictly convex function의 Jensen 부등식

Jensen 부등식에서 함수 $f$ 가 Strictly convex function 이라면,

$\mathbf{x}_1 = \cdots = \mathbf{x}_r ~\Longleftrightarrow~ f \left(\sum_{i=1}^r \lambda_i \mathbf{x}_i\right) = \sum_{i=1}^r \lambda_i f(\mathbf{x}_i)$

Proof.

(1) $\Rightarrow$ 자명하다

(2) $\Leftarrow$ Jensen 부등식에서 등호가 성립한다면, $\mathbf{x}_1 = \cdots = \mathbf{x}_r$ 거나 $f$ 가 Affine map 이어야 한다. 그런데 가정에서 $f$ 는 Strictly convex 하므로, 따라서 $\mathbf{x}_1 = \cdots = \mathbf{x}_r$ 인 경우밖에 없다.

확률변수의 Jensen 부등식

Convex function $f(\cdot): \mathbb{S} \mapsto \mathbb{R}$ 과 확률변수 $X$ 에 대하여 다음의 부등식이 성립한다.

$f \left( \mathbf{E}[X] \right) \le \mathbf{E} \left[ f(X) \right]$

만약 $f$ 가 Strictly convex function 이라면,

$f \left( \mathbf{E}[X] \right) = \mathbf{E} \left[ f(X) \right] \Longleftrightarrow X=Const$

이산확률변수의 Jensen 부등식은 자명하다. 연속확률변수인 경우의 증명은 생략한다. 대신, 확률변수의 Jensen 부등식을 직관적으로 이해해보자. 아래 차트는 Convex function $\varphi$ 로 인해, 확률변수 $X$ 의 분포가 $\varphi (X)$ 로 어떻게 mapping 되는 지를 보여준다.

(출처: 위키피디아)

원래의 $X$ 의 분포(예시)는 왼쪽으로 꼬리가 길게 늘어져있고, 이에따라 $X$ 의 기대값 $\mathbf{E}[X]$ 은 다소 왼쪽에 위치하게 된다. 하지만 Convex function의 독특한 형태로 인해 $X$ 분포의 오른쪽 부분이 확장(Stretching-out) 변환되면서, 확률변수 $Y=\varphi(X)$ 의 분포 상단이 점차 늘어지는 모양이 되었다. 결과적으로 $Y$ 의 기대값 $\mathbf{E}[Y]$ 을 위로 밀어올리게 되면서, $\varphi(\mathbf{E}[X]) \le \mathbf{E}[Y] = \mathbf{E}[\varphi(X)]$ 의 관계를 도출하게 되는데, 이것이 바로 확률변수의 Jensen 부등식인 것이다.

Affine transformation, Affine function 이라고도 한다. 여기를 참고. ↩
선형변환, Linear transformation, Linear function 이라고도 한다. 여기를 참고. ↩
평행이동 변환을 의미한다. 여기를 참고. ↩
이처럼 어떤 집합(그림에서는 $\{ \mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2 \}$ )을 포함하고 있는 최소한의 Affine set과 Convex set을 각각 Affine hull, Convex hull 이라고 부른다. ↩
$i$ 번째 항목만 1 이고 나머지는 0인 벡터를 말한다. 기저 (Standard basis)라고도 한다. ↩
가 Concave function 인 경우에는 부등호의 방향이 반대가 된다. $f \left(\sum_{i=1}^n \lambda_i x_i\right) \ge \sum_{i=1}^n \lambda_i f(x_i)$ ↩

Written on July 29th, 2018 by quanty

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Affinity와 Convexity

Affinity

Affine combination

Affine set

Affine map

Convexity

Convex combination

Convex set

Convex function

Strictly convex function

Convex + Concave = Affine map

Jesen 부등식

Jensen 부등식

Jensen 부등식에서의 등호조건

Strictly convex function의 Jensen 부등식

확률변수의 Jensen 부등식

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