正定函數

在數學上,複值域函數的正定函數是和正定矩陣有關的特質。

實數集合,複數集合。

函數稱為半正定,若針對所有實數x1, …, xnn × n 矩陣

都是半正定矩陣[來源請求]

依照定義,半正定矩陣(像是)會是埃爾米特矩陣,因此f(−x)是f(x))的共軛複數

若上述矩陣改為正定矩陣、半負定矩陣及負定矩陣,則函數則為正定函數半負定函數負定函數

舉例

 是實內積空間,則 ,  對於每一個 是正定:針對所有 ,以及所有 ,可得

 

正定函數的非負線性組合也是正定函數,像是餘弦函數是上述函數的非負線性組合,因此是正定的:

 

若有正定函數 ,以及向量空間 ,可以建立正定函數 :選擇線性函數  ,並且定義 . 則

 

其中 ,而在 線性時,每一個 都是不同的[1]

Bochner定理

正定函數也出現在傅里葉變換的理論中,可以看出一個函數f正定就是可以成為在函數g(且g(y) ≥ 0)在實數線上傅里葉變換的充份條件。

反過來的結果就是Bochner定理英語Bochner's theorem,提到在實數線上的連續正定函數是正測度的傅里葉變換[2]

應用

統計學(特別是貝葉斯統計)裏,此定理常用在實函數中,一般來說,會在 裏選幾個點,針對其純量值進行n個純量的量測,若要量測結果有高度相關性,這些點需要互相靠近。實際上,必須小心確保所得的共變異數矩陣(n × n矩陣)恆為正定矩陣。有一個作法是定義一個相關矩陣,再乘以純量,得到協方差矩陣,所得的一定是正定矩陣。Bochner定理表示,若二個點的相關系數只會隨其距離而變化(也就是距離的函數f),則函數f一定會是正定函數,以確保共變異數矩陣A是正定的。

在此context下,一般不會用傅里葉變換,而是稱f(x)是對稱概率密度函數(PDF)的特徵函數

擴展

可以在局部緊阿貝爾拓樸群定義正定函數,Bochner定理可以擴展到此context。群上的正定函數會出自然的出現在希爾伯特空間上群的表示論裏(也就是酉表示英語unitary representation的理論)。

參見

腳註

  1. ^ Cheney, Elliot Ward. A course in Approximation Theory. American Mathematical Society. 2009: 77–78 [3 February 2022]. ISBN 9780821847985. 
  2. ^ Bochner, Salomon. Lectures on Fourier integrals . Princeton University Press. 1959. 

參考

  • Christian Berg, Christensen, Paul Ressel. Harmonic Analysis on Semigroups, GTM, Springer Verlag.
  • Z. Sasvári, Positive Definite and Definitizable Functions, Akademie Verlag, 1994
  • Wells, J. H.; Williams, L. R. Embeddings and extensions in analysis. Ergebnisse der Mathematik und ihrer Grenzgebiete, Band 84. Springer-Verlag, New York-Heidelberg, 1975. vii+108 pp.

外部連結