Distance de l'engin de terre (EMD) entre deux Gaussiens

Existe-t-il une formule sous forme fermée pour (ou une sorte de liaison sur) l'EMD entre $x_1\sim N(\mu_1, \Sigma_1)$ et $x_2 \sim N(\mu_2, \Sigma_2)$ ?

normal-distribution distance

— ifog
source

Selon en.wikipedia.org/wiki/Earth_mover%27s_distance, l'EMD est le même que la distance Mallows ou Wasserstein, vous pouvez donc essayer googlin.

— kjetil b halvorsen

Vous pourriez trouver cet article utile: vldb.org/pvldb/vol5/p205_brianeruttenberg_vldb2012.pdf

— jojer

$\DeclareMathOperator\EMD{\mathrm{EMD}} \DeclareMathOperator\E{\mathbb{E}} \DeclareMathOperator\Var{Var} \DeclareMathOperator\N{\mathcal{N}} \DeclareMathOperator\tr{\mathrm{tr}} \newcommand\R{\mathbb R}$ La distance du déménageur peut être écrite comme $\EMD(P, Q) = \inf \E \lVert X - Y \rVert$ , où l'infimum est pris sur toutes les distributions conjointes de $X$ et $Y$ avec marginaux $X \sim P$ , $Y \sim Q$ . Ceci est également connu comme la première distance de Wasserstein , qui est $W_p = \inf \left( \E \lVert X - Y \rVert^p \right)^{1/p}$ avec le même infimum.

Soit $X \sim P = \N(\mu_x, \Sigma_x)$ , $Y \sim Q = \N(\mu_y, \Sigma_y)$ .

inférieure: par l'inégalité de Jensen, puisque les normes sont convexes, donc l'EMD est toujours au moins la distance entre les moyens (pour toutes les distributions).

E ‖ X - Y ‖ \geq ‖ E (X - Y) ‖ = ‖ μ_{x} - μ_{y} ‖,

$\E \lVert X - Y \rVert \ge \lVert \E (X - Y) \rVert = \lVert \mu_x - \mu_y \rVert,$

supérieure basée sur : à $W_2$ nouveau par l'inégalité de Jensen, . Ainsi . Mais Dowson et Landau (1982) établissent que donnant une limite supérieure sur . $\left( \E \lVert X - Y \rVert \right)^2 \le \E \lVert X - Y \rVert^2$ $W_1 \le W_2$

W_{2} (P, Q)^{2} = ‖ μ_{x} - μ_{y} ‖^{2} + t r (Σ_{x} + Σ_{y} - 2 (Σ_{x} Σ_{y})^{1 / 2}),

$W_2(P, Q)^2 = \lVert \mu_x - \mu_y \rVert^2 + \tr\left( \Sigma_x + \Sigma_y - 2 (\Sigma_x \Sigma_y)^{1/2} \right) ,$

E M D = W_{1}

$\EMD = W_1$

Une limite supérieure plus stricte: considérez le couplage Voici la carte dérivée de Knott et Smith (1984) , On the optimal mapping of distributions , Journal of Optimization Theory and Applications, 43 (1) pp 39-49 as the optimal mapping for ; voir aussi cet article de blog . Notez que et

\begin{aligned} X & \sim N (μ_{x}, Σ_{x}) \\ Y & = μ_{y} + \underset{A}{\underset{⏟}{Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} {(Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}})}^{\frac{1}{2}} Σ_{x}^{- \frac{1}{2}}}} (X - μ_{x}) . \end{aligned}

$\begin{align} X &\sim \N(\mu_x, \Sigma_x) \\ Y &= \mu_y + \underbrace{\Sigma_x^{-\frac12} \left( \Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right)^\frac12 \Sigma_x^{-\frac12}}_A (X - \mu_x) .\end{align}$

W_{2}

$W_2$

A = A^{T}

$A = A^T$

\begin{aligned} E Y & = μ_{y} + A (E X - μ_{x}) = μ_{y} \\ Var Y & = A Σ_{x} A^{T} \\ = Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} {(Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}})}^{\frac{1}{2}} Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} Σ_{x} Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} {(Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}})}^{\frac{1}{2}} Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} \\ = Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} (Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}}) Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} \\ = Σ_{y}, \end{aligned}

$\begin{align} \E Y &= \mu_y + A (\E X - \mu_x) = \mu_y \\ \Var Y &= A \Sigma_x A^T \\&= \Sigma_x^{-\frac12} \left( \Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right)^\frac12 \Sigma_x^{-\frac12} \Sigma_x \Sigma_x^{-\frac12} \left( \Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right)^\frac12 \Sigma_x^{-\frac12} \\&= \Sigma_x^{-\frac12} \left( \Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right) \Sigma_x^{-\frac12} \\&= \Sigma_y ,\end{align}$ pour que le couplage soit valide.

La distance est alors , où maintenant qui est normal avec $\lVert X - Y \rVert$ $\lVert D \rVert$

\begin{aligned} D & = X - Y \\ = X - μ_{y} - A (X - μ_{x}) \\ = (I - A) X - μ_{y} + A μ_{x}, \end{aligned}

$\begin{align} D &= X - Y \\&= X - \mu_y - A (X - \mu_x) \\&= (I - A) X - \mu_y + A \mu_x ,\end{align}$

\begin{aligned} E D & = μ_{x} - μ_{y} \\ Var D & = (I - A) Σ_{x} (I - A)^{T} \\ = Σ_{x} + A Σ_{x} A - A Σ_{x} - Σ_{x} A \\ = Σ_{x} + Σ_{y} - Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} {(Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}})}^{\frac{1}{2}} Σ_{x}^{\frac{1}{2}} - Σ_{x}^{\frac{1}{2}} {(Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}})}^{\frac{1}{2}} Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} . \end{aligned}

$\begin{align} \E D &= \mu_x - \mu_y \\ \Var D &= (I - A) \Sigma_x (I - A)^T \\&= \Sigma_x + A \Sigma_x A - A \Sigma_x - \Sigma_x A \\&= \Sigma_x + \Sigma_y - \Sigma_x^{-\frac12} \left( \Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right)^\frac12 \Sigma_x^{\frac12} - \Sigma_x^{\frac12} \left( \Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right)^\frac12 \Sigma_x^{-\frac12} .\end{align}$

Ainsi, une limite supérieure pour est . Malheureusement, une forme fermée pour cette attente est étonnamment désagréable à écrire pour les normales multivariées générales: voir cette question , ainsi que celle-ci . $W_1(P, Q)$ $\E \lVert D \rVert$

Si la variance de finit par être sphérique (par exemple, si , , alors la variance de devient ), l'ancien question donne la réponse en termes de polynôme de Laguerre généralisé. $D$ $\Sigma_x = \sigma_x^2 I$ $\Sigma_y = \sigma_y^2 I$ $D$ $(\sigma_x - \sigma_y)^2 I$

En général, nous avons une borne supérieure simple pour basée sur l'inégalité de Jensen, dérivée par exemple dans cette première question: $\E \lVert D \rVert$

\begin{aligned} {(E ‖ D ‖)}^{2} & \leq E ‖ D ‖^{2} \\ = ‖ μ_{x} - μ_{y} ‖^{2} + t r (Σ_{x} + Σ_{y} - A Σ_{x} - Σ_{x} A) \\ = ‖ μ_{x} - μ_{y} ‖^{2} + t r (Σ_{x}) + t r (Σ_{y}) - 2 t r (Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} {(Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}})}^{\frac{1}{2}} Σ_{x}^{\frac{1}{2}}) \\ = ‖ μ_{x} - μ_{y} ‖^{2} + t r (Σ_{x}) + t r (Σ_{y}) - 2 t r ({(Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}})}^{\frac{1}{2}}) \\ = W_{2} (P, Q)^{2} . \end{aligned}

$\begin{align} \left( \E \lVert D \rVert \right)^2 &\le \E \lVert D \rVert^2 \\&= \lVert \mu_x - \mu_y \rVert^2 + \tr\left( \Sigma_x + \Sigma_y - A \Sigma_x - \Sigma_x A \right) \\&= \lVert \mu_x - \mu_y \rVert^2 + \tr\left( \Sigma_x \right) + \tr\left( \Sigma_y \right) - 2 \tr\left( \Sigma_x^{-\frac12} \left(\Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right)^\frac12 \Sigma_x^{\frac12} \right) \\&= \lVert \mu_x - \mu_y \rVert^2 + \tr\left( \Sigma_x \right) + \tr\left( \Sigma_y \right) - 2 \tr\left( \left(\Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 \right)^\frac12 \right) \\&= W_2(P, Q)^2 .\end{align}$ L'égalité à la fin est due au fait que les matrices et sont similaires , donc ils ont les mêmes valeurs propres, et donc leurs racines carrées ont la même trace.

Σ_{x} Σ_{y}

$\Sigma_x \Sigma_y$

Σ_{x}^{\frac{1}{2}} Σ_{y} Σ_{x}^{\frac{1}{2}} = Σ_{x}^{- \frac{1}{2}} (Σ_{x} Σ_{y}) Σ_{x}^{\frac{1}{2}}

$\Sigma_x^\frac12 \Sigma_y \Sigma_x^\frac12 = \Sigma_x^{-\frac12} (\Sigma_x \Sigma_y) \Sigma_x^{\frac12}$

Cette inégalité est stricte tant que n'est pas dégénéré, ce qui est généralement le cas lorsque . $\lVert D \rVert$ $\Sigma_x \ne \Sigma_y$

Une conjecture : peut-être que cette limite supérieure plus proche, , est serrée. Là encore, j'avais une limite supérieure différente depuis longtemps que je supposais être serrée, qui était en fait plus lâche que celle de , alors peut-être que vous ne devriez pas trop faire confiance à cette conjecture. :) $\E \lVert D \rVert$ $W_2$

— Dougal
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