Polarity is a fundamental reciprocal duality of $n$-dimensional projective geometry which associates to points polar hyperplanes, and more generally $k$-dimensional convex bodies to polar $(n-1-k)$-dimensional convex bodies. It is well-known that the Legendre-Fenchel transformation of functions can be interpreted from the polarity viewpoint of their graphs using an extra dimension. In this paper, we first show that generic polarities induced by quadratic polarity functionals can be expressed either as deformed Legendre polarity or as the Legendre polarity of deformed convex bodies, and be efficiently manipulated using linear algebra on $(n+2)\times (n+2)$ matrices operating on homogeneous coordinates. Second, we define polar divergences using the Legendre polarity and show that they generalize the Fenchel-Young divergence or equivalent Bregman divergence. This polarity study brings new understanding of the core reference duality in information geometry. Last, we show that the total Bregman divergences can be considered as a total polar Fenchel-Young divergence from which we newly exhibit the reference duality using dual polar conformal factors.


翻译:极性作为$n$维射影几何的一种基本对偶互反关系,将点关联于极超平面,更一般地,将$k$维凸体关联于极$(n-1-k)$维凸体。众所周知,函数的Legendre-Fenchel变换可通过引入额外维度,从其图的极性视角进行解释。本文首先证明,由二次极性泛函诱导的一般极性既可表达为变形的Legendre极性,也可表达为变形凸体的Legendre极性,并可利用作用于齐次坐标的$(n+2)\times (n+2)$矩阵上的线性代数进行高效操作。其次,我们利用Legendre极性定义极散度,并证明其推广了Fenchel-Young散度或等价的Bregman散度。此项极性研究为信息几何中的核心参考对偶性带来了新的理解。最后,我们证明全Bregman散度可视为一种全极Fenchel-Young散度,并由此首次利用对极共形因子揭示了参考对偶性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【阿姆斯特丹博士论文】3D 视觉学习中的连续性,127页pdf
专知会员服务
32+阅读 · 2023年10月13日
【2023新书】无限维微分几何导论,284页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2023年8月16日
【2021新书】线性与矩阵代数导论,492页pdf阐述
专知会员服务
102+阅读 · 2021年5月24日
【经典书】微积分导论第二卷,632页pdf
专知会员服务
76+阅读 · 2020年11月5日
pytorch中六种常用的向量相似度评估方法
极市平台
22+阅读 · 2021年12月9日
论文浅尝 | 知识图谱三元组置信度的度量
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年5月16日
【材料课堂】TEM复杂电子衍射花样的标定原理
材料科学与工程
39+阅读 · 2019年4月12日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(二)
量化投资与机器学习
23+阅读 · 2018年10月9日
傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年2月5日
十分钟掌握Keras实现RNN的seq2seq学习
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年10月13日
完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
AI研习社
13+阅读 · 2017年9月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Geometric modelling of spatial extremes
Arxiv
0+阅读 · 2月19日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
5+阅读 · 6月17日
相关资讯
pytorch中六种常用的向量相似度评估方法
极市平台
22+阅读 · 2021年12月9日
论文浅尝 | 知识图谱三元组置信度的度量
开放知识图谱
24+阅读 · 2019年5月16日
【材料课堂】TEM复杂电子衍射花样的标定原理
材料科学与工程
39+阅读 · 2019年4月12日
从Seq2seq到Attention模型到Self Attention(二)
量化投资与机器学习
23+阅读 · 2018年10月9日
傅里叶变换和拉普拉斯变换的物理解释及区别
算法与数学之美
11+阅读 · 2018年2月5日
十分钟掌握Keras实现RNN的seq2seq学习
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年10月13日
完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制
AI研习社
13+阅读 · 2017年9月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员