数学 において 、 ウェルチ境界は、 ベクトル空間 に単位 ベクトル の集合を均等に広げる問題に関連する 不等式 のファミリーです。この境界は、 通信 工学、特に 符号理論 における特定の手法の設計と分析において重要なツールです。この境界は、1974年に LRウェルチ によって論文として最初に発表されました 。 [1]
数学的な記述
が の単位ベクトルである 場合 、 を定義します。 ここで は の 通常の 内積 です。すると、 に対して次の不等式が成り立ちます 。 ウェルチ境界は、ベクトルの集合間の平均二乗重なりによって表されることもあります。この場合、不等式は次のようになります [2] [3] [4]
{
x
1
、
…
、
x
メートル
}
{\displaystyle \{x_{1},\ldots ,x_{m}\}}
C
ん
{\displaystyle \mathbb {C} ^{n}}
c
最大
=
最大
私
≠
じゅう
|
⟨
x
私
、
x
じゅう
⟩
|
{\displaystyle c_{\max }=\max _{i\neq j}|\langle x_{i},x_{j}\rangle |}
⟨
⋅
、
⋅
⟩
{\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle }
C
ん
{\displaystyle \mathbb {C} ^{n}}
け
=
1
、
2
、
…
{\displaystyle k=1,2,\dots }
(
c
最大
)
2
け
≥
1
メートル
−
1
[
メートル
(
ん
+
け
−
1
け
)
−
1
]
。
{\displaystyle (c_{\max})^{2k}\geq {\frac {1}{m-1}}\left[{\frac {m}{\binom {n+k-1}{k}}}-1\right].}
1
メートル
2
∑
私
、
じゅう
=
1
メートル
|
⟨
x
私
、
x
じゅう
⟩
|
2
け
≥
1
(
ん
+
け
−
1
け
)
。
{\displaystyle {\frac {1}{m^{2}}}\sum _{i,j=1}^{m}|\langle x_{i},x_{j}\rangle |^{2k} \geq {\frac {1}{\binom {n+k-1}{k}}}.}
適用範囲
の場合 、ベクトルは において 正規直交集合 を形成できます 。この場合、 および の境界は空です。したがって、境界の解釈は の場合にのみ意味を持ちます 。この記事の残りの部分では、これが前提となります。
メートル
≤
ん
{\displaystyle m\leq n}
{
x
私
}
{\displaystyle \{x_{i}\}}
C
ん
{\displaystyle \mathbb {C} ^{n}}
c
最大
=
0
{\displaystyle c_{\max}=0}
メートル
>
ん
{\displaystyle m>n}
証明 け = 1
に対応する「第一ウェルチ境界」は 、これまでのところ、応用において最も一般的に使用されている。その証明は2つのステップで進み、それぞれのステップはより基本的な数学的不等式に依存する。最初のステップでは、 コーシー・シュワルツ不等式 を呼び出し、ベクトル の グラム行列 を考慮することから始まります 。つまり、
け
=
1
{\displaystyle k=1}
メートル
×
メートル
{\displaystyle m\times m}
グ
{\displaystyle G}
{
x
私
}
{\displaystyle \{x_{i}\}}
グ
=
[
⟨
x
1
、
x
1
⟩
⋯
⟨
x
1
、
x
メートル
⟩
⋮
⋱
⋮
⟨
x
メートル
、
x
1
⟩
⋯
⟨
x
メートル
、
x
メートル
⟩
]
{\displaystyle G=\left[{\begin{array}{ccc}\langle x_{1},x_{1}\rangle &\cdots &\langle x_{1},x_{m}\rangle \\\vdots &\ddots &\vdots \\\langle x_{m},x_{1}\rangle &\cdots &\langle x_{m},x_{m}\rangle \end{array}}\right]}
の トレース は その固有値の合計に等しい。の 階数 は 最大で 、 半正定値 行列であるため、 は 最大で 正の 固有値 を持ち、残りの固有値はすべてゼロである。 の非ゼロの固有値を のように書き、 これらの固有値を成分とするベクトルと 1 の -ベクトル
の内積にコーシー・シュワルツ不等式を適用すると、次の ようになる。
グ
{\displaystyle G}
グ
{\displaystyle G}
ん
{\displaystyle n}
グ
{\displaystyle G}
ん
{\displaystyle n}
グ
{\displaystyle G}
λ
1
、
…
、
λ
r
{\displaystyle \lambda _{1},\ldots ,\lambda _{r}}
r
≤
ん
{\displaystyle r\leq n}
r
{\displaystyle r}
(
T
r
グ
)
2
=
(
∑
私
=
1
r
λ
私
)
2
≤
r
∑
私
=
1
r
λ
私
2
≤
ん
∑
私
=
1
メートル
λ
私
2
{\displaystyle (\mathrm {Tr} \;G)^{2}=\left(\sum _{i=1}^{r}\lambda _{i}\right)^{2}\leq r\sum _{i=1}^{r}\lambda _{i}^{2}\leq n\sum _{i=1}^{m}\lambda _{i}^{2}}
のフロベニウスノルム (ヒルベルト・シュミットノルム) の2乗 は
グ
{\displaystyle G}
|
|
グ
|
|
2
=
∑
私
=
1
メートル
∑
じゅう
=
1
メートル
|
⟨
x
私
、
x
じゅう
⟩
|
2
=
∑
私
=
1
メートル
λ
私
2
{\displaystyle ||G||^{2}=\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{m}|\langle x_{i},x_{j}\ラングル |^{2}=\sum _{i=1}^{m}\lambda _{i}^{2}}
これを前述の不等式と合わせると、
∑
私
=
1
メートル
∑
じゅう
=
1
メートル
|
⟨
x
私
、
x
じゅう
⟩
|
2
≥
(
T
r
グ
)
2
ん
{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{m}|\langle x_{i},x_{j}\rangle |^{2}\geq {\ frac {(\mathrm {Tr} \;G)^{2}}{n}}}
それぞれが 単位長さなので、 の主対角線上の要素は 1 となり、したがってそのトレースは となる 。したがって、
x
私
{\displaystyle x_{i}}
グ
{\displaystyle G}
T
r
グ
=
メートル
{\displaystyle \mathrm {Tr} \;G=m}
∑
私
=
1
メートル
∑
じゅう
=
1
メートル
|
⟨
x
私
、
x
じゅう
⟩
|
2
=
メートル
+
∑
私
≠
じゅう
|
⟨
x
私
、
x
じゅう
⟩
|
2
≥
メートル
2
ん
{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{m}|\langle x_{i},x_{j}\rangle |^{2}=m+\sum _{i\neq j}|\langle x_{i},x_{j}\rangle |^{2}\geq {\frac {m^{2}}{n}}}
または
∑
私
≠
じゅう
|
⟨
x
私
、
x
じゅう
⟩
|
2
≥
メートル
(
メートル
−
ん
)
ん
{\displaystyle \sum _{i\neq j}|\langle x_{i},x_{j}\rangle |^{2}\geq {\frac {m(mn)}{n}}}
証明の2番目の部分では、非負数の集合の平均はその集合内の最大の数より大きくなることはないという単純な観察を含む不等式が使われている。数学的記法では、 に対して であれば 、
1つの
ℓ
≥
0
{\displaystyle a_{\ell}\geq 0}
ℓ
=
1
、
…
、
ら
{\displaystyle \ell =1,\ldots ,L}
1
ら
∑
ℓ
=
1
ら
1つの
ℓ
≤
最大
1つの
ℓ
{\displaystyle {\frac {1}{L}}\sum _{\ell =1}^{L}a_{\ell }\leq \max a_{\ell }}
前の式には、 合計に非負の項があり、その最大のものは です 。したがって、
m
(
m
−
1
)
{\displaystyle m(m-1)}
c
max
2
{\displaystyle c_{\max }^{2}}
(
c
max
)
2
≥
1
m
(
m
−
1
)
∑
i
≠
j
|
⟨
x
i
,
x
j
⟩
|
2
≥
m
−
n
n
(
m
−
1
)
{\displaystyle (c_{\max })^{2}\geq {\frac {1}{m(m-1)}}\sum _{i\neq j}|\langle x_{i},x_{j}\rangle |^{2}\geq {\frac {m-n}{n(m-1)}}}
または
(
c
max
)
2
≥
m
−
n
n
(
m
−
1
)
{\displaystyle (c_{\max })^{2}\geq {\frac {m-n}{n(m-1)}}}
これはまさに、 の場合にウェルチによって与えられた不等式です 。
k
=
1
{\displaystyle k=1}
ウェルチ限界の達成
特定の通信アプリケーションでは、ウェルチ境界を等しく満たすベクトルのセットを構築することが望ましいです。境界を満たすいわゆる ウェルチ境界等価性 (WBE) ベクトルのセットを取得するために、いくつかの手法が導入されています 。
k
=
1
{\displaystyle k=1}
上記の証明は、 のとき、2 つの別々の数学的不等式がウェルチ境界に組み込まれていることを示しています 。コーシー・シュワルツの不等式は、関係する 2 つのベクトルが共線である場合に等式を満たします。上記の証明で使用されている方法では、これはグラム行列の非ゼロの固有値がすべて 等しいときに発生し、これはベクトルが の タイト フレーム を構成するときに正確に発生します 。
k
=
1
{\displaystyle k=1}
G
{\displaystyle G}
{
x
1
,
…
,
x
m
}
{\displaystyle \{x_{1},\ldots ,x_{m}\}}
C
n
{\displaystyle \mathbb {C} ^{n}}
証明における他の不等式は、 が のどの選択に対しても同じである場合に限り、等式を満たします 。この場合、ベクトルは 等角 です。したがって、このウェルチ境界は、ベクトルの集合がにおける等角タイトフレームである 場合に限り、等式を満たします 。
|
⟨
x
i
,
x
j
⟩
|
{\displaystyle |\langle x_{i},x_{j}\rangle |}
i
≠
j
{\displaystyle i\neq j}
{
x
i
}
{\displaystyle \{x_{i}\}}
C
n
{\displaystyle \mathbb {C} ^{n}}
同様に、平均二乗重なりで表現されたウェルチの境界は、 ベクトルの集合が 複素射影空間における -デザインである場合にのみ、すべてに対して飽和する 。 [4]
k
≤
t
{\displaystyle k\leq t}
t
{\displaystyle t}
C
P
n
−
1
{\displaystyle \mathbb {CP} ^{n-1}}
参照
参考文献
^ Welch, L. (1974-05-01). 「信号の最大相互相関の下限値 (相関)」. IEEE Transactions on Information Theory . 20 (3): 397–399. doi :10.1109/TIT.1974.1055219. ISSN 1557-9654.
^ Klappenecker, Andreas; Roetteler, Martin (2005-02-11). 「相互に不偏な基底は複素射影 2 設計である」. arXiv : quant-ph/0502031 .
^ Belovs, Aleksandrs; Smotrovs, Juris (2008-07-22). 「相互に不偏な基底への応用によるウェルチ境界の達成基準」 arXiv : 0802.0855 。
^ ab Datta, Somantika; Howard, Stephen; Cochran, Douglas (2012-05-29). 「ウェルチ境界の幾何学」. arXiv : 0909.0206 .