Theorem
對任意 $i=1,...,m$,若 $a_i \geq 0$ 且 $b_i \geq 0$ 則下列不等式成立
\[
\frac{\sum_{i=1}^m a_i }{\sum_{i=1}^m b_i } \geq \min_i \frac{a_i}{b_i}
\]
Proof:
令 $i^*$ 為 某 index $i$ 使得 $\min_i \frac{a_i}{b_i}$ 成立,亦即 $i^*$ 滿足
\[\frac{{{a_{{i^*}}}}}{{{b_{{i^*}}}}} = \mathop {\min }\limits_i \frac{{{a_i}}}{{{b_i}}}\]我們要證明定理中的不等式成立。以下以各個擊破的方法來求證:
CASE 1:首先注意到若 $a_{i^*} = 0$ 則我們欲證明的不等式自動成立。
CASE 2: 故 假設 $a_{i^*} >0$,注意到若 $b_{i^*} =0$ 則我們得到兩邊不等式為無窮,故不等式仍然成立,故我們不妨假設 $a_{i^*} >0$ 且 $b_{i^*} > 0$ (*),現在觀察
\[
\frac{{\sum\limits_{i = 1}^m {{a_i}} }}{{\sum\limits_{i = 1}^m {{b_i}} }} = \frac{{{a_{{i^*}}} + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {{a_i}} }}{{{b_{{i^*}}} + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {{b_i}} }} = \frac{{{a_{{i^*}}}\left( {1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{a_i}}}{{{a_{{i^*}}}}}} } \right)}}{{{b_{{i^*}}}\left( {1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{b_i}}}{{{b_{{i^*}}}}}} } \right)}}\;\;\;\; (**)
\]注意到對任意 $i$ 而言,我們有
\[\frac{{{a_{{i^*}}}}}{{{b_{{i^*}}}}} \leqslant \frac{{{a_i}}}{{{b_i}}}\]又因為 $(*)$ 我們可推得對任意 $i$ 而言,下式成立
\[\frac{{{b_i}}}{{{b_{{i^*}}}}} \leqslant \frac{{{a_i}}}{{{a_{{i^*}}}}}\]故
\[\frac{{{b_i}}}{{{b_{{i^*}}}}} \leqslant \frac{{{a_i}}}{{{a_{{i^*}}}}} \Rightarrow 1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{b_i}}}{{{b_{{i^*}}}}}} \leqslant 1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{a_i}}}{{{a_{{i^*}}}}}} \]現在將此不等式代入 $(**)$ 我們得到
\[\frac{{{a_{{i^*}}}\left( {1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{a_i}}}{{{a_{{i^*}}}}}} } \right)}}{{{b_{{i^*}}}\left( {1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{b_i}}}{{{b_{{i^*}}}}}} } \right)}} \leqslant \frac{{{a_{{i^*}}}\left( {1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{a_i}}}{{{a_{{i^*}}}}}} } \right)}}{{{b_{{i^*}}}\left( {1 + \sum\limits_{i = 1}^{m - 1} {\frac{{{a_i}}}{{{a_{{i^*}}}}}} } \right)}} = \frac{{{a_{{i^*}}}}}{{{b_{{i^*}}}}}\]亦即
\[\frac{{\sum\limits_{i = 1}^m {{a_i}} }}{{\sum\limits_{i = 1}^m {{b_i}} }} \leqslant \frac{{{a_{{i^*}}}}}{{{b_{{i^*}}}}} = \mathop {\min }\limits_i \frac{{{a_i}}}{{{b_i}}}\]至此得證。$\square$
If you can’t solve a problem, then there is an easier problem you can solve: find it. -George Polya
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