12/20/2014

[Python] 簡單的互動猜數字遊戲

這是要介紹利用 Python 3.4 (Python 官方載點) 來撰寫一個簡單的猜數字遊戲
(NOTE: 一定要使用 python 3.x 避免錯誤的訊息)

想法:
首先Python會詢問玩家姓名,然後玩家輸入完畢之後,我們接著讓 python 產生 1~20 個的隨機整數,並邀請玩家在 有限猜測次數內猜對電腦產生的隨機整數(下面程式碼為1次)。我們首先會引入 random 函式庫來幫助我們建構隨機數 再透過 while /if 判斷式來提示玩家所猜的數字是太高或者太低。


以下我們用 python idle 介面撰寫程式碼如下:


用到的函數功能:

  1. random.randint(1,20) := 表示利用 random 函式庫產生 1~20 隨機整數
  2. print('...'):= 在螢幕上顯示 '字串' (利用 ' ')
  3. input():=會要求玩家輸入值
  4. str():= 將資料轉換回字串
  5. int():= 將資料轉換回整數
  6. while := 無窮迴圈 
  7. if:= 判斷


程式執行結果為

ref: Al Sweigart, Invent Your Own Computer Games with Python, 2nd Edition

12/17/2014

[數學分析] Inverse Function Theorem

想法:
這次要介紹數學分析理論中一個重要的定理,稱作 反函數定理 (Inverse Function Theorem),簡而言之,反函數定理指出 一個 連續可微函數 $f$,若我們考慮點 $x$ 可使其 Linear transformation $f'$ 為 invertibale,則該點 $x$ 附近的 $f'$ 都為 invertible。

Comments:
1. 上述我們所提及的 invertible 我們指 一個 Linear transformation 為 invertible,嚴格來說定義如下:若  linear transformation $A: X \to Y$ 為 invertible,若下列條件滿足:
    (a.) $A$ 為 one-to-one: (i.e., $A x = Ay \Rightarrow x =y$)
    (b.) $A(X) = Y$ (i.e., $A$ maps $X$ onto $Y$ or 對任意 $y \in Y$, 存在 $x \in X$ 使得 $Ax = y$ )

2. 以下討論我們皆以 多變數向量函數 為主,亦即
若 $A \subset \mathbb{R}^n$ 且 $B \subset \mathbb{R}^m$,$n,m \in \mathbb{N}$ 則我們稱 $\bf f$ $: A \to B$ 為多變項量函數 (vector function of several variables.)


接著我們介紹何謂 $C^1$ 函數:
================
Definition: $C^1$ Continuously differentiable
我們稱一個可導的 mapping ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ 為 continuously differentiable in $E$ (記做 ${\bf f} \in C^1(E)$) 若下列條件成立:
${\bf f}':E \to L(\mathbb{R}^n, \mathbb{R}^m)$ 為 continuous mapping ;亦即 對任意 ${\bf x} \in E$ 且 任意 $\varepsilon >0$,存在 $\delta >0$ 使得 對任意 ${\bf y} \in E$,
\[||{\bf{x}} - {\bf{y}}|| < \delta  \Rightarrow ||{\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right) - {\bf{f}}'\left( {\bf{y}} \right)|| < \varepsilon \]================


現在我們可以介紹 反函數定理:
Inverse Function Theorem 的基本想法:
考慮 連續函數 $f: \mathbb{R} \to \mathbb{R}$ 若 $f'>0$ 則我們知道 $f$ 為 monotonic (嚴格來說 $f$ 為 strictly increasing)。我們可推知 $f$ 必為 one-to-one 與 onto (讀者可自行驗證);故 $f$ 為 invertible。

故如果我們觀察以上結果,可發現若 $f' \neq 0$ 且 連續,則 $f$ 必為 invertible。那麼將此結果推廣到多變數向量函數的情況便會得到 Inverse Function Theorem。


======================
Theorem: Inverse Function Theorem
令 ${\bf f} \in C^1(E)$,$E $ 為 open set 且 ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n$;
假設存在 點 ${\bf a} \in E$ 使得  ${\bf f}'({\bf a})$ 為 invertible linear operator 且 ${\bf{b}} = {\bf{f}}\left( {\bf{a}} \right)$ 則
  1. 存在兩 open sets $U,V \subset \mathbb{R}^n$ 使得 ${\bf{a}} \in U$, ${\bf b} \in V$; 且 $\bf f$ 為 one-to-one on $U$ 且 ${\bf f}(U) = V$。
  2. 若 $\bf g$ 為 inverse of $\bf f$ (定義在 $V$ 上) 且滿足對任意 ${\bf x} \in U$ 我們有 ${\bf{g}}\left( {{\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right) = {\bf{x}}$  則 ${\bf g} \in C^1(V)$
======================

Comment:
Inverse Function Theorem 要求 $\bf f'$$({\bf a})$ 需要為連續 (因為 $C^1$)。此假設是必要的! (若無此假設,反函數不存在。) 我們看下面的例子:

Example
考慮 $n=1$,且考慮
\[f\left( t \right): = \left\{ \begin{array}{l}
t + 2{t^2}\sin \left( {1/t} \right),\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}t \ne 0\\
0\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array},\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array}t = 0
\end{array} \right.\]則 $f'(0) =1$,$f'$ 在 $(-1,1)$ 上有界,但在 $0$ 點附近任意鄰域 $f$ 並非 one-to-one 。

Proof:
我們首先證明 $f'(0) =1$,由導數定義可知
\[\small
f'\left( 0 \right): = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{f\left( {0 + h} \right) - f\left( 0 \right)}}{h} = \mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \frac{{h + 2{h^2}\sin \left( {1/h} \right) - 0}}{h} = 1 + 2\mathop {\lim }\limits_{h \to 0} \sin \left( {1/h} \right)h = 1
\]接著我們證明 $f'$ 在 $(-1,1)$ 上有界;亦即 對任意 $x \in (-1,1)$ 要證明 存在 $M$ 使得 $|f'(t)| \le M$。觀察
\[\left| {f'\left( x \right)} \right| = \left| {1 + 4t\sin \left( {1/t} \right) - 2\cos \left( {1/t} \right)} \right| \le 1 + 4 + 2 = 7\]此處暗示了 $f'(0)$ 不為連續函數。 因為
\[\begin{array}{l}
|f'\left( t \right) - f'\left( 0 \right)| = |\left[ {1 + 4t\sin \left( {1/t} \right) - 2\cos \left( {1/t} \right)} \right] - 1|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = |4t\sin \left( {1/t} \right) - 2\cos \left( {1/t} \right)| \le 4|t| + 2 < 4\delta  + 2
\end{array}\]故不管 $\varepsilon$ 選多小都沒辦法使上述誤差項 $|f(t) - f(0)|$ 逼近任意小。

最後我們證明 $0$ 點附近任意鄰域 $f$ 並非 one-to-one:故給定任意 $r>0$ 使得任意$0$ 點附近  鄰域 $B_r(0)$,存在相異點 $x,y \in B_r(0)$ 滿足 $x = -y$ 使得在此鄰域中 $f(x) =f(y)$。注意到 $|x-y| = |x- (-x)| < r \Rightarrow |x| < r/2$ 且
\[\begin{array}{l}
f\left( x \right) - f\left( { - x} \right) = 2x\left[ {x + 2{x^2}\sin \left( {1/x} \right) - \left( { - x - 2{x^2}\sin \left( {1/x} \right)} \right)} \right]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = {\left( {2x} \right)^2}\left[ {1 + 2x\sin \left( {1/x} \right)} \right] < {r^2}\left[ {1 + 2r} \right]
\end{array}\]由於 $r$ 為任意正數,故 $f\left( x \right) = f\left( { - x} \right)$




Proof: Inverse Function Theorem
先證 (1): 亦即要證 存在 open sets $U,V \subset \mathbb{R}^n$ 使得 ${\bf{a}} \in U$, ${\bf b} \in V$; 且 $\bf f$ 為 one-to-one on $U$ 且 ${\bf f}(U) = V$。

想法如下:要證明 one-to-one 除了利用定義之外,我們亦可透過建構輔助函數 利用 contraction principle 的幫助來得到我們所需的結果。


首先令 ${\bf{f}}'\left( {\bf{a}} \right): = A$ 且 選擇 $\lambda \in \mathbb{R}$ 使得 $2 \lambda ||A^{-1}||_L=1 $ $(*)$
(在此 $||\cdot||_L$ 表 operator norm)

由於 $\bf f$ 在 $\bf a$處可導,故可知 $\bf f'$ 為 continuous at 點 $\bf a$;亦即 對任意 $\varepsilon>0$,存在 $\delta >0$ 使得 對任意 ${\bf x} \in E$,
\[
||{\bf{x}} - {\bf{a}}|| < \delta  \Rightarrow ||{{\bf{f}}^\prime }\left( {\bf{x}} \right) - \underbrace {{{\bf{f}}^\prime }\left( {\bf{a}} \right)}_{ = A}|| < \varepsilon
\] 現在取 $\varepsilon:= \lambda$ 可推知:存在 球心為 $\bf a$ 半徑為 $\delta$ 的 open ball $U \subset E$  (表 $||{\bf x} - {\bf a}|| < \delta$) 使得 對任意 $\bf x$ $\in U$,我們有
\[
||{{\bf{f}}^\prime }\left( {\bf{x}} \right) - A|| < \lambda \ \ \ \ \ (\star)
\]現在,對任意 ${\bf y} \in \mathbb{R}^n$,定義輔助函數 $\varphi$ 如下:對任意 $\bf x$ $\in E$
\[
\varphi ({\bf{x}}): = {\bf{x}} + {A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right)
\]觀察上式,注意到 ${\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) = {\bf{y}}$ 若且唯若 ${\bf{x}}$ 為 fixed point of $\varphi$。 $(**)$

故我們接著計算 $\varphi'$,首先我們觀察 \[\varphi ({\bf{x}} + {\bf{h}}) - \varphi ({\bf{x}}) = {\bf{h}} - {A^{ - 1}}\left[ {{\bf{f}}\left( {{\bf{x}} + {\bf{h}}} \right) - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right]\]故可推知
\[\begin{array}{l}
\varphi '({\bf{x}}) = I + {A^{ - 1}}{\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = {A^{ - 1}}\left[ {A + {\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)} \right]
\end{array}\]現在對上式取 norm,並 利用 $(*)$ 與 $(\star)$ 可推知
\[\begin{array}{l}
{\left\| {\varphi '({\bf{x}})} \right\|_L} = {\left\| {{A^{ - 1}}\left[ {A + {\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)} \right]} \right\|_L}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} \le {\left\| {{A^{ - 1}}} \right\|_L}{\left\| {A + {\bf{f}}'\left( {\bf{x}} \right)} \right\|_L}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{\lambda }{2} \cdot \lambda  = \frac{1}{2}
\end{array}
\] 上式對任意 $\bf x$ $\in U$ 成立。現在利用 Mean Value Theorem 可知對任意 ${\bf x}_1$, ${\bf x}_2$ $\in U$
\[{\left\| {\varphi ({\bf{x}}_1) - \varphi ({\bf{x}}_2)} \right\|_L} \le \frac{1}{2}{\left\| {{\bf{x}}_1 - {\bf{x}}_2} \right\|_L}\]故由 Contraction principle 可知 $\varphi$ 有唯一固定點 $\bf x$ $\in U$;由 $(**)$可知存在唯一固定點  $\bf x$ 使得 ${\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right) = {\bf{y}}$ 因此 $\bf f$ 為 one-to-one in $U$

接著我們證 ${\bf f}(U) = V$ 為 open 。
亦即要證給定任意 ${\bf y}_0 \in V$ 存在 $R>0$ 使得 開球 $B_R({\bf y}_0) \subset V$

令 $V:= {\bf f} (U)$ 則若我們取 ${{\bf{y}}_0} \in V$ 則 存在 ${\bf x}_0$ 使得 ${{\bf{y}}_0} = {\bf{f}}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)$ 。現在取 開球 $B_r({\bf x}_0)$ ,並且讓 $B_r({\bf x}_0)$ 的半徑 $r>0$ 足夠小 使得 開球的 closure $\bar B_r({\bf x}_0) \subset U$。

現在選 $R:= \lambda r$ 我們要證明 開球 $B_R({\bf y}_0) \subset V$,此等價證明以下 Claim:

Claim:   $\left\| {{\bf{y}} - {{\bf{y}}_0}} \right\| < \lambda r \Rightarrow {\bf{y}} \in V$
(此陳述等價對任意 $R:=\lambda r>0$ 存在 open ball $B_{\lambda r} ({\bf y}_0) \subset V$)

固定任意 $\bf y$ 滿足 $||{\bf y} - {\bf y}_0|| < \lambda r$,回憶我們先前定義的 contraction 函數 $\varphi$
\[
\varphi ({\bf{x}}): = {\bf{x}} + {A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {\bf{x}} \right)} \right)
\]觀察
\[\begin{array}{l}
\left\| {\varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\| = \left\| {{{\bf{x}}_0} + {A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)} \right) - {{\bf{x}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left\| {{A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {\bf{f}}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)} \right)} \right\| = \left\| {{A^{ - 1}}\left( {{\bf{y}} - {{\bf{y}}_0}} \right)} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {{A^{ - 1}}} \right\|\left\| {{\bf{y}} - {{\bf{y}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{1}{{2\lambda }}\lambda r = \frac{1}{2}r
\end{array}
\]若 $\bf x$ $\in \bar B_r({\bf x}_0)$ 則 $\left\| {{\bf{x}} - {{\bf{x}}_0}} \right\| \le r$ 且我們有
\[\begin{array}{l}
\left\| {\varphi ({\bf{x}}) - {{\bf{x}}_0}} \right\| = \left\| {\varphi ({\bf{x}}) - \varphi ({{\bf{x}}_0}) + \varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \left\| {\varphi ({\bf{x}}) - \varphi ({{\bf{x}}_0})} \right\| + \left\| {\varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\|
\end{array}
\]由於 $\left\| {\varphi ({{\bf{x}}_1}) - \varphi ({{\bf{x}}_2})} \right\| \le \frac{1}{2}\left\| {{{\bf{x}}_1} - {{\bf{x}}_2}} \right\|$ (注意到此式成立 ${\bf x}_1, {\bf x}_2$ $\in \bar B_r({\bf x}_0)$)故可知
\[\begin{array}{l}
\left\| {\varphi ({\bf{x}}) - {{\bf{x}}_0}} \right\| \le \left\| {\varphi ({\bf{x}}) - \varphi ({{\bf{x}}_0})} \right\| + \left\| {\varphi ({{\bf{x}}_0}) - {{\bf{x}}_0}} \right\|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{1}{2}\left\| {{\bf{x}} - {{\bf{x}}_0}} \right\| + \frac{r}{2}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} < \frac{1}{2}r + \frac{r}{2} = r
\end{array}\]因此 $\varphi({\bf x}) \in B_r({\bf x}_0)$ 故 $\varphi$ 確實為 contraction on $\bar B_r({\bf x}_0)$ ;且由於 $\bar B_r$ 為 closed subset in $\mathbb{R}^n$ 故 $\bar B_r$ 為 complete ,利用 Contraction principle 可知具有唯一固定點 ${\bf x}^*$ $\in \bar B_r({\bf x}_0)$,對此 ${\bf x}^*$ 而言,我們有
\[{\bf{f}}\left( {\bf{x}^*} \right) = {\bf{y}} \in {\bf{f}}\left( {{{\bar B}_r}\left( {{{\bf{x}}_0}} \right)} \right) \subset {\bf{f}}\left( U \right) = V\]因此  ${\bf{y}} \in V$


Corollary: (f is a open mapping of E to R^n)
若 $\bf f$ $\in C^1(E)$,且 ${\bf f}: E \subset \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n$ 且 若 對任意 $\bf x$,${\bf f}'({\bf x})$ 為 invertible,則 對任意 open set $W \subset E$,${\bf f}(W)$ 為 open subset of $\mathbb{R}^n$  



以下我們看個 Inverse Function Theorem 的應用:

Example
Let $L:\mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n$ be a bounded linear operator such that $||L(\vec x)|| = ||\vec x||$ for all $\vec x \in \mathbb{R}^n$. Define $f(\vec x):=L(\vec x) + g(\vec x)$ where $||g(\vec x)|| \le M ||\vec x||^2$ and $f \in C^1$. Show that $f$ is invertible in a neighborhood of $\vec 0 \in \mathbb{R}^n$.

Proof: First show that $f'(\vec0) = L$. Observe that
\[\begin{array}{l}
\mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {f(\vec h) - f\left( {\vec 0} \right) - L\vec h} \right\|}}{{\left\| {\vec h} \right\|}} = \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {L\vec h + g(\vec h) - g(\vec 0) - L\vec h} \right\|}}{{\left\| {\vec h} \right\|}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {g(\vec h) - g(\vec 0)} \right\|}}{{\left\| h \right\|}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{M{{\left\| {\vec h} \right\|}^2}}}{{\left\| {\vec h} \right\|}} = \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} M\left\| {\vec h} \right\| = 0\\
\Rightarrow \mathop {\lim }\limits_{\vec h \to \vec 0} \frac{{\left\| {f(\vec h) - f\left( {\vec 0} \right) - L\vec h} \right\|}}{{\left\| {\vec h} \right\|}} = 0
\end{array}\]Hence, $f'(\vec 0) =L.$ Next, we show $L$ is invertible. Observe that for two vectors $\vec x, \vec y$ $\in \mathbb{R}^n$, suppose $L\vec x = L\vec y$, we have by linearity,

$L\left( {\vec x - \vec y} \right) = 0$. This shows $\vec x = \vec y$; i.e., $L$ is invertible. Now, by inverse function theorem, we know that $f$ is invertible in a neighborhood of $\vec 0$ $\in \mathbb{R}^n$. $\square$

12/09/2014

[分享] Python 簡易安裝 - Anaconda

Python  (原文是大蟒蛇) 是一套程式語言,標榜簡潔易學,但由於其原始版本並沒有整合一些科學計算常用的模組,比如在數學工具常需要用到的  NumPy 模組,使用者需要再另外自行安裝這些模組套件,故這次要介紹只要安裝一個版本就可以將其常用的各種模組一網打盡的懶人?安裝方法:稱作 Anaconda  (也是一種大蟒蛇 (常指 一種叫做 森蚺 的蟒蛇 )!!)。

安裝 Anaconda 最大的好處是其支援各種作業平台 (Windows/Mac/Linux) 且完全免費,另外像是好用的 web 編碼 IPython Notebook 也整合在 Anaconda 中,可以供使用者方便在整合的環境中操作。

方法非常簡單,請至 Anaconda Scientific Python 下載 Anaconda 並安裝即可

Anaconda Scientific Python 網站

網頁開啟之後如圖所示點選下載 Download Anaconda


填入 E-mail 即可免費下載


安裝完畢 (這邊以 Windows 8 為例 (MAC 會直接顯示在桌面上)  可以再應用程式區看到


點選 Launcher 即可開始使用 Python。執行後會看到如下畫面



上圖中三種工具都可以寫 Python 程式,可依讀者喜好選用喜歡的介面嘗試。對於初學 Python 的讀者而言,個人推薦使用 Ipython-notebook 的互動式 Web 編輯介面。


那麼安裝完之後該怎麼開始學習呢?

免費學習 Python 的相關資源,如果不排斥英文的讀者,個人推薦可至 codecademy step-by-step 練習基本語法與相關功能e.g., 運算、類別、迴圈、型別;
另外亦可至 Udacity 中報名課程 Programming Foundation with Python 學習更一些直接的 Python 應用;或者 Introduction to Computer Science (with Python)

至於習慣中文的讀者可至 政大應數系 曾正男 教授的個人 BLOG 裡面也有相當豐富的 Python Note 學習。

另外如果是喜歡遊戲設計的讀者,個人推薦至 Program Arcade Games with Python and Pygame
網站。

11/15/2014

[機率論] Martingale (3) - Example

Example: 令 $\{X_n\}$ 為 Martingale with Filtration $\mathcal{F_n}$,假設 $T$ 為 stopping time。試證 $Y_n:=X_{\min(n,T)}$ 為 Martingale with $\mathcal{F_n}$。

Proof:
首先證明 (1) $E|Y_n| < \infty $:
注意到:
\[\begin{array}{l}
{Y_n}: = {X_{n \wedge T}} = {X_n}{1_{n{\rm{ < }}T}} + {X_T}{1_{T \le n}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = {X_n}{1_{n{\rm{ < }}T}} + \sum\limits_{m = 1}^n {{X_T}{1_{T = k}}}
\end{array}\]故
\[\begin{array}{l}
E\left| {{Y_n}} \right| = E\left| {{X_{n \wedge T}}} \right| = E\left| {{X_n}{1_{n{\rm{ < }}T}} + \sum\limits_{m = 1}^n {{X_T}{1_{T = k}}} } \right|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} \le E\left| {{X_n}{1_{n{\rm{ < }}T}}} \right| + \sum\limits_{m = 1}^n {E\left| {{X_T}{1_{T = k}}} \right|} \\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} \le E\left| {{X_n}} \right| + \sum\limits_{m = 1}^n {E\left| {{X_T}} \right|}  < \infty
\end{array}\]

接著我們證明 (2) : $Y_n \in \mathcal{F}_n $
觀察 \[{Y_n}: = {X_{n \wedge T}} = {X_n}{1_{n{\rm{ < }}T}} + \sum\limits_{m = 1}^n {{X_T}{1_{T = k}}} \]由於 $1_{T>n} = 1_{T \le n}^c \in \mathcal{F}_n$ 且 $X_m \in \mathcal{F}_m \subset \mathcal{F}_n$ 且 $1_{T=m} \in \mathcal{F}_m \subset \mathcal{F}_n$ 對任意 $m\le n$ 故
\[{Y_n}: = \underbrace {{X_n}}_{ \in {F_n}}\underbrace {{1_{n{\rm{ < }}T}}}_{ \in {F_n}} + \underbrace {\sum\limits_{m = 1}^n {{X_T}{1_{T = k}}} }_{ \in {F_n}} \in {F_n}\]

最後我們證明 (3): $E[Y_{n+1}|\mathcal{F}_n] = E[X_{}]$ 注意到
\[\begin{array}{l}
E[{Y_{n + 1}}|{{{\cal F}}_n}] = E[{X_{n + 1}}{1_{n + 1 < T}} + {X_T}{1_{T \le n + 1}}|{{{\cal F}}_n}]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = E[{X_{n + 1}}{1_{n + 1 < T}}|{{{\cal F}}_n}] + E[{X_T}{1_{T \le n + 1}}|{{{\cal F}}_n}]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = E[{X_{n + 1}}{1_{n + 1 < T}}|{{{\cal F}}_n}] + E[\sum\limits_{k = 1}^n {{X_k}{1_{T = k}}}  + {X_{n + 1}}{1_{T = n + 1}}|{{{\cal F}}_n}]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = E[{X_{n + 1}}{1_{n + 1 < T}}|{{{\cal F}}_n}] + {X_T}{1_{T \le n}} + E[{X_{n + 1}}{1_{T = n + 1}}|{{{\cal F}}_n}]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = {X_n}{1_{n + 1 \le T}} + {X_T}{1_{T \le n}}\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = {X_n}{1_{n < T}} + {X_T}{1_{T \le n}} = {Y_n}
\end{array}\]

10/25/2014

[數學分析] Compactness 與 Totally Boundedness

令 $X$ 為 metric space 且 metric 為 $d$;亦即 $(X,d)$ 為 metric space。

==========================
Definition: Compact Metric Space
(a) 由 open subsets 所形成的集合  $\{G_\alpha\}_{\alpha \in A} $ 被稱為 open cover 若 下列條件成立:
對任意 $x \in X$ 存在 $\alpha \in A$ 使得 $x \in G_\alpha$。

若 index set $A$ 為 finite 則 $\{G_\alpha\}$ 為 finite open cover。

(b) 我們說 metric space $(X,d)$ 為 compact 若下列條件成立:
對任意 open cover of $X$,存在 有限個 subcover of $X$。
==========================

Comment
注意到上述定義在 metric space $(X,d)$ 之上,若我們現在考慮其上的子集合:
\[
A \subset X
\]則 $A$ 仍為一個 metric space 且 metric 為 $d$;亦即 $(A,d)$ 仍為一個 metric space。


==========================
Definition: Compact Set
集合 $A \subset X$ 為 compact 若下列條件成立:
metric space $(A,d)$ 為 compact (亦即:對任意 open cover 存在 有限 subcover of $A$。)
==========================



==========================
Definition: Relatively Compact
集合 $A \subset X$ 稱為 relatively compact 若下列條件成立
\[
\bar A \subset X \text{ is compact}
\]上述 $\bar{A}$ 表示 closure of $A$
==========================

==========================
Theorem: Heine-Borel Theorem
若 $A \subset \mathbb{R}^n$ (或者 $\mathbb{C}^n$) 為 closed + bounded 則 $A$ 為 compact。
==========================

==========================
Definition: Sequentially Compact
我們說一個 metric space $(X,d)$ 為 sequentially compact 若下列條件成立
對任意 sequence in $X$ 存在 收斂 subsequence 。
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Definition: Totally Bounded
一個 metric space $(X,d)$ 稱為 totally bounded 若下列條件成立:
對任意 $\varepsilon>0$,存在有限個 以半徑為 $\varepsilon$ 的 open Ball $\mathcal{B}_\varepsilon$ 所組成的集合 並且 covers $X$。
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Example
考慮 $l^p$ space $:= \{\{a_n\}_n: \sum_{n}^\infty |a_n|^p < \infty, 0 <p <\infty\}$;且定義 metric 如下
\[d\left( {{a_n},{b_n}} \right): = {\left( {\sum\limits_{n = 1}^\infty  {|{a_n} - {b_n}{|^p}} } \right)^{\frac{1}{p}}}\]

Question: 試定義 半徑為1 且球心為 $\{0,0,0,...\}$ 的 open ball $\mathcal{B} \in l^p$:
ANS:\[
\mathcal{B}: = \left\{ {{{\left\{ {{a_n}} \right\}}_{n \in \mathbb{N}}}:\sum\limits_{n = 0}^\infty  {{{\left| {{a_n}} \right|}^p} < 1} } \right\}
\]
現在定義 example element in $l^p$
\[\left\{ {{e_n}^{\left( k \right)}} \right\}: = \left\{ \begin{array}{l}
0,\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array}n \ne k\\
1,\begin{array}{*{20}{c}}
{}
\end{array}n = k
\end{array} \right.
\]舉例而言,若 $k=1$ 則 上述定義表示 $e_n^{(1)} = \{1, 0, 0, 0,...\}$ 若 $k=2$ 則上述定義表示 $e_n^{(2)} = \{0, 1, 0, 0,...\}$

注意到
1. $\{e_n^{(k)}\} \in  \mathcal{\bar{B}}$
2. 且 example element 的 距離 (metric, $d$) 為 \[d({e^{(k)}},{e^{(m)}}) = {\left( {\sum\limits_{n = 0}^\infty  {{{\left| {e_n^{(k)} - e_n^{\left( m \right)}} \right|}^p}} } \right)^{\frac{1}{p}}} = {2^{\frac{1}{p}}}\]

Question: 試問 $ \mathcal{\bar{B}}$ 是否為 totally bounded?
NO! 亦即 存在 $\varepsilon>0$,使得 沒有 有限的 collection of open balls covers $X$

取 $\varepsilon < 1/2^p$ 則可證明 沒有有限的 collection of open balls covers $X$。


以下我們看個 totally bounded 的結果

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FACT: 若 $X$ 為 totally bounded metric space,則 $X$ 具有 countable 且 dense 的子集合 (亦即 $X$ 中存在 separable 的子集合)。
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Proof:
此為存在性的定理,我們要找出 一個 $X$ 的子集合 滿足 countable 與 dense。

首先由於 $X$ 為 totally bounded metric space,由定義可知 對任意 $\varepsilon >0$, 存在有限個 由半徑為 $\varepsilon>0$ 的 open ball $\mathcal{B}$ 所組成 的  cover of $X$。故對任意 $n \in \mathbb{N}$ 我們選 $\varepsilon_n:=1/n$,並且令有限個點 $x_1,...x_n \in X$,則由 toally boundedness of $X$ 我們可建構集合
\[
A_n := \{x_1, x_2,...,x_n\}
\] 使得 $X \subset \cup_i^n \mathcal{B}(x_i) $。那麼若我們現在令
\[
A:= \cup_n A_n
\] 則此集合 $A \subset X$ 且為 countable。

接著我們證集合 $A$ 為 dense。亦即要證明 :
對任意 $z \in X$,存在一組 sequence $\{z_n\} \in A$ 使得 $z_n \rightarrow z$。

現在給定任意 $z \in X$ ,則由 totally boundedness 我們可知必定存在 一個 點 $z_n \in A$ 使得 $d(z_n, z) < 1/n$ ,故對任意 $n \in \mathbb{N}$ 我們可建構一組 sequence $\{z_n\}$ 滿足
\[
\lim_{n \rightarrow \infty} d(z_n,z) =0
\]亦即 $z_n \rightarrow z$。

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Lemma 1: 任意 closed subset $F$ of compact metric space $X$ 必為 compact。
Proof: omitted.
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Lemma 2: 任意 在 $X$ 中的無窮集合 必有 accumulation point 若且為若 $X$ 為 sequentially compact。
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Proof: $(\Rightarrow)$ 假設 在 $X$ 中的無窮集合 必有 accumulation point,我們要證明  $X$ 為 sequentially compact;亦即給定任意 sequence in $X$ ,要證明 存在 有收斂 subsequence 。

現在取 $\{p_n\}$ 為 $X$ 中任意 sequence。 將此 $\{p_n\} $ 中的元素形成集合 $A \subset X$ 且考慮以下兩種情況:
1.若 集合 $A$ 中元素為有限個,則 $\{p_n\}$ sequence 中 必定存在一點為重複出現無限次,則我們可取此點為形成 constant subsequence。
2. 若 集合 $A$ 中元素為無限個,亦即 $\{p_n\}$ 為無限個相異元素;由 假設可知
"任意 在 $X$ 中的無窮集合 必有 accumulation point "
$A$ 為 $X$ 中的無窮集合,必有  accumulation point ,此等價為 $\{p_n\}$ 具有收斂子數列。

$(\Leftarrow)$ 假設 $X$ 為 sequentially compact,要證明 任意 在 $X$ 中的無窮集合 必有 accumulation point。

令 $A \subset X$ 為無窮集合,我們要證 $A$ 必有 accumulation point。
我們取 $\{a_n\} \subset A$ 為 sequence,則由於  $X$ 為 sequentially compact,故可知給定任意sequence in $X$,必有收斂子數列。此等價為 $A$ 必有 accumulation point。

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Lemma 3: 若 $X$ 為 compact,則 $X$ 為 sequentially compact。
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Proof:
要證 $X$ 為 sequentially compact;可由 Lemma 2 我們證 任意 在 $X$ 中的無窮集合 必有 accumulation point 。

利用歸謬法(Proof by contradiction):假設 $X$ 為 compact,且存在一個 $X$ 中的無窮集合,但此集合並沒有 accumulation point 。我們要證矛盾。

故現在令 $Y \subset X$ 為此 無窮集合 (沒有 accumulation point)。則由於 $Y$ 並沒有 accumulation point ,我們可推知 對任意 $y \in Y$,存在適當的半徑 $r>0$ 使得開球 $B_r(y)$ 與 $Y$ 的交集
 \[B_r(y) \cap Y = \{y\}
\] 且由於  $Y$ 無 accumulation point,我們亦另外推知 $Y$ 為 closed。 ($Y$ is closed iff its contains all its accumulation point,但由於 $Y$ 並無 accumulation point,故 $Y$ 為 closed。)

由於 $X$ 為 compact,且 $Y \subset X$ 為 closed,由 Lemma 1 可知 $Y$ 亦為 compact。

對任意 $y$,我們確實可透過 $B_r(y)$ 來 cover $Y$ (透過 $ B_r(y) \cap Y = \{y\}$ ) 故由 compactness of $Y$ 可知必定存在有限個 subcover 來蓋住 $Y$。但此與 $Y$ 為無窮集合 矛盾。 $\square$

現在我們回憶 totally bounded
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Definition: Totally Bounded
一個 metric space $(X,d)$ 稱為 totally bounded 若下列條件成立:
對任意 $\varepsilon>0$,存在有限個 以半徑為 $\varepsilon$ 的 open Ball $\mathcal{B}_\varepsilon$ 所組成的集合 並且 covers $X$。
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Definition: 一個集合 $A$ 為 $\varepsilon$-net for space $X$ 若下列條件成立:
$A$ 為 finite set 且對 $x \in A$,開球 $B_\varepsilon(x)$ 建構一個 open cover of $X$。

現在我們給出等價定義: 我們說 $A$ is totally bounded 若 對任意 $\varepsilon>0$ 而言,我們有 $\varepsilon$-net。

Claim: 若 $X$ 為 sequentially compact,則 集合 $A \subset X$ 滿足 $p,q \in A, p \neq q$ 且 $d(p,q) \ge \varepsilon$ 為 有限集。
proof:


Lemma 4: 一個 sequentially compact 的 metric space $X$ 為 totally bounded + complete。

Proof:
先證 totally bounded。給定 $\varepsilon$,要建構 一個 $\varepsilon$-net。

現在令 $A \subset X$ 為一集合 滿足其中的元素之間互相之距離大於 $\varepsilon$,由 Claim 可知此集合 $A$ 為 有限集合,故對任意點 $p_i \in A$ 則我們可對每一個 $i$,建構一開球 $B_\varepsilon(p_i)$ 且此開球確實 蓋住 $X$。
亦即我們確實建構出 $\varepsilon$-net for $X$ 故  $X$ 為 totally bounded。$\square$

接著我們證  $X$ 為  complete:亦即給定任意 Cauchy sequence $\{x_n\} \subset X$ 要證明 此 $\{x_n\}$ 收斂在 $X$ 上。

由於 $X$ 為 sequentially compact ,故此 $\{x_n\}$ 具有收斂子數列 $\{x_{n_k}\}$在 $X$ 上。稱其極限為 $l$ 現在觀察 對足夠大的 $N$ 使得當 $n,n_k \ge N$ 我們有
\[\begin{array}{l}
\left| {{x_n} - l} \right| = \left| {{x_n} - {x_{{n_k}}} + {x_{{n_k}}} - l} \right|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} \le \left| {{x_n} - {x_{{n_k}}}} \right| + \left| {{x_{{n_k}}} - l} \right|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} < \varepsilon /2 + \varepsilon /2 < \varepsilon
\end{array}\]故$X$ 為  complete。 $\square$

10/01/2014

[數學分析] Weierstrass Theorem (1) - 先備概念

回憶在數學分析的內容中,我們試圖利用 $\mathbb{Q}$ 在 $\mathbb{R}$ 中 dense的想法,指出 任意在 $\mathbb{R}$ 上的實數 $r$,皆可透過 一組 sequence $\{q_n\} \in \mathbb{Q}$ 逼近 。也就是說 $q_n \rightarrow r$ 當 $n \rightarrow \infty$。那麼我們想問在函數上是否也有類似的概念? Weierstrass Approximation Theorem 便是試圖回答這個問題。

Weierstrass  Approximation Theorem 主要想法: 利用多項式 均勻收斂 連續函數!!

不過在介紹之前,我們需要一些先備知識。
首先看個 算子 (operator) 的概念:
定義 $A: \text{one function} \rightarrow \text{different function}$ 為一個算子(operator)

我們看個例子:

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Example
Fourier transform of 函數 $f$ 為一個算子 (將函數 $f$ 映射到另一個函數 $F$)
\[F(j\omega ) = \int_{ - \infty }^\infty  f (t){e^{ - j\omega }}dt
\]-----------

那麼算子何其多? 哪一種算子適合我們?? 以下我們介紹一個即為有用的特殊算子:摺積(Convolution)

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Definition: Convolution (Integral)
給定兩可積函數 $f,g$ on $\mathbb{R}$,則其折積(convolution) 定義為
\[(f*g)\left( x \right): = \int f (x - y)g(y)dy = \int g (x - y)f(y)dy
\]===================

Example
$f,g$ 為在 $[-1,1]$ 上的週期函數,且 $|\delta| <1$ \[f\left( x \right): = \left\{ \begin{array}{l} 1/2\delta ,\begin{array}{*{20}{c}} {}&{} \end{array}x \in \left[ { - \delta ,\delta } \right]\\ 0,\begin{array}{*{20}{c}} {}&{}&{} \end{array}o.w \end{array} \right.
\]試求其 convolution $(f * g)(x)=?$
Proof:
\[\begin{array}{l}
f*g: = \int_{ - 1}^1 {f\left( y \right)g\left( {x - y} \right)dy}  = \int_{ - \delta }^\delta  {\frac{\delta }{2}g\left( {x - y} \right)dy} \\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = \frac{\delta }{2}\int_{ - \delta }^\delta  {g\left( {x - y} \right)dy}. \ \ \ \ \square
\end{array}
\]

Convolution 的好處:可以保留原函數的本身的優點!!

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FACT: 令 $K$ 為 compact interval,若 $f \in \mathcal{C}^{\infty}(\mathbb{R})$ (smooth function) 且 $g$ 為 可積函數,則
\[
(f * g)(x) = \int_K f(y)g(x-y)dy
\]亦為在 $K$ 上 smooth function
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Proof: omitted.

現在我們看個函數
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Definition: A Specific Smooth Function
令 $\phi(x)$ 為 $\mathbb{R}$ 上的 smooth function 且滿足下列條件
在 $(-1,1)$, $\phi>0$ ;且在 $(-1,1)^c$, $\phi=0$ ;另外我們限定此函數  $\phi$ 必須滿足下列積分
\[
\int_{-1}^{1} \phi(t) dt =1
\]===================

有了上述函數,我們可以定義算子 Operator $A$ 如下:
對 $s>0$,定義 $\phi_s$ 為\[{\phi _s}(t): = \frac{1}{s}\phi (\frac{t}{s});\;\;\;\int_{-1}^1 \phi  dt = 1\]且
\[
A_s f(t) :=( \phi_s * f)(t) = \int \phi_s(t) f(x-t) dt
\]其中 $\phi \ge 0$ on $[-1,1]$ 且 $\phi =0$ on $[-1,1]^c$ 。
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Theorem: Preliminary Lemma for Weierstrass Approximation Theorem
令 $f$ 為 有界 連續 函數 on $\mathbb{R}$ ($f \in \mathcal{C}(\mathbb{R})$) 且 令 $J$ 為任意 compact interval in $\mathbb{R}$。則 當 $s \rightarrow 0$,我們有 $A_s f \rightarrow f$ 均勻收斂 on $J$。
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Proof:
令 $\varepsilon>0$ ,我們要證明 $A_s f \rightarrow f$ 均勻收斂;(注意到上述定理陳述是當 $s \rightarrow 0$,故令 $n := 1/s$) 故要證 存在 $N>0$ 使得 $n > N$ 我們有
\[
|A_sf(x) - f(x) | < \varepsilon
\]對任意 $x \in J$ 。

觀察
\[\small
\begin{array}{l}
|{A_s}f(x) - f(x)| = \left| {\int_{ - \infty }^\infty  {{\phi _s}\left( t \right)f\left( {x - t} \right)dt}  - f\left( x \right)} \right|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left| {\int_{ - \infty }^\infty  {{\phi _s}\left( t \right)f\left( {x - t} \right)dt}  - f\left( x \right)\underbrace {\int_{ - \infty }^\infty  {{\phi _s}\left( t \right)dt} }_{ = 1}} \right|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}&{}&{}
\end{array} = \left| {\int_{ - \infty }^\infty  {\left[ {f\left( {x - t} \right) - f\left( x \right)} \right]{\phi _s}\left( t \right)dt} } \right| \le \int_{ - \infty }^\infty  {\left| {f\left( {x - t} \right) - f\left( x \right)} \right|{\phi _s}\left( t \right)dt}  < \varepsilon
\end{array}\]注意到上式中當 $|t| >s$時, $\phi_s =0$故上式積分範圍為
\[|{A_s}f(x) - f(x)| \le \int_{ - s}^s {\left| {f\left( {x - t} \right) - f\left( x \right)} \right|{\phi _s}\left( t \right)dt}  < \varepsilon \]
故如果可以讓上式 $|f(x-t) - f(x)|$ 對任意 $x \in J$ 都可使其任意小便完成證明。故現在透過 $J$ 為任意 compact interval on $\mathbb{R}$,我們可推知 $f$ 在 $J$ 上為 uniform continuous。亦即我們可選 $\delta >0$ 使得對任意 $u,v \in J$,
\[
|u-v| < \delta \Rightarrow |f(u) - f(v)| < \varepsilon
\]取 $u :=x, v := x+t \in J$ 則我們可知
\[
|u-v| = |x - (x+t)| < \delta \Rightarrow  |f(x) - f(x-t)| < \varepsilon
\]也就是說只要能找到 $N$ 使得 $n >N$ 且滿足 $|t| < \delta$ 則 我們便會有
\[|{A_s}f(x) - f(x)| \le \int_{ - s}^s {\left| {f\left( {x - t} \right) - f\left( x \right)} \right|{\phi _s}\left( t \right)dt}  < \varepsilon \]由於 $n =1/s; \; n >N \Rightarrow s < 1/N$ 且又由 $\phi_s(t)$ 定義可知 $t \in [-s,s]$故取 $N = 1/\delta$ 則上述自動滿足。$\square$

8/23/2014

[系統理論] 透過 Fourier transform of correlation function 求隨機過程的頻譜

這次要介紹對於一個 隨機過程而言,如何對其討論 Fourier transform ?

給定 廣義平穩 (Wide-sense stationary (WSS) )隨機過程 $X_t$,其 autocorrelation function  僅與任意給定兩時刻 $t_1, t_2$之差有關,故我們定義
\[
E[X_{t_1} X_{t_2}] :=R_X(t_1 - t_2)
\]現在令 $t_1 = t + \tau$ 且 $t_2 = t$ 我們可將上式 autocorrelation function, $R_X(t_1 - t_2)$ 用一單變數函數改寫,記做 $R_X( \tau)$ 且滿足下列定義
\[
R_X(\tau) :=E[X_{t + \tau}X_{t}]
\]

我們可對 $R_X(\tau)$ 取 Fourier transform 如下
\[
S_X(f) := \int_{-\infty}^{\infty}R_X(\tau)e^{-j 2 \pi f \tau}d\tau
\]且 Inverse Fourier transform
\[
R_X(\tau) = \int_{-\infty}^{\infty}S_X(f) e^{j 2 \pi f \tau} d f
\]
Comment:
上述 $S_X(f)$ 又稱為功率頻譜密度( power spectral density ),我們會在以下說明。


隨機過程的功率 以及 功率頻譜 (Power Spectral and Power in Process)
為了解釋上述的結果現在我們從能量觀點來觀察一個隨機過程:
對一個隨機過程 $X_t$ 其 total energy 定義為
\[
\int_{-\infty}^{\infty} X_t^2dt
\] 而我們亦可定義 平均功率 (average power) 為
\[
\lim_{T \rightarrow \infty} \frac{1}{2T} \int_{-T}^{T} X_t^2 dt
\]但由於上述 total energy 與 average power 為對隨機過程平方做積分,其積分結果仍為隨機變數。故我們需加上期望值確保其不再隨機。故我們定義 期望平均功率(expected average power)
\[
P_X := E\left[ \lim_{T \rightarrow \infty} \frac{1}{2T} \int_{-T}^{T} X_t^2 dt \right]
\]對於 WSS 隨機過程,我們改寫上式 (透過 Fubini's theorm可以對換 期望值 與 積分順序。)
\[\begin{array}{l}
{P_X} = \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{{2T}}\int_{ - T}^T {E\left[ {X_t^2} \right]} dt\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array} = \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{{2T}}\int_{ - T}^T {{R_X}\left( {t - t} \right)} dt = \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{{2T}}\int_{ - T}^T {{R_X}\left( 0 \right)} dt\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array} = \mathop {\lim }\limits_{T \to \infty } \frac{1}{{2T}}{R_X}\left( 0 \right)\int_{ - T}^T 1 dt\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}
\end{array} = {R_X}\left( 0 \right)
\end{array}
\]由之前我們定義的對 WSS隨機過程之 Fourier transform (事實上這邊我們用 Inverse Fourier transform),可知
\[\begin{array}{l}
{R_X}(\tau ) = \int_{-\infty} ^\infty  {{S_X}} (f){e^{j2\pi f\tau }}df\\
 \Rightarrow {R_X}\left( 0 \right) = \int_{-\infty} ^\infty  {{S_X}} (f)df
\end{array}\]且由於我們有 $E[X_t^2] = R_X(t-t) = R_X(0)$,故總結以上結果,我們有
\[
P_X := E[X_t^2] = R_X(0) = \int_{-\infty} ^\infty  {{S_X}} (f)df
\]

注意到 $S_X(f)$ 為頻率的函數,故我們稱其為 spectral,且又如同機率 $P(\cdot)$ 為機率密度 $f$ 的積分 e.g., $P(X \in B)  =  \int_B f(x)dx $,對於 expected average power 而言
\[
{P_X} = \int_{-\infty} ^\infty  {{S_X}} (f)df
\]亦可發現 $S_X(\cdot)$ 扮演類似 機率密度的角色,故我們稱之為 spectral density。

以下我們羅列幾個重要的已知結果:

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FACT 1: WSS 隨機過程的 autocorrelation function $R_X(t)$ 確實為 real even function ($R_X(t)$ 為實 偶函數)。
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Proof: 
由 $R_X(\tau)$ 之定義 $E[X_{t + \tau}X_t]$  可知其為 real function,故我們僅須證明其亦為 even function,也就是要證明 $R_X(\tau) = R_X(-\tau)$,故我們寫下
\[\begin{array}{l}
{R_X}\left( \tau  \right) = {R_X}\left( {\left( {t + \tau } \right) - t} \right)\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = E\left[ {{X_{t + \tau }}{X_t}} \right]\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} = E\left[ {{X_t}{X_{t + \tau }}} \right] = {R_X}\left( {t - \left( {t + \tau } \right)} \right) = {R_X}\left( { - \tau } \right)  \ \ \ \ \square
\end{array}\]

========================
FACT 2: 令WSS 隨機過程 $X_t$ 的 autocorrelation function $R_X(\tau)$ ,則對任意 $\tau$,
\[
|R_X(\tau)| \le R(0)
\]========================

Proof: 
我們要證明 $R(0)$ 確實為 $R_X(\tau)$ 的最大值。現在觀察
\[|{R_X}(\tau )| = |E[{X_{t + \tau }}{X_t}]|
\]由 Cauchy-Schwarz inequality $|E[XY]|^2 \le E[X^2]E[Y^2]$ 可知
\[\begin{array}{l}
|{R_X}(\tau )| = |E[{X_{t + \tau }}{X_t}]|\\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}
\end{array} \le \sqrt {E[{X_{t + \tau }}^2]E[{X_t}^2]}
\end{array}\]且 $ {R_X}(0) = \underbrace {E[X_t^2]}_{ \ge 0} = \underbrace {E[{X_{t + \tau }}^2]}_{ \ge 0} \ge 0$ 我們可得
\[{R_X}(0) \ge \sqrt {{R_X}^2\left( 0 \right)}  = {R_X}\left( 0 \right) \ \ \ \ \square
\]


透過上述結果 (FACT 1 )我們可以證明 $S_X(f)$ 亦為 real and even function。

========================
FACT 2:
$S_X(f)$ 為 real even function
========================

Proof
利用 Euler formula: $e^{j \omega t} = \cos(\omega t) + j \sin (\omega t)$,我們可改寫 $S_X(f)$
\[\begin{array}{l}
{S_X}(f): = \int_{ - \infty }^\infty  {{R_X}} (\tau ){e^{ - j2\pi f\tau }}d\tau \\
\begin{array}{*{20}{c}}
{}&{}&{}&{}
\end{array} = \int_{ - \infty }^\infty  {{R_X}} (\tau )\cos \left( {2\pi f\tau } \right)d\tau  + j\int_{ - \infty }^\infty  {{R_X}} (\tau )\sin \left( {2\pi f\tau } \right)d\tau \ \ \ \ (*)
\end{array}
\]由 FACT 1 於 $R_X(\tau)$ 為 real 且 even。且 $\cos(2 \pi f \tau)$ 為 even function,$\sin( 2 \pi f \tau)$ 為 odd function,故我們可推知

${R_X}(\tau )\cos \left( {2\pi f\tau } \right)$ 為 even function

${R_X}(\tau )\sin \left( {2\pi f\tau } \right)$ 為 odd function

又注意到 $(*)$ 中 等號右方第二個積分式:
\[
\int_{ - \infty }^\infty  {{R_X}} (\tau )\sin \left( {2\pi f\tau } \right)d\tau
\] 其中的 integrand 為 real odd function,故積分值為 $0$,亦即 $(*)$ 式變為
\[
S_X(f) = \int_{ - \infty }^\infty  {{R_X}} (\tau )\cos \left( {2\pi f\tau } \right)d\tau
\]上式積分中的 integrand 為 real even function,故 $S_X(f)$ 亦為 real and even。 $\square$

[測度論] 期望值下確界與函數值下確界之恆等式

  Claim: 令 $(X, \mathcal{F})$ 為可測空間。令 $g: X \to \mathbb{R}$ 為可測函數,則 $$\inf_{\mathbb{P} \in \mathcal{P}(X)} \int_X g(x) d\mathbb{P}(x) = \in...