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242 / VARIATIONAL GEOMETRY LAB
먼저 알아두면 좋아요 · 연결된 선수 단원의 미분·확률·함수 공간·최적화 기초
단원 목록 (600) · Bregman Divergence·접선 간극과 비대칭
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먼저 그림으로 이해하기

한 번에 한 단계씩 살펴보세요.

생성 함수의 접선 간극·비대칭·세 점 항등식을 계산합니다.

Generator phi=x log x−x on x>0. Blue is phi; orange is its tangent at the second argument y. Vertical gap at the first argument x is D_phi(x,y), not a metric distance. Taylor remainders preserve small positive gaps near equality.

-0.123.120.348-1.052
가로 양수 입력 · 파랑 생성 함수 phi · 주황 y에서의 접선 · x에서 세로 간극이 divergence
quantityvalue
first argument x2
second argument y1
third point z0.5
phi(x)-0.614
tangent at x-1

forward divergence D(x,y) = 0.386

고정 기준 예제의 그림과 수치입니다. 각 단계에서 같은 그림의 의미를 차례로 살펴보세요. 고정된 기준 예제이며 아래 실험의 설정과 독립적입니다.
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접선 간극

볼록 생성 함수는 접선 위에 있습니다.

D_phi(x,y)≥0

실험에서 확인하기 →
이 단원 목차

볼록 함수와 접선 사이의 간극

미분 가능한 볼록 생성 함수 φ에 대해

Dϕ(x,y)=ϕ(x)−ϕ(y)−ϕ′(y)(x−y).D_\phi(x,y)=\phi(x)-\phi(y)-\phi'(y)(x-y).

볼록성으로 비음수이고 엄격 볼록이면 같은 인자에서만 0이다. 두 번째 인자 y는 접선 기준점, 첫 번째 x는 세로 간극을 재는 위치다. 파란 생성 함수와 주황 접선의 x에서 높이 차이가 divergence다.

Divergence가 자동으로 거리 metric인 것은 아니다. 비대칭일 수 있고 삼각부등식도 실패할 수 있다. 유클리드 거리 제곱의 절반조차 거리 자체의 삼각부등식을 만족하지 않는다.

세 생성 함수 비교

실습은 양수 [0.1,3]에서 다음을 사용한다.

ϕ(x)=x2/2:D=(x−y)2/2,ϕ(x)=xlog⁡x−x:D=xlog⁡(x/y)−x+y,ϕ(x)=−log⁡x:D=x/y−1−log⁡(x/y).\begin{aligned} \phi(x)=x^2/2 &: D=(x-y)^2/2,\\ \phi(x)=x\log x-x &: D=x\log(x/y)-x+y,\\ \phi(x)=-\log x &: D=x/y-1-\log(x/y). \end{aligned}

Entropy divergence는 정규화된 확률 벡터에 합하면 선형 질량 항이 사라져 KL이 된다. 양수 스칼라 하나를 정규화된 분포처럼 읽으면 안 된다. Log 생성 함수는 절대 차이보다 상대 비율을 강조한다.

x=2,y=1에서 entropy 순방향은 2log2−1≈0.386294, 역방향은 1−log2≈0.306853이다. 인자를 바꾸면 접선 기준점도 바뀐다. Quadratic은 양쪽 모두 0.5다.

국소 곡률과 수치 상쇄

작은 h에서 Dφ(y+h,y)=φ″(y)h²/2+o(h²)다. 곡률은 quadratic에서 1, entropy에서 1/y, log에서 1/y²다. 같은 절대 변화도 기준점에 따라 다른 국소 비용을 낸다.

함수값과 접선을 직접 빼면 작은 양의 간극이 상쇄로 사라질 수 있다. 구현은 가까운 점에서 안정적인 로그 Taylor 나머지를 사용한다. 음수를 몰래 0으로 바꾸거나 수치 0을 서로 다른 인자의 divergence가 진짜 0이라는 증명으로 삼지 않는다.

세 점 항등식

정의를 전개하면

D(x,z)−D(x,y)−D(y,z)=(ϕ′(y)−ϕ′(z))(x−y).D(x,z)-D(x,y)-D(y,z) =(\phi'(y)-\phi'(z))(x-y).

실습은 양변을 따로 계산한다. Gradient 차이 항 때문에 유클리드 삼각형·Pythagoras 논리를 그대로 재사용할 수 없다. 특정 투영 부등식에는 직교성·최적성 같은 추가 조건이 필요하다.

직접 풀기와 풀이

Quadratic에서 x=3,y=2,z=1이면 D(3,1)=2지만 D(3,2)+D(2,1)=1이다. 삼각부등식의 직접 반례다. Entropy에서 x=2,y=1을 바꾸어 위의 비대칭 간극을 검산하자. x=y에서는 두 divergence가 0이고 어떤 z에도 세 점 항등식이 성립한다.

Mirror descent는 이 생성 함수 기하를 갱신 규칙의 이동 비용으로 사용한다. 생성 함수를 바꾸면 이동 비용과 정의역 보존이 달라지지만, 최소화하려는 목적 자체를 생성 함수로 바꾼 것은 아니다.

더 읽기: Nemirovski의 Mirror Descent 강의.

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설명할 수 있나요?

실험 설정과 무관한 기준 예제를 묻습니다. 답을 고르고 설명을 확인해보세요.

1. 모든 Bregman divergence는 거리 metric인가요?
2. 두 인자를 바꾸면 접선 기준점도 바뀌나요?

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