实值复变函数求导 ——(Wirtinger derivatives)_wirtinger导数-程序员宅基地

技术标签: 算法  虚数  神经网络  数字信号处理  

1.背景知识

在工程应用中,特别是信号处理领域,经常会遇到一些关于复信号的计算,一个典型的例子就是著名的快速傅里叶变换(FFT),它会将实信号也映射为复信号。与实信号相比,复信号包含额外的相位信息。某些物体,例如phase object,其有效信息完全包含在相位信号中。 而且实数作为复数的一个子集,针对复信号设计的算法往往有更加广泛的应用。因此,研究复信号是非常有必要的。    

一些余弦波叠加的FFT分析(图片来源:维基百科)

常见的对的复信号的处理是将其实部和虚部分开,然后进行单独处理,这样就可以用处理实信号的方法解决复信号的问题。但是,这种方法往往包含很多重复步骤分别用来处理实部和虚部。 我们希望能够直接在复数域进行相关分析,从而让整个算法的结构变得更加精简。

信号复原是信号处理中一个重要的方向,主要研究根据测量结果恢复出原始信号,而这个问题常常被看作是一个优化问题。解决优化问题经常要用到函数的梯度,因此有必要研究复变函数的一些求导理论。

2.经典的复变函数可导性

在传统的复变函数理论中,可导性的要求非常严格,具体定义为:如果复变函数f(z)z_0处可导,那么极限

                                                                   \lim_{z \to z_0} \frac{f(z)-f(z_0)}{z-z_0}

总是存在,与z趋近于z_0的路径无关。因此,若将其写成实部和虚部的形式,那么对于函数f(z) = u(z)+iv(z)和变量z = x+iy, 必须满足条件:

                                                                           \frac{\partial u}{\partial x} = \frac{\partial v}{\partial y}, \frac{\partial u}{\partial y} = -\frac{\partial v}{\partial x},

这一性质与势能函数类似,即做功只与始末位置有关,而与路径无关,比如重力势能只与高度有关。因此其在一个封闭路径上的积分为0,从而可导函数具有上述的偏导数约束。 

重力势能(来源:百度百科)

                         

这种定义下的导函数是实数导数理论的一个直接推广,但是适用性较窄,使用时限制条件较多。一类典型的不具有这种可导性的函数包括所有的实值复变函数(非常函数)。对于这种函数,u(z)不为常数,v(z) = 0,因此\frac{\partial v}{\partial y} = \frac{\partial v}{\partial x} = 0,必不满足上述偏导数条件。但是,这类实值函数在实际应用中很常见,一个例子是评价函数。对于一个复原后的复信号,我们对它的评价一定为一个实数,这样才可以用该指标的大小评价信号的好坏(一般复数无法直接比较大小)。在模仿深度学习进行误差反向传播更新的过程中,必然会涉及到实值复变函数的求导,而上述导数定义无法使用,因此引入了Wirtinger导数体系解决这个问题。

3. Wirtinger 导数

Wirtinger 导数由Remmert与1995年提出 [1],用于解决实值复变函数的问题。首先通过实部与虚部分离的方法研究一个复变函数f(z) = F(x,y) = U(x,y)+iV(x,y), z = x+iy的微分问题。根据多元函数的微分性质

                                                dF = \frac{\partial F}{\partial x} dx +\frac{\partial F}{\partial y} dy = \frac{\partial U}{\partial x} dx + \frac{\partial V}{\partial x} idx + \frac{\partial U}{\partial y} dy + \frac{\partial V}{\partial y} idy,

根据z与x和y的关系,可将其改写成关于z的微分:

                                                                              x = \frac{z+z^*}{2}, dx = \frac{dz+dz^*}{2}\\ ~~~~~y = \frac{z-z^*}{2i}, dx = \frac{dz-dz^*}{2i},

带入上式可得,若dF = \frac{\partial F}{\partial z}dz + \frac{\partial F}{\partial z^*}dz^*,那么

                                                                                  \frac{\partial }{\partial z} = \frac{1}{2}(\frac{\partial }{\partial x}-i\frac{\partial }{\partial y})\\ ~~~~~\frac{\partial }{\partial z^*} = \frac{1}{2}(\frac{\partial }{\partial x}+i\frac{\partial }{\partial y}),

这两个导数就被称为Wirtinger导数(Wirtinger derivatives)。

根据上述定义,可以得到一个Wirtinger求导法则中非常重要的一组等式

                                                              \frac{\partial z^*}{\partial z} = \frac{1}{2}\left[\frac{\partial x}{\partial x}-i\frac{\partial (-iy)}{\partial y}\right] = 1-i*(-i) = 0\\ ~~~~~\frac{\partial z}{\partial z^*} = \frac{1}{2}\left[\frac{\partial x}{\partial x}+i\frac{\partial (iy)}{\partial y}\right] = 1+i*i = 0.

类比多元函数中偏导数恒为零的情况,我们可以很自然得得出一个结论:在Wirtinger求导法则中,zz^*可以看作两个互不相关的变量,只要分别对其单独求导即可。例如,对z求导时,可将z^*看作常量,反之亦然。

最后举一个例子。复数的模平方的计算公式为\|z\|^2 = z^*z,那么在Wirtinger导数体系下,其关于z的导数为

                                                                 \frac{\partial \|z\|^2}{\partial z} =\frac{\partial z^*z}{\partial z} = z^*, \frac{\partial \|z\|^2}{\partial z^*} =\frac{\partial z^*z}{\partial z^*} = z.

模函数也为一个实值函数,它也具有实值函数特有的求导性质

                                                                                         dF = 2Re(\frac{\partial F}{\partial z}dz).

对于梯度下降法,其最速下降方向为\frac{\partial F}{\partial z^*},其中F为实值复变函数。

参考文献:

[1] Remmert, R. (1991). Theory of complex functions (Vol. 122). Springer Science & Business Media.

[2] (一份实用课件) https://mediatum.ub.tum.de/doc/631019/631019.pdf

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