对于满足第二矩缩放的所有概率密度。因此,与信息理论的经典结果相同,在第二刻的约束下,高斯分布最小化了费舍尔的信息。以这种形式,改善这种不平等是信息理论中的一个经典主题,可以追溯到Stam的不平等[9],也称为熵的等等不平等。我们指的是[4]及其参考文献,以获取有关这种情况下信息理论不平等的更多信息,以及它们与不确定性原则的联系。Stam的不平等也等同于Gross的高斯对数Sobolev不平等[7],稳定性一直是最近感兴趣的话题,请参见[2,6,5],并参考其中的参考。在公式(2)中,HPW不等式的证明几乎是立即的。由于第二刻的归一化,因此自然地将相对的Fisher信息引入标准高斯分布,其密度将用γ(x)=(2π)-D / 2 Exp( - | | x | 2 /2)表示。我们有