J-L 定理，以及为什么一个立方体相当于一个球壳
Johnson–Lindenstrauss 定理是我在今晚的一个学术报告里听说的一个非常令人惊讶的定理。简单说来，它的结论是这样的：一个一百万维空间里的随便一万个点，一定可以几乎被装进一个几十维的子空间里！
严格说来是这样：在 M 维空间中的 N 个点，几乎总是被包含在一个 D 维子空间里的。这里的 D 按照直觉应当等于 N 的阶，可是实际上我们只需要让 D 是 log(N) 的阶就可以了。这里「几乎被包含在」的确切含义是它在这个子空间上的投影几乎是等距的（允许有一个 ε 的误差，而常数 D/log(N) 就依赖于 ε）。很显然，这件事情在高维数据降维时有极重要的意义。
这个定理的证明很初等。它依赖于这样的一个基本概率事实：一个随机的 M 维单位向量到一个随机的 D 维子空间上的投影的长度几乎一定约等于 D/M。这件事情本身也有点不同寻常，虽然它可以通过简单的计算来证实。这是概率论计算中常常出现的由于高维度而导致的反直觉现象的一例。
这让我想起另一个高维度导致的悖论，是我在学大数定律时了解到的。在 M 维单位立方体中随机取一个点，当 M 充分大时根据大数定理容易算出这个点到立方体中心的距离几乎一定等于 √(M/3)/2。于是这就说明 M 维实心单位立方体几乎就完全位于一个半径为 √(M/3)/2 的球壳上。这里没有任何捣鬼之处，事实上就是如此。
那个球是M维的吗？
大数定律那个，M维单位立方体的中心点距顶角距离是sqrt(M/4)，距边界面距离是1/2。而当 M > 3 时，1/2 < sqrt(M/12) < sqrt(M/4)，也就是说，你说的球壳本身就有一部分会在立方体外面，虽然它也不会把立方体整体包在里面。如果你的“球壳”是描述了一个大概率的随机点位置范围的话，从直觉上说，它和立方体这种互不包含的关系并没有给人感觉一种“聚集效果”吧。