情報科学 › 機械学習の数学 › 確率論とベイズ統計

2 次形式で書かれた密度の同定

補題 7.5(「確率論とベイズ統計」§7) ・ ✓公理まで証明済み

AA を MM 次の対称正定値行列、b∈RM\boldsymbol{b}\in\mathbb{R}^{M}、C>0C>0 を定数とする。RM\mathbb{R}^{M} 上の確率密度 qq が

q(w)=Cexp⁡ ⁣(−12wTAw+bTw)(w∈RM)q(\boldsymbol{w}) = C \exp\!\left( -\frac{1}{2}\boldsymbol{w}^{\mathsf{T}}A\boldsymbol{w} + \boldsymbol{b}^{\mathsf{T}}\boldsymbol{w} \right) \qquad (\boldsymbol{w}\in\mathbb{R}^{M})

を満たすならば、qq は多変量正規分布 N(A−1b, A−1)\mathcal{N}(A^{-1}\boldsymbol{b},\, A^{-1}) の密度である。

本文で読む(証明と前後の説明)→

閉包の状態

✓ 公理まで証明済み

証明が使う定理を 前提 としてたどると、Rikai の中の証明だけで定義・公理(物理では基本仮定)までつながっています。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

前提をたどる 証明が使う定理・定義

証明は Rikai の他の定理を参照していません(定義と論理だけで示されています)。

これを使っている定理 証明で参照している 1 件