情報科学 › 乱数と確率的数値計算 › Markov 連鎖 Monte Carlo
無作為走査と系統走査
定義 2.5 の設定で次が成り立つ。
- 各 は について可逆で、 である。したがってすべての で 。
- 無作為走査 は について可逆で、すべての で である。したがって固有値はすべて に属し、 である。
- 系統走査 は を定常分布にもつ。 のとき、 が について可逆であることは と同値であり、一般には可逆でない。
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(前提の定理類 22 件、定義なども含めて 25 件)。
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(直接 2 件)
▸ を開くと、その項目の証明が使う前提が出ます。深い先は各項目のページでたどれます。
可逆な連鎖のスペクトル分解✓補題 2.6・Markov 連鎖 Monte Carlo
実対称行列の直交対角化✓系 4.3・スペクトル定理
エルミート行列の固有値と固有ベクトル✓補題 3.3・スペクトル定理
スペクトル定理(エルミート行列)✓定理 4.2・スペクトル定理
- 固有値の存在✓系 4.6・固有値と固有ベクトル この先をたどる →
- エルミート行列の固有値と固有ベクトル✓補題 3.3・スペクトル定理(上で展開済み)
- 不変部分空間の直交補空間✓補題 4.1・スペクトル定理(上で展開済み)
- 直交分解定理✓定理 7.1・内積空間とグラム・シュミット直交化 この先をたどる →
- ユニタリ行列の特徴づけ✓命題 3.2・スペクトル定理(上で展開済み)
不変部分空間の直交補空間✓補題 4.1・スペクトル定理
- 随伴の基本性質✓命題 2.2・スペクトル定理 この先をたどる →
- 正規直交基底による展開✓定理 5.3・内積空間とグラム・シュミット直交化
ユニタリ行列の特徴づけ✓命題 3.2・スペクトル定理
- Dirichlet 形式とスペクトルギャップ定義 6.1・Markov 連鎖と Poisson 過程
- 詳細つり合いは定常性を導く✓命題 2.5・Markov 連鎖と Poisson 過程
これを使っている定理
証明で明示的に参照している定理は、まだありません。