情報科学 › 乱数と確率的数値計算 › 経路積分 Monte Carlo

1 点ずつの熱浴更新の緩和は M² に比例して遅くなる

命題 7.1(「経路積分 Monte Carlo」§7) ・ ✓公理まで証明済み

M≥2M \ge 2 とし、両端 x0=xM=0x_0 = x_M = 0 を固定した自由な鎖の内点 x=(x1,…,xM−1)x = (x_1, \ldots, x_{M-1}) の分布

π(x)∝exp⁡(−12τ∑k=0M−1(xk+1−xk)2)\pi(x) \propto \exp\Bigl(-\frac{1}{2\tau}\sum_{k=0}^{M-1}(x_{k+1} - x_k)^2\Bigr)

を考える。k∈{1,…,M−1}k \in \{1, \ldots, M-1\} を一様に選び、xkx_k を平均 (xk−1+xk+1)/2(x_{k-1} + x_{k+1})/2、分散 τ/2\tau/2 の正規分布から選び直す更新(無作為走査の熱浴更新)の遷移作用素を PP とする。

  1. π\pi は PP の不変分布である。
  2. vj=(sin⁡(jkπ/M))k=1M−1v_j = (\sin(jk\pi/M))_{k=1}^{M-1}、fj(x)=⟨vj,x⟩f_j(x) = \langle v_j, x\rangle(j=1,…,M−1j = 1, \ldots, M-1)について Pfj=μjfj,μj=1−1−cos⁡(jπ/M)M−1.Pf_j = \mu_jf_j, \qquad \mu_j = 1 - \frac{1 - \cos(j\pi/M)}{M - 1}.
  3. 定常な連鎖(X0∼πX_0 \sim \pi)で At=f1(Xt)A_t = f_1(X_t) とすると、ρ(t)=μ1t\rho(t) = \mu_1^t で、積分自己相関時間は τint=1+μ12(1−μ1)≥2M2(M−1)π2−12\tau_{\mathrm{int}} = \frac{1 + \mu_1}{2(1 - \mu_1)} \ge \frac{2M^2(M-1)}{\pi^2} - \frac12 である(単位は 1 点の更新 1 回)。M−1M - 1 回の更新を 1 掃引とすると、τint\tau_{\mathrm{int}} は 2M2/π2−1/22M^2/\pi^2 - 1/2 掃引以上である。

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(前提の定理類 1 件、定義なども含めて 1 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 1 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。

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。

関連するノック 1 問