情報科学 › 乱数と確率的数値計算 › 準 Monte Carlo 法

格子則の誤差と、良い生成ベクトルの存在

定理 6.3(「準 Monte Carlo 法」§6) ・ ✓公理まで証明済み

定義 6.1 の記号で次が成り立つ。

  1. ff が各変数について周期 11 の連続関数で ∑h∈Zd∣f^(h)∣<∞\sum_{h\in\mathbb{Z}^d}|\hat f(h)| < \infty ならば QN(f)−∫[0,1]df(x) dx=∑h∈L⊥∖{0}f^(h).Q_N(f) - \int_{[0,1]^d}f(x)\,dx = \sum_{h\in L^\perp\setminus\{0\}}\hat f(h).
  2. α>1\alpha > 1、C>0C > 0 とし、周期 11 の連続関数で ∣f^(h)∣≤C r(h)−α|\hat f(h)| \le C\,r(h)^{-\alpha}(すべての hh)を満たすものの全体を Eα(C)E_\alpha(C) とする。このとき sup⁡f∈Eα(C)∣QN(f)−∫[0,1]df∣=C Pα(g,N),Pα(g,N)=∑h∈L⊥∖{0}r(h)−α.\sup_{f\in E_\alpha(C)}\Bigl|Q_N(f) - \int_{[0,1]^d}f\Bigr| = C\,P_\alpha(g, N), \qquad P_\alpha(g, N) = \sum_{h\in L^\perp\setminus\{0\}}r(h)^{-\alpha}.
  3. NN を素数で N≥3N \ge 3 かつ 1+1/ln⁡N≤α1 + 1/\ln N \le \alpha を満たすものとする。このとき g∈{0,1,…,N−1}dg \in \{0, 1, \ldots, N-1\}^d で Pα(g,N)≤(2e)α (3+2ln⁡N)αdNαP_\alpha(g, N) \le (2e)^\alpha\,\frac{(3 + 2\ln N)^{\alpha d}}{N^\alpha} を満たすものが存在する。

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 65 件、定義なども含めて 75 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。

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。

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