Enviar búsqueda
Cargar
Information geometry chap6
•
1 recomendación
•
318 vistas
Hiroki Iida
Seguir
情報幾何学の基礎6章です。(https://www.amazon.co.jp//dp/4434208810) 統計力学の概要説明と教科書の式展開をより詳しく書いています。
Leer menos
Leer más
Datos y análisis
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 34
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
(deplicated)Information geometry chap3
(deplicated)Information geometry chap3
Hiroki Iida
Information geometry chap3
Information geometry chap3
Hiroki Iida
情報幾何学の基礎2章補足
情報幾何学の基礎2章補足
Hiroki Iida
Fundations of information geometry chap0
Fundations of information geometry chap0
Hiroki Iida
Newtsulideprint
Newtsulideprint
tononro
第0回 材料基礎 補足資料_2010
第0回 材料基礎 補足資料_2010
raira87
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
dc1394
2次元/3次元幾何学変換の統一的な最適計算論文
2次元/3次元幾何学変換の統一的な最適計算論文
doboncho
Recomendados
(deplicated)Information geometry chap3
(deplicated)Information geometry chap3
Hiroki Iida
Information geometry chap3
Information geometry chap3
Hiroki Iida
情報幾何学の基礎2章補足
情報幾何学の基礎2章補足
Hiroki Iida
Fundations of information geometry chap0
Fundations of information geometry chap0
Hiroki Iida
Newtsulideprint
Newtsulideprint
tononro
第0回 材料基礎 補足資料_2010
第0回 材料基礎 補足資料_2010
raira87
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
Troullier and Martinsの擬ポテンシャルの作成法
dc1394
2次元/3次元幾何学変換の統一的な最適計算論文
2次元/3次元幾何学変換の統一的な最適計算論文
doboncho
Chapter 3 rev
Chapter 3 rev
Kazuya Nishina
統計的学習の基礎 3章後半
統計的学習の基礎 3章後半
Kazunori Miyanishi
ローレンツ変換と不変量
ローレンツ変換と不変量
M M
数学協働プログラム「大自由度分子系における化学反応機序の理解と制御」_藤井
数学協働プログラム「大自由度分子系における化学反応機序の理解と制御」_藤井
Fujii Mikiya
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
Hiromi Ishii
20181214 clebsch gordan_mizuta
20181214 clebsch gordan_mizuta
Rei Mizuta
Enomae1
Enomae1
jlojlo
Ikeph7 2014-1015-pdf
Ikeph7 2014-1015-pdf
GM3D
Ikeph7 2014-1015
Ikeph7 2014-1015
GM3D
渡辺澄夫著「ベイズ統計の理論と方法」5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
渡辺澄夫著「ベイズ統計の理論と方法」5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
Kenichi Hironaka
2014年5月14日_水曜セミナー発表内容_FINAL
2014年5月14日_水曜セミナー発表内容_FINAL
Tomoshige Nakamura
Bishop prml 9.3_wk77_100408-1504
Bishop prml 9.3_wk77_100408-1504
Wataru Kishimoto
生物統計特論3資料 2006 ギブス MCMC isseing333
生物統計特論3資料 2006 ギブス MCMC isseing333
Issei Kurahashi
博士論文公聴会(完全版)
博士論文公聴会(完全版)
Hayato Shimabukuro
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
Taiji Suzuki
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
Deep Learning JP
Kagaku
Kagaku
Mihoko Nojiri
Operad and Recognition Principle
Operad and Recognition Principle
Tatsuki SHIMIZU
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
Takao Yamanaka
Draftall
Draftall
Toshiyuki Shimono
表現論 ゼミ資料
表現論 ゼミ資料
HanpenRobot
ガンマ分布族のなす空間の曲率
ガンマ分布族のなす空間の曲率
Masaki Asano
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
Chapter 3 rev
Chapter 3 rev
Kazuya Nishina
統計的学習の基礎 3章後半
統計的学習の基礎 3章後半
Kazunori Miyanishi
ローレンツ変換と不変量
ローレンツ変換と不変量
M M
数学協働プログラム「大自由度分子系における化学反応機序の理解と制御」_藤井
数学協働プログラム「大自由度分子系における化学反応機序の理解と制御」_藤井
Fujii Mikiya
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
Hiromi Ishii
20181214 clebsch gordan_mizuta
20181214 clebsch gordan_mizuta
Rei Mizuta
Enomae1
Enomae1
jlojlo
Ikeph7 2014-1015-pdf
Ikeph7 2014-1015-pdf
GM3D
Ikeph7 2014-1015
Ikeph7 2014-1015
GM3D
La actualidad más candente
(9)
Chapter 3 rev
Chapter 3 rev
統計的学習の基礎 3章後半
統計的学習の基礎 3章後半
ローレンツ変換と不変量
ローレンツ変換と不変量
数学協働プログラム「大自由度分子系における化学反応機序の理解と制御」_藤井
数学協働プログラム「大自由度分子系における化学反応機序の理解と制御」_藤井
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
ものまね鳥を愛でる 結合子論理と計算
20181214 clebsch gordan_mizuta
20181214 clebsch gordan_mizuta
Enomae1
Enomae1
Ikeph7 2014-1015-pdf
Ikeph7 2014-1015-pdf
Ikeph7 2014-1015
Ikeph7 2014-1015
Similar a Information geometry chap6
渡辺澄夫著「ベイズ統計の理論と方法」5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
渡辺澄夫著「ベイズ統計の理論と方法」5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
Kenichi Hironaka
2014年5月14日_水曜セミナー発表内容_FINAL
2014年5月14日_水曜セミナー発表内容_FINAL
Tomoshige Nakamura
Bishop prml 9.3_wk77_100408-1504
Bishop prml 9.3_wk77_100408-1504
Wataru Kishimoto
生物統計特論3資料 2006 ギブス MCMC isseing333
生物統計特論3資料 2006 ギブス MCMC isseing333
Issei Kurahashi
博士論文公聴会(完全版)
博士論文公聴会(完全版)
Hayato Shimabukuro
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
Taiji Suzuki
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
Deep Learning JP
Kagaku
Kagaku
Mihoko Nojiri
Operad and Recognition Principle
Operad and Recognition Principle
Tatsuki SHIMIZU
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
Takao Yamanaka
Draftall
Draftall
Toshiyuki Shimono
表現論 ゼミ資料
表現論 ゼミ資料
HanpenRobot
ガンマ分布族のなす空間の曲率
ガンマ分布族のなす空間の曲率
Masaki Asano
Similar a Information geometry chap6
(13)
渡辺澄夫著「ベイズ統計の理論と方法」5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
渡辺澄夫著「ベイズ統計の理論と方法」5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
2014年5月14日_水曜セミナー発表内容_FINAL
2014年5月14日_水曜セミナー発表内容_FINAL
Bishop prml 9.3_wk77_100408-1504
Bishop prml 9.3_wk77_100408-1504
生物統計特論3資料 2006 ギブス MCMC isseing333
生物統計特論3資料 2006 ギブス MCMC isseing333
博士論文公聴会(完全版)
博士論文公聴会(完全版)
Sparse estimation tutorial 2014
Sparse estimation tutorial 2014
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
[DL輪読会]Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neu...
Kagaku
Kagaku
Operad and Recognition Principle
Operad and Recognition Principle
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
変分推論法(変分ベイズ法)(PRML第10章)
Draftall
Draftall
表現論 ゼミ資料
表現論 ゼミ資料
ガンマ分布族のなす空間の曲率
ガンマ分布族のなす空間の曲率
Más de Hiroki Iida
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Hiroki Iida
Information geometriy chap5
Information geometriy chap5
Hiroki Iida
Dissecting contextual word embeddings
Dissecting contextual word embeddings
Hiroki Iida
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
Hiroki Iida
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Hiroki Iida
Ai for marketing
Ai for marketing
Hiroki Iida
Graph and network_chap14
Graph and network_chap14
Hiroki Iida
Introduction to baysian_inference
Introduction to baysian_inference
Hiroki Iida
内燃機関
内燃機関
Hiroki Iida
Kl entropy
Kl entropy
Hiroki Iida
色々な確率分布とその応用
色々な確率分布とその応用
Hiroki Iida
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
Hiroki Iida
テクノロジーと組織と発展
テクノロジーと組織と発展
Hiroki Iida
Más de Hiroki Iida
(13)
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Incorporating syntactic and semantic information in word embeddings using gra...
Information geometriy chap5
Information geometriy chap5
Dissecting contextual word embeddings
Dissecting contextual word embeddings
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
組織デザインの展開 ~官僚制からティール組織まで~
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Introduction to search_and_recommend_algolithm
Ai for marketing
Ai for marketing
Graph and network_chap14
Graph and network_chap14
Introduction to baysian_inference
Introduction to baysian_inference
内燃機関
内燃機関
Kl entropy
Kl entropy
色々な確率分布とその応用
色々な確率分布とその応用
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
レトリバ勉強会資料:深層学習による自然言語処理2章
テクノロジーと組織と発展
テクノロジーと組織と発展
Information geometry chap6
1.
6章 統計 物理学
へ の応用 6.1 最大エントロピー 原理 r 最大 エントロピー原理 ・ 最小自由 エネルギ原理を 情報幾何 定式化 から 導出 する、 @ 統計 力学概観 今、 n 個 の 同種の 原子から 成孫を考える 、 運動 量 は rmた 、 加 は、 阿 順 に は速度) なので、 この系は 、 (かるい ま げ で はない かい た が 、 - Pan , Pan 、 En) で 書ける
2.
この 体系 において、 徳久
小領域 は以下の よう になる dた dx.dhdzihpadp.dz、 一 dpzn この 体積を 微小領域の 状態の 数と 見なし がいで 、 さらに " 微小な基本領域 をし とおく 。 この 時 、番目 の 微小領域の 状態 数 9 j は gja 興 L。 今 、 体系に 14 個 の 代表 点がある 状況を考える、 5 番目の 微小領域 に 入る 代表点の 個数 を心と する N こる Nj こ Const
3.
j い が1番目
の 倪文小領域 に Nj 個 の 代表点を おく 時 の 分配の 方法 は 、 全ての 微小領域を 同等 に 扱う と 、 IN CM 、 - . - Nj - ) = バ恭が 9 代では 9バー (*1 MM- M - ) が 最大 に なる 分配 方法が、 最も 出現 しやすい 状態 で あるので、 これを 求める エネルギー について 、 全体で E とすると 、 領域j ごとに い た Ej Nj に 045 た (1で は、 領域 の 自体の エネルギー/ スターリングの 公式 ( N ! こ げど) より いい な 慥が " ES log んは 約 1。
4.
よって 、 最大化 問題 hf
比 , EN) = ルにconst 2 回は E 2 const ラグランジュ の 未定乗数法より、 に GW - メ ( N - 約一 (E - 2 日; Ni ) 高= log ( ) 十 一 人 一 Ej = 0 が 幾 ュ いは や 別 は がり ぐ」 第2 giexpl-I.SEj ) 一 世) さらに 絆こ ない外 で 別 く」 E を 言いな
5.
微視的 状態は 、 位置と 運動
量で 定義されていた そこで 、 e したので ー たり 、 やこ ( PaPa , 仏 、 - En) また 、 離散状態 で考えて いた が 連続状態で考える と 、 di de 、 日の 日 は、 か な エネルギー 毎の 状態 数の 確率分布 は 、 九 日に も選ん で %に この 時 、 内部 エネルギ はン以下の 通り (系の エネルギー なので U - 5 日 (たか ど な ば %に 壮 ( つまり、 動き 平 抄
6.
@ エントロピー の 導出
、 余談 参考 に した教科書では i) 分配 関数の定義 で の 川 で5 で 呦 響、 mnhne 先の 式 から 、 U - 前。 けど 日 " dy Z -5 ピロ 呦 壮 、 と なく 、 この Zを分配 関数 という i) 圧力 と 分配 関数の 関係 m な 山 に ピストンが ある系を考える 出馬!※ ピストン ・ t.rs#oし ピストン は 九軸 に 直交) に 、 ピストンが 分子 j に 及ぼす か の ポテンシャルを に しない 分子 の 位置 ポテンシャルを 正し を たま (どの 、 一 - Zn) とする、 この 時 全体の 位置 ポラン シモ に は 、 または 科 にしな ー い
7.
9.点と思ば籤管前照龍蜊 噺 は位置
い 2TEYIEK.ir縊 ぽ ば 側 は作) は孿義さ れる )よって 口は 、 P ) は ハミルトニアン 。 - 圧力 は、 ピストン と系 の 力 の つり合い である。 今 、 ポテンシャルより ピストン が 粒子 に押さ れる 力 を拍 とする、 fcx に 表 に し がり 「前 までの f とは 無関係 よって 、 粒子 全体 が ピストンに 加える か は 、 Stamp CARO、 川江 - ID = sets 区 に セルに さらに 日 ( q 、 阪 KH t まい な ん ばん ) より
8.
④ だ と 中 に 川畑はいば
私しなーー ん に といった2 S eat All側+41 が 行くとが物 岻 の 址 exp いしまはな にしない 川 dq二 rdf~z~zssexpl.SC蚍 は 約な 川) de = お ま、 log Seal - 0 1 蚍は 私が 川dq さ 2.mx -4 について 、 物理的 に は、 分子間 力 で あり 、 以下 の 国 の よう に なっ2いると する wm w で器 と が この 日 を し 、 私は お前 t.gl/%daT0dat/ewuy には 御K - S
9.
S- ) と して
良いので、 たかが 主、 log Set に任 ここ で、 がん に した んが た 時川 知 瞬 より p が 前例 で 袽 da 豳een さらに 前 log Je - 水曜の 二 0 より たた は 理想気体の 場合、 内部 エネルギー と pa また log 2 は 川 運動 エネルギー の 関係 さらに より 蠡騎 。 .it/en/P2kT前 kg 礼下り
10.
※ エントロピー の 導出 熱
エネルギー 第一 法則より dad Utpd4 に一言 lgzlp.li/EtUakThogz1たり さらに d (知生 、 気が1 , 定 がより ds 滯 よ、 2 、 知 興 雄ヶ断 脚 - d した Hkdi 年 傾け、 好 KdV訛り ( T.lt/adlt1td1klgZCT.lD
11.
以上から に し tklgZCT.IN さらに
、 ヘルムホルツ の 自由 エネルギー より に U - TS - kilogZH.LY 最大エントロピー原理 、 について、 伴 ) より 、 lgm-EN.is 幾 - Nfgj た が 強いがお こ N で 約 、 でる はな ぼ ) いい よ な のでか gie.mil?tNNNMUtNgzisCNの 整合性は無祝け
12.
つまり 、 S - Ng
W なので、 凶 の 最大 化で 得 た f (明 tnnne l は 呦金 は、 エントロピー を 最大化 する 。 また たばこ 叭興 Mts 別れ を カノニカル 分布 という 。 又 、 Sightを ボルツマンの 原理という、 ⑥ 最小 自由 エネルギ原理 に ついて い蠑 に U - TS で 嬰 が W こ G 行い よって W の 最大化 は 、 12 の 最小 イ と し 統計 力学 根元観 終了)
13.
〈 情報幾何学 から
見 た 最大エントロピー 原理 7 指数型 分布 族を考える に 1 で 行いー け い た0 でん こ じ 」 で) を通る と する- 、 この 時 Lilian と して いる Poeexp ( CasoHM - ポリ 020 で eip 1 制 弐 ( UEA )P。 ルに 紙 よっ て ey ( CMに 1 H CM o これより 、 Po い 2 EYE OHM - れい ど) ヌ、 これは S の が、 自己 平行 部分 多様体で 1 6 . 1) は が 測地 線
14.
定理 5.6 、 1
より 、 各 と に 対して た {qesi Eq EHJ こと) と かな 測地 線は交部が直交 する。 また、 9 とん の ダイバー ションス を考えた 時 、 定理428 の 一般化された Pythagoras の 定理より 、 DMT) t Tale) の Play Del Pont D ( po.IN この しん は これ と D ( か よ)2 0 . と DMX) 2 0 より min D ( いん) - DM Pat . y D 19 代に D 豳 川
15.
お 2 . log
min が1911 川澄響 継物 瀏 qe た aargmiuhgn-scyyargma.de) 私 た 私 たいこと に Scq) に は GM kg たい ( これは確率分布と のShannon 圸叱り WGN これより、 確率 変数に い -_- H いい の 期待値が 一定 、 つまり EqEHJ 2 に という 条件 の 下で、 Shannon エントロピー Scp を 最大に する 確率 分布 と は、 拘束条件 が 定める が一 配桁 部分 多様体たて 様分布 から 下ろした が、 垂線の 足尾 である ことを たい味 し て いる
16.
さらに 書き直す と 箱箱
y た P。 1 など 「似たた haltingnonsense カノニカル分布 ( Be, log 2(な 中 と これを分配 関数という ) 今 HM を ハミルトニアンと思うと 、 H の期待 値 が一定 という 条件 下 で エントロピー を最大に する分布 が 力に力 に分布 で ある という 、 最大 エントロピー原理が 再現 される 〈 情報幾何 学 から 見た最小 エネルギ原理) し 6.1) の 両辺に 対 数 を とっ て 、 Po に関する 期待値をとると も 問 lg 間 = 一 郎。 OHM) - EN が) E) y (0 に SiPo) - 0 年。 [H] 16.31
17.
S の 任意
の 確率分布 r と なに が 分知 の 間 の KL・ ダイバーは次 は D ( Np。 1 もない19 器 と いい Granny poly 2 - S は) など) [- 0 Ha) _ た が ユ、 には なば +4101 ti = 一 に いかな [HJ t ftp.) - 0 年。 [HJ ) これより、 ① { MID は 俗に 0 に は純が な物 が かなが叮 と の 時 は P。 さらに は 既知 で 3 0 を仮定 する 以下 の よう に Fm を定義する、 この 時 @ 金は) に は [HI - かい ( 6. 5) P. a 望 には)
18.
に は) は
Helmholtzの 自由 エネルギー なので、 を 既知 と する と 、 なに か に分布 は Helmholtz の 自由 エネルギーを5 上で 最小化 する 確率 分布 で ある 、 〈 情報幾何 学 から 見た分配関数と Helmholtzの 自由 エネルギー> S の が一 アイン 座標系 を 0k10! ー がり と して 、 が、 自己 平行 部分多様体である 測地線 た が、 ( どー じ) - 13 , 0 . - 0) と 書けるよう な座標系をとる Legendre 変換の 関係式より 4101別 」 と気 など ( かな は 4 は制 など し た に B , 0卬が ー どた) 20 , で は 2 日 [片]2 - は 川 さらに 、 1 1 32 より 41 て け - S Cry
19.
1 6 . 5)
- 1 6 . 6 ) と分配 関数の 定義より 、 4 1 0 1 別 では1 0 % は mg 何 はい は 川 ⇐) が、 2101の り っ ー! 側ながい た こと にけが で 別 Hermh。 1た の 自由 エネルギーと分配 関数の 関係式 を導出 した し補 捉) 最大化 エントロピー 原理は 、 束縛条件つき 最大化 問題 。 これが、 最小エネルギー原理 ( 束縛条件なし の 最小化 問題) に 変換 出来たの は、 ダイバー が 以 の 定住 性 があった ため 、
20.
6.2 平均 場
近化と 4 次元な 。 モデルの 定式化 ) ハミルトニアン が、 以下 で書かれる 、 N- スピンで ng リングを考える 人に H は 別に だ約8 - 」 は、 ( SEN, HI ) ( 3 H = 3 Hood N ) と する 。 つまり Ntに 1 )この 時 カノニカル 分布 は ど で いた e HH - ましん か ( 6.710は 送温度 で は、 丁) は分配 関数の 対数 ) との 時 、 確率 分布 9は、 幾何学的 に は14 個 の スピンの 確率分布 全体から なる には 1 1 次元 統計多様体広上の 1点 となる、
21.
〈 近似 の
定式化 > N 個 の スピン全体 を 隣り 合う に 個 の スピン を 1 クラスタ と 見なし た m 個 の クラスタ に 分解 に 近仙人 を行う、 つまり、 N ン mxh.tn 22 第 入 番 国 の クラスター の 第 i 番目 の スピン S 11代幻 に 水- m ) は、 元々 の リングにおける 第 3 スピン53 と する 。 つまり、 インデックスを以下 で対応づける 321 い ) nti 各 クラスター が i.i.cl と 仮定 した うえで、 N スピン 状態である か に 力 に 分布 9 を 最も 良く近似 する に スピン 状態 を 見つける こと が、 近似が、 どの よう な 分布 か を 考察 する の が この 節 の 問題
22.
< n スピン系
の 定式化 ) に スピン系の 任意 の 確率分布 を指数分布 族で 以下 の よう に書ける が い 階 eiiTSi.SiiSa-tC0D@1IYptepL05it0Ii.tOなに か幻 記号 を 簡略 化 する ため 以下 を導入 で、 など に Si、 Su - Sie , ただIe Ie 」 でい がい に も、 く じぇい くじ なり この 時 p た に exp 10%-4011 ( a は 縮約 記法 1
23.
各 クラスタ は
iid なので、 系全体 は以下 の 通り P. に 蚍53に 群の 10 など で し 6.9 ) Po の 全体 の 集合 Mn は、 0210缸を座標系 とする劭 はり 次元 部分 多様体 と 見なせる、 以下 、 民 を クラスター状態と よふ 。 〈 近代人 問題 の 解 ) クラスタ 状態 Po EM n で 力 に力 に分布 と を近似 する 問題 を数学的 に 定式化 する。 KL・ ダイバー シ以を考えればよい . D Roll G) = 曜 は 楽) の は ルノー に し 幻 な D (Pollo) を 最小 化 すれば よい ので、 Th を 最小化 すれば よい 。 この 解 を Pa と おく 。
24.
一般化 Pythagoras の
定理 4.28 より 、 Pa は、 9から 部分 多様体 Mn へ 下ろした かな 射影 を 求める 問題となる 。 なお、 部分 多様体 Mn は 7 は 自己 平行 で は ない ので ( かな 自己 平行 で はある) 近仏人点 は 必ずしも 1つ で はない 、 〈 Duq) を 最小化 する 点 も の 性質 > 超 影品性 など と州 の 関数 " 呦 てっきり を 最小化 する 点を も と する 、 この とき 、 どこ だ ! どこ も い ない が た h も い た が " こ ー = が い た 町 で きた鬱鬱た がある 又 .at/eee
25.
〈 証明> ペン= 0
5 で- YM ( M . → 川 とおく と 、 1 」 紙でも ない ことで ここ で toda log [と (05 判 wieder E。 [ど」なる中心に seeasどりな生 に 、 曜 はal町 沿い で い た。 [ど] 2 0 (6 . 1 2 ) よって 確率 分布 方実尾 の Fisher計量 9 地制 は、 9abi 二 命。 [( da log Re ) はblog Pie)] コロ poly da ピノ ( こがが なれでん ぺ と み で は 独立 なので 、 - に はピル みどり] + 重 目 。 はでり は町
26.
( 6. H
を 用いる と、 9 s ニ 鯉 はじ) はばり) - mm 。 [など) は。 じ) また 、 0k10 りの 双対座標系 に した) は 、 定理5.5、 2より 、 以下 で 定義される で いう。 はでたん たり これより tal し た S が_ てa し 6.13) さて 、 D ( pollo) を 最小 化 する ので 、 da D ( pollo ) を考える、 ta D Rolle ) 2 taspo Ug Po - log を 1 9312 品 ので は Prolog 9) + 劇で はa hadalgae) にも とれ 109920 より 二 品名 は行か ( log Raya)
27.
よって 、 ダイバー ジシン
スが 凸 関数で ある ことから、 da D ( poll G ) 2 0 と なる Pa で Due) を最小化 する 、 よっ て 以下 で 最小値 を 取る、 名は11昵 ・ 舐) は19 % が 0 (t a EI ) し6.14 ) 補題 点 い た影 斌と 同値 である .EE/↳ で一 億蕊籤:::豔とした1rem
28.
〈補題 にら の
証明 ) となり log どん が 総は、 一 礼付) で 純 総" 樾では蜊ドが吸引 ) ここ に上つき 添字 入れ1 は M を 法 と に考える 。 従って、 1 6- 9 ) より 、 紘一 は馮はば - h ) から 嘿 ( ぼ町 ) 5で、 m が当然な品が 陽 瑫0が ) - m では ましh 、 J ) に 純心 が 誠が弘 がけ た )
29.
ただし、 に 純どー んだが訛 で
は" が 5で。→ + ただな ことが信じが これより 、 (6. 14 ) は山人 下の よう に 書ける Eftp.te) は卯媚幽じ が鄂 で別・ 峭 い瑫 じなど、 誠、など) はドルが弘明 に は町 2 0 分 に雌 じり したんがり] 2 日 階然別 さらに 異なる クラスタ に属する 確率 変数 は 独立なので、 MM で 師。 [ 4" 竹 ニ 曜 に 町 瓯 [tal叮 = 0
30.
お ひ の 縞。 どので 打線に
剛 は側はバツ 右辺と 左辺をそれぞれ展開 する、 1 6、 川 を 用いると 、 心 5) は辺 に 摧 昂。 [ はい べ t ていっ ) はい だなてい ) はではで ツ クラスタ の 独立性 より 、 巧 鮓の 地がない) はどりた。 はい がな幻 + にいいで は なっ た。 。 1はいっ じなていっ ) など別 ) また 気 に かでは 名目はどう 20 . Be [ da で " thus ] 2 Eastに は バカ では 9 wb
31.
これら より、 1右辺) が
19 ask.stga.us なっ た J 9ab が 次 は 左辺を計算する 熱線。 [鈍どー ん) はでは蜊 たが + 紙0性 の はanthy の が が " (おばは ) の が 、 垢 で はで は ない ので] ※9 いっ ばい tY9ai.ms ( ど 吐 の 「 新9が どな 品9sat gab が
32.
よって. ( 6- K) は
以下 の よう になる gab た Jgば 、 さらに 、 計量 g は 正定値 なので 逆行列 が取れる よって が こ jya a この 補題 が 1 6 州 を 満たす e で は 、 0 な んは ない し た ん は たびたびに 、 - _ - こ だたん く☆ ) で " こ で " 2 - - . - 」 で 十川 汀 、 その他 は 全2 0 となる。 残り は どこ だ) を 示せ ば よい。 ( これ を示す と も し た ん は 日が LSI が 導出 される )
33.
補 など) 以外は の 通り
と する、 以下の 連立方程式 を考える、 とETEfで た んは その o zhtJR.US/js0なら ば、 唯一 解 は どこ 0 まっさきには明 ) が ー じならば ー いけ ば なり たが 座標変換 ( じり どり いし いた ( じー じ、 0など) を 行う 高 41 0は 飛訓が 新しい えい たが 意 新しい 一新し か より、 Xa -25 t 16.15)
34.
さらに 、 4
1 6 ) は 0 に関して狭義凸 なので、 器 > 0 よって、 装 は 単調 増加 、 故に 各 な おいし 飛こ 0 を 満たす X は 1つ で あり、 420 し て 0 い た 0 川 、
Descargar ahora